Блог

Я пытался оценить логит смешанных эффектов в R, используя пакет mlogit. Я был бы признателен, если бы кто-нибудь мог указать, в чем моя ошибка.

Мои исходные данные имеют структуру панели — каждый человек делает выбор в 6 различных сценариях. Каждый раз у него есть 4 варианта (3 бренда и ничего не получается). То есть для каждого отдельного элемента в наборе данных имеется 24 строки.

У меня мало отдельных конкретных демографических данных. Также существует несколько характеристик, специфичных для альтернативы: одна — цена (она отличается для каждой альтернативы в каждом сценарии), другие — просто фиктивные переменные, специфичные для альтернативы. Эти макеты указывают на конкретные марки одного и того же продукта. Коэффициент для каждого манекена варьируется в зависимости от демографических характеристик.

Я прочитал PDF-файл Ива Круассана об оценке многочленных логит-моделей в R и смог адаптировать данные к формату, подходящему для оценки mlogit.

 data.logit = mlogit.data(data, shape = "long", 
                         alt.var = "alt_id",
                         choice = "pick",
                         id.var = "idnum",
                         sep = "")

me.logit = mlogit (pick ~ price | gender   age   educ   income, 
                   data.logit,
                   reflevel = 4,
                   rpar = c("brand1:(intercept)" = "n",
                            "brand2:(intercept)" = "n",
                            "brand3:(intercept)" = "n"),
                   R = 500,
                   halton = NA, 
                   panel = TRUE)
summary(me.logit)
 

Результаты, которые я получаю, не имеют для меня смысла. Для двух брендов альтернативные конкретные константы (коэффициенты для чайников) отрицательны, коэффициент для цены, очевидно, тоже отрицательный. Тогда WTP для этих брендов становится отрицательным, что определенно неверно.

Я думаю, что может быть ошибка в том, как я назначил параметры при использовании mlogit.data .