我正在从事具有以下特征的离散选择实验: 3 个备选方案,其中包括 1 个选择退出。2 个备选方案中的每一个都具有 3 个属性,每个属性具有 3 个因子水平。每个受访者有 6 个选择任务要完成。所有 3 个参数(替代项)都已进行效果类型编码。
我想创建一个随机参数错误组件模型,没有购买/退出作为拦截。但是,这会在使用“mlogit”包时产生奇异错误。任何人都可以就如何处理这个问题提供建议吗?
随机参数模型创建:
rpm1 <- mlogit(choice ~ 0 + Prot + Carb + Price, data=ce,
rpar = c(Prot = "n", Carb = "n", Price = "n"), panel = TRUE,
correlation = TRUE, R = 10, Halton = TRUE)
数据示例(长格式):
id ques choice alti Prot Carb Price NoBuy
1 26 1 FALSE 1 Meat B 20 0
2 26 1 FALSE 2 Veg A 20 0
3 26 1 TRUE 3 NoBurger 0 0 1
4 26 2 FALSE 1 Meat C 10 0
5 26 2 FALSE 2 Poultry A 10 0
6 26 2 TRUE 3 NoBurger 0 0 1
7 26 3 FALSE 1 Poultry C 5 0
8 26 3 TRUE 2 Meat B 20 0
9 26 3 FALSE 3 NoBurger 0 0 1
10 26 4 FALSE 1 Poultry A 20 0
11 26 4 FALSE 2 Veg B 5 0
12 26 4 TRUE 3 NoBurger 0 0 1
13 26 5 FALSE 1 Veg B 10 0
14 26 5 FALSE 2 Meat C 10 0
15 26 5 TRUE 3 NoBurger 0 0 1
16 26 6 FALSE 1 Veg A 5 0
17 26 6 FALSE 2 Poultry B 5 0
18 26 6 TRUE 3 NoBurger 0 0 1
19 30 1 TRUE 1 Meat B 20 0
20 30 1 FALSE 2 Veg A 20 0