問題タブ [mlogit]

Rでライブラリ（mlogit）を使用していますが、このような特定のデータセットで立ち往生しています

全部で 187 個のアイテムと 4 つの customerID (1、2、3、および 4) があります。各顧客には、価格とカロリーに基づいて 1 つを選択する 187 品目の選択セットが提示されます。4名様でも価格・カロリーは変わりません。

以下の方法で、mlogit コマンドに従ってデータをフォーマットします。

これは私にこれを与えます:-

私のデータセットは、以前の質問で問題を引き起こす可能性があることを読んだように、CutomerID と Item によって並べ替えられています。

いくつかの式を試しましたが、どれも実行されません

価格とカロリーの相関は約43%

私もこれを試しました： -

このエラーを解決するための考えを誰か提供できますか? 私は今2週間それをしています。

R で多項ロジット モデルのパラメーターを推定したいのですが、データを正しく構造化する方法を知りたいと思っています。「mlogit」パッケージを使用しています。

目的は、人々の交通手段の選択をモデル化することです。ただし、データセットは集計レベルの時系列です。たとえば、次のようになります。

このデータは、グループ化されたカウント データからグループ化されていないデータに再形成する必要があります。私のアプローチは、個人ごとに 3 つの新しい行を作成することなので、最終的には次のようなデータセットになります。

グループ化されたデータの個々の選択ごとに、3 つの新しい行を作成し、chid を使用してこれらの 3 つの行を結合します。私は今実行したい：mlogit.data（MyData、choice = "choice"、chid.var = "chid"、alt.var = "mode"）。

これは正しいアプローチですか？または、chid 関数の目的を誤解していますか?

離散選択実験に最適なモデルを決定しようとしています。私は mlogit パッケージ (Croissant、2011) を使用しています。V1各選択肢には、2 つの選択肢固有の特性 (と と呼びましょうV2) があり、各個人には多数の人口統計学的特性 (年齢、性別など) があります。パネル データがあります。各個人が 10 の質問に回答します

データセットの例:

通常の mlogit の定式化では、以下を使用して係数を推定します。

私がやりたいglmultiのは、どの個人固有の変数を含める必要があるかを判断することです。つまり、モデルに含める必要があることはわかっていV1ますが、、 などV2にする必要があるかどうかはわかりません。Age + GenderAge + Gender + Age:Gender

私が知る限り、次のコマンドを使用します。

ただし、これは 2 つのモデルのみを評価しているようです。

と

ただし、個人固有または代替固有の共変量の他の組み合わせは評価しません。どんな助けでも大歓迎です。

私の主な質問は次のとおりです。 のpredict()関数からどのような確率が与えられ、パッケージおよびおよび の確率mnlogit()とどのように異なりますか?nnetmlogit

いくつかの背景として、選択メーカーの選択肢がわからないため、個々の特定の変数のみから結果をモデル化しようとしています。特定のモデルについて、3 つすべてから各結果について同じ予測確率を取得できますが、mnlogitいくつかの確率のセットが得られます。最初のセットは、他のパッケージによって与えられたものと似ています。のビネットを見ると、mnlogit個人固有の確率を取得できることがわかりますが、それは私が抽出したものだとは思いませんでした (?)、また、それらを取得するためにモデルが指定されているとは思いませんでした。

以下の例を見てください (最もコンパクトなものではありませんが、これらの関数を学習するときに使用していたものです)、mnlogitいくつかの確率のセットが得られることがわかります。

追伸！タグ「mnlogit」を自由に追加してください。

Rでmlogitパッケージの多項ロジット回帰の例を再現しようとしています.

この例を statsmodel 関数 MNLogit で再現するには、釣りデータ セットを csv ファイルとしてエクスポートし、次の手順を実行します。

次のエラーが表示されます

mlogit パッケージが適合前にデータを再編成することはわかっていますが、statsmodel でそれを変更する方法がわかりません。どんな助けでも大歓迎です。

Python による離散選択分析。通常、回帰データを表すには 2 つの形式があります。

1. ロングフォーマット
2. ワイドフォーマット

長い形式には、考えられる各オプションの行と、選択に基づいて 0 または 1 の Y 列があります。ワイド フォーマットは、1 人 (調査回答者) につき 1 行のみであり、Y は選択されたすべての機能を理解し、X はすべての製品の選択肢を理解します。

長い例

ワイド例

1. 私の説明は正しいですか？
2. statsmodel mlogit は、ここで説明されているワイド フォーマットを使用しますか?

離散選択実験のデータを分析していますmlogitが、指定したときに重みが何を使用するのかわかりませんweights

次のコード:

次の推定値を生成します。

ただし、Stata で同じ混合ロジット モデルを実行すると、次のコマンドが実行されます。

次の見積もりが得られます。

Stata で使用する重み付けスキーム ( pweight、iweight、またはfweight) に関係なく、同様の結果が得られますが、R が提供する結果は得られません。

ただし、いずれかのプログラムで重み付けされていない混合ロジット モデルを実行すると、同じ推定値が得られます。これにより、重み付けが明らかな問題であることがわかりますが、Rが何をしているのかわかりません。

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