我有两个向量（A 和 B），其中包含 36 个主题的分类数据。A_i,j 是 categorytype1 j，主题 i 适合，B_i,k 是主题 i 的 categorytype2 k。i=1:36, j=1:5 和 k=1:6。
library(mlogit)
AB <- read.csv("C:/.../AB.csv")
head(AB)
Subject A B
1 1 1 3
2 2 3 3
3 3 1 6
4 4 1 3
5 5 1 2
6 6 1 4
我想找到每个类别组合的概率。因此，对于所有 j=1:5 和 k=1:6，受试者有什么机会选择类别 j和k。
我被告知 probit/logit 模型是解决这个问题的好工具，我尝试在 R 中估计它。
mldata<-mlogit.data(AB, choice="A", alt.var="B", shape="long", id.var = "Subject")
给我一个错误，我找不到我的错误。
Error in `row.names<-.data.frame`(`*tmp*`, value = c("1.3", "1.3", "1.6", :
duplicate 'row.names' are not allowed
In addition: Warning message:
non-unique values when setting 'row.names': ‘1.3’, ‘2.2’, ‘2.3’, ‘3.1’,‘3.5’,‘4.2’,‘4.3’, ‘5.3’, ‘5.4’, ‘6.5’, ‘7.3’, ‘8.2’, ‘8.3’
我尝试查看帮助文件，但对我帮助不大。
我希望有人能指出我正在犯的错误。
非常感谢您的帮助。