1

在我的硕士论文中，我正在对一种假设的治疗减肥的药物的属性偏好进行离散选择实验，我需要一些帮助。

我的设计是通用的，有 12 个选项集和三个选项：Product A、Product B和Option out。

不知何故，我需要包含 option-out 作为替代的特定常量，但似乎我在这里做错了什么。我对 12 个选项集的三个选项有 197 个响应，因此 197*12*3 的选项观察 = 7,092

> head(choice3, 12*3)
id choice_id mode.ids choice noadveff tab infreq_3 cost weightloss weightlosssq optout
1        x1        A      0        1  -1       -1  550        3.5        12.25     -1
1        x1        B      0       -1   1        1   90        6.0        36.00     -1
1        x1        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1       x10        A      0        1  -1        1   50        6.0        36.00     -1
1       x10        B      0       -1   1       -1  165        3.5        12.25     -1
1       x10        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1       x11        A      0       -1  -1        1  165        2.0         4.00     -1
1       x11        B      1        1   1       -1   90        3.5        12.25     -1
1       x11        C      0        0   0        0    0        0.0         0.00     -1
1       x12        A      0       -1  -1        1  550        6.0        36.00     -1
1       x12        B      0        1   1       -1 1000        2.0         4.00     -1
1       x12        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1       x13        A      0       -1  -1       -1   90        6.0        36.00     -1
1       x13        B      0        1   1        1 1000        6.0        36.00     -1
1       x13        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1        x2        A      0       -1  -1       -1 1000        6.0        36.00     -1
1        x2        B      0        1   1        1  300        2.0         4.00     -1
1        x2        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1        x3        A      0       -1  -1        1 1000        6.0        36.00     -1
1        x3        B      1        1   1       -1   50        6.0        36.00     -1
1        x3        C      0        0   0        0    0        0.0         0.00     -1
1        x4        A      0        1  -1        1  165        3.5        12.25     -1
1        x4        B      0       -1   1       -1  550        2.0         4.00     -1
1        x4        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1        x5        A      0       -1  -1       -1  550        2.0         4.00     -1
1        x5        B      1        1   1        1   50        6.0        36.00     -1
1        x5        C      0        0   0        0    0        0.0         0.00     -1
1        x6        A      0        1  -1       -1  300        6.0        36.00     -1
1        x6        B      0       -1   1        1   50        3.5        12.25     -1
1        x6        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1
1        x8        A      0       -1  -1        1  300        3.5        12.25     -1
1        x8        B      1        1   1       -1  165        6.0        36.00     -1
1        x8        C      0        0   0        0    0        0.0         0.00     -1
1        x9        A      0       -1   1       -1  300        6.0        36.00     -1
1        x9        B      0        1  -1        1   90        2.0         4.00     -1
1        x9        C      1        0   0        0    0        0.0         0.00      1

我正在为我的分类变量（noadfeff、tab、infreq_3 和 optout）使用效果编码

mode.ids 表示替代品，即产品 A 或 B，或 option-out (mode.ids == C)

optout 变量已使用以下命令进行编码，

choice2$optout <- ifelse(choice2$mode.ids == "C" & choice2$choice == 1, "1", "-1")

使用这个数据集，我设置了 mlgit-package 的数据

mlogit.all <- mlogit.data(choice2,
            choice = "choice",
            shape = c("long"),
            id.var = "id",
            alt.var = "mode.ids",
            varying = c("cost", "cost.square", "noadvef", "tab", "infreq_3", "weightloss", "optout", "costsq", "weightlosssq"),
)

并运行以下模型

model.all <- mlogit(formula = choice ~ noadveff + tab + infreq_3 + cost + weightloss | optout | 0 ,
                     data = mlogit.all,
                     rpar = c(noadveff = 'n', tab = 'n', infreq_3 = 'n', weightloss = 'n', optout = 'u'),
                     R = 100,
                     halton = NA,
                     print.level = 0,
                     panel = TRUE
)

这会导致以下错误。

Error in solve.default(H, g[!fixed]) : 
Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[8,8] = 0

没有 optout 的类似模型不会产生任何问题，所以我的 optout 变量一定有问题。

我希望你能看到问题出在哪里？:)

最好的，亨里克

4

1 回答 1

2

抱歉，我自己发现了错误 - 下面提供了解决方案，

choice2$optout <- ifelse(choice2$mode.ids == "C", "1", "-1")

因此，对于每个称为 C 的备选方案，我们有一个等于 1 的 ASC（即选项 out）

model.all <- mlogit(formula = choice ~ noadveff + tab + infreq_3 + cost + weightloss + optout | -1 | 0 ,
                     data = mlogit.all,
                     rpar = c(noadveff = 'n', tab = 'n', infreq_3 = 'n', weightloss = 'n'),
                     R = 100,
                     halton = NA,
                     print.level = 0,
                     panel = TRUE
)

之后该模型将起作用，并为期权退出者生成 ASC。

于 2015-07-11T09:31:25.133 回答