问题标签 [gmnl]

我在制定模型时遇到问题，其中至少一个变量要独立于类进行估计，因此所有类的系数相同。怎么可能做到这一点？我正在使用 R 包 gmnl。

您将如何独立于类对变量 pf、cl、loc、wk、tod 或 seas 之一进行建模？谢谢！

我想在 gmnl 中估计一个二进制随机参数 logit，同时考虑未观察到和观察到的异质性。当Gender是具有 2 个水平 (0,1) 的因子时，它会导致以下错误。当Gender输入gmnl与数值变量结构完全相同的函数时，公式运行正常。有谁知道没有因子变量（例如虚拟变量）可以gmnl作为社会人口学特征输入公式的错误，而只能输入数字变量？

类似的 R 包 Rchoice 也是如此。

是否有可能没有错误，但是我无法发现的公式还有其他问题？

错误是：

gmnl 中的错误（公式 = 路线 ~ 成本 + 总时间 | 1 | 0 | 性别 - 1，：公式中未指定以下变量：性别

谢谢 R 版本 3.5.1 (2018-07-02) -- “羽毛喷雾”

gmnl 代码中随机参数部分的错误消息：“以下随机变量不在数据中”

我正在估计一个混合 MNL 模型，但是，gmnl 不断给我错误消息，表明随机部分变量不在数据中。但它在数据中。

我的数据是：

我的代码是：

然后它会说：

但是，这个变量“DistToLastSubscrn”在我的临时数据中。请帮忙！

我已经能够制作一个 mlogit.data 对象以输入到 gmnl 包中以进行潜在类分析，但我一直遇到它说choiced变量没有索引的问题。我看到有关于同一问题的另一个问题，但该问题没有答案。我已经包含了测试选择数据的样本。感谢您对此事的任何帮助。

我不知道为什么这里有这么多变量的倍数idx.alt，idx.personid和idx.choiceid。这是在该dfidx行中指定的，但没有显示在那里。

非常感谢您查看此内容

实用程序部分中的“观察到的异质性”似乎在 gmnl 估计器中不起作用。我已经用 model = "mixl" 测试了数据，它工作得完美无缺。

GMNL 估计器能否不包含观察到的异质性？这是一个错误？有解决方法吗？

我特别指出公式“| rp-1”的第四部分给我带来了麻烦。如前所述，如果我选择“mixl”，那么包含 rp-1 就可以了。

它返回此错误消息：

下面是代码：

谢谢！

我正在尝试使用该gmnl包估计一个混合混合多项 logit 模型。它在不包含替代特定常量 (ASC) 时完美运行，但在合并它们时会产生奇怪的错误。下面的代码取自（并改编）自该软件包发布的原始文章。

数据准备

潜在类模型（使用 ASC）

下面的代码可以完美运行，即使在公式的第二部分 ( LC_ASC_in_formula) 中包含 ASC 或显式包含回归量 ( LC_ASC_in_variables)。

混合混合MNL模型

该模型基本上是一个潜在类模型，但在每个类中，参数是随机的（遵循先前指定的参数分布）。

没有ASC的混合混合 MNL 模型

当省略 ASC 时，该模型工作得很好。

但是，当包含 ASC 时，它无法估计模型：

1. 作为模型中变量的一部分。

2. 当将它们包含在formula.

然而，两种包含 ASC 参数的方法都无法初始化模型估计。希望有人可以帮助我解决这个问题。先感谢您。

Bonus1：错误的追溯。我减少了估计 ( subset = 1:20) 中包含的观察数，以便更好地查看traceback()下面显示的误差。但我自己无法发现错误。

奖金2：sessionInfo()

先感谢您。