Dị biệt trong sở thích cho các thuộc tính khác

Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Một cách khác để mã hóa biến phân loại

Mã giả (cách bạn đã làm) 

  seat4 seat5
2     0     0
4     1     0
5     0     1

Mã hiệu ứng (tốt hơn cho mô hình phân cấp) 

   seat2  seat4
2      1      0
4      0      1
5     -1     -1
Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Đổi cách mã hóa cho một biến phân loại

contrasts(sportscar$seat) <- contr.sum(levels(sportscar$seat))

dimnames(contrasts(sportscar$seat))[[2]] <- levels(sportscar$seat)[1:2]

contrasts(sportscar$seat)

   2  4
2  1  0
4  0  1
5 -1 -1
Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Cho tất cả hệ số có tính dị biệt

my_rpar <- c("n", "n", "n", "n", "n")

m3 <- mlogit(choice ~ 0 + seat + trans + convert + price,
             data = sportscar)
names(my_rpar) <- names(m3$coefficients)

my_rpar

      seat2       seat4 transmanual  convertyes       price 
        "n"         "n"         "n"         "n"         "n"

m8 <- mlogit(choice ~ 0 + seat + trans + convert + price, 
             data = sportscar, 
             panel = TRUE, rpar = my_rpar)
Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Tham số mô hình phân cấp

m8 <- mlogit(choice ~ 0 + seat + trans + convert + price, 
              data = sportscar, 
             panel = TRUE, rpar = my_rpar)
plot(m8, par = c("seat2", "seat4"))

phân phối tham số mã hiệu ứng

Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Hệ số cho mức cơ sở

m8$coef[1:2]

     seat2      seat4 
-0.1686077 -0.1912170 

-sum(m8$coef[1:2])

[1] 0.3598248
Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Hãy thử với dữ liệu `chocolate`!

Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Preparing Video For Download...