问题标签 [mlogit]

我需要从另一个函数内部调用mlogit() R函数。

这是一个用于演示目的的函数：

显然存在环境问题，因此 mlogit() 函数找不到未全局声明的变量作为参数。

此示例不起作用：

如果在主环境中分配变量，则它可以工作：

或者，如果我从函数内部全局分配变量，它也可以工作

关于如何避免全局分配变量的任何想法？

谁能解释错误是什么，我该如何解决？

我正在尝试组织我使用 mlogit 获得的结果，以便使用xtable. 但是，我发现很难像学术出版物中经常发现的那样在相邻列中准备结果。

特别是，我在最后一步遇到问题，其中方程需要彼此相邻移动。

我正在展示一个带有小数据框的示例，以及到目前为止我已经走了多远。如果有更简单的方法可以做到这一点，如果你让我知道，我会很高兴。

我需要帮助创建一个可以适应不同数量的方程（取决于结果变量有多少级别）和每个方程的不同长度（取决于预测变量的数量）的解决方案。

我发现了多项式 logit 模型的mlogit-包，以搜索估计多项式混合 logit 模型。在阅读了优秀的小插图后，我发现我无法将我的数据应用于任何描述的示例。

我现在写信希望对我的问题有所帮助，并创建了一个最小的例子来说明我的情况。

问题如下：某处有辅音“Q”的单词。现在进行了一项实验，这些人的任务是听这些单词并说出他们是否听到了 Q、U 或其他辅音。这必须根据音节位置或真实/非真实单词等因素进行建模。

在最小的例子中，我用音节位置创建了 4 个人和他们的答案。

据我所知nnet的multinom功能不包括混合模型。

首先，我使用mlogit.data-function 来重塑文件。在与一位同事讨论后，我们得出的结论是没有替代的具体变量。

不，我不知道该怎么做，所以我在这里寻求帮助。但我相信这种问题可以解决，mlogit我只是还没有看到；）

我正在研究的模型是多项 logit 选择模型。这是一个非常具体的数据集，因此其他现有的 MNLogit 库不适合我的数据。

所以基本上，这是一个非常复杂的函数，它接受 11 个参数并返回一个对数似然值。然后我需要找到可以使用 scipy.optimize.minimize 最小化对数似然的最佳参数值。

以下是我使用不同方法遇到的问题：

'Nelder-Mead'：效果很好，而且总是给我正确的答案。但是，它非常缓慢。对于另一个设置更复杂的功能，需要 15 个小时才能达到最佳点。同时，使用 fminunc（默认使用 BFGS）在 Matlab 上相同的功能仅需 1 小时

'BFGS'：这是 Matlab 使用的方法。它适用于任何简单的功能。但是，对于我拥有的函数，它总是无法收敛并返回“由于精度损失而不一定实现的期望错误。”。我花了很多时间玩这些选项，但仍然无法工作。

'Powell'：快速收敛，但返回错误的答案。代码打印在下面（x0 是正确答案，Nelder-Mead 适用于任何初始值），您可以在此处获取数据：https ://www.dropbox.com/s/aap2dhor5jyxy94/data.csv

谢谢！

更新：2014 年 3 月 7 日更简单的代码版本现在 Powell 在非常小的容差下运行良好，但是在这种情况下 Powell 的速度比 Nelder-Mead 慢。BFGS 仍然无法正常工作。

我尝试在 R 中进行多项 logit 回归。我使用了以下命令：

适合 <- glmnet(xdata, newdata2$state, family="multinomial" )

但我收到了这个错误：

错误：来自 glmnet Fortran 代码（错误代码 8001）；第 1 类 < 1.0e-5 的空概率

我不知道我应该如何解决这个错误，我会感谢任何帮助。另外请让我知道是否有任何更简单的方法可以在 R 中执行多项 logit 回归（而不是仿生回归）。

编辑：

我想使用这个R mlogit包。文档（http://cran.r-project.org/web/packages/mlogit/vignettes/mlogit.pdf）写得很好，但我还有一个问题。

假设我有一个由三个分类变量组成的数据集：mode、age、cost。mode有三个水平（mode1, mode2, mode3），另外两个变量有两个水平（age1,age2和cost1, cost2）。

基本上，它采用以下形式：

使用该命令mlogitSample <- mlogit.data(df, choice = "mode", shape = "wide")，我可以将此数据集“转换”为以下mlogit格式：每行扩展为三行（对应于三个不同的响应类别），mode列转换为TRUEor的序列FALSE。这非常适合使用mlogit；但是，我认为这也是我得到错误的原因Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[8,8] = 0，因为我有多个不再独立的行。

因为我知道可以将多项式 logit 方法应用于我的案例，所以我想知道如何使用这个包来做到这一点。为了类似的目标，multinompackage的功能nnet工作正常，但它不适合我想到的同一模型：我想拟合模型 $\log(\pi_j(x)) = \alpha_j + \beta\cdot x$，每个模式类别 $j$ 的截距 $\alpha_j$ 和常数系数 $\beta$ 的向量不同。

我在程序 R 中使用 mlogit 包。我已将数据从原始宽格式转换为长格式。这是转换后的 data.frame 的示例，我将其称为“long_perp”。所有的自变量都是个体特定的。我在数据集中有 4258 个独特的观察结果。

“act2”是因变量，包括漂浮在水面上的鸟在靠近船时可能做出的选择；飞行、潜水或无。我对这些概率如何与 data.frame 中的剩余自变量相关感兴趣，即与船舶路径 (pdist) 的垂直距离海况 (sea)、速度 (avgknots)、到岸边的距离 (shore) 等。变量由二分变量、因子变量和连续变量组成。

我运行了两个多项式 logit 模型，一个包括所有选择选项，另一个只包括一个子集。然后，我将这些模型与 hmftest() 函数进行了比较，以测试 IIA 假设。至少可以说，结果令人困惑。我将包含两个模型的代码和测试输出（以防我在代码中未指定模型）。

如您所见，卡方统计量为负！我假设我要么 1. 做错了事，要么 2. 违反了 IIA。这个结果适用于选择子集（飞行，潜水），但是选择子集（无，潜水）支持 IIA 假设？这让我很困惑。

接下来，我尝试制定一个嵌套模型来放松 IIA 假设。我将选项嵌套为nest1 = none，nest2 = fly，dive。这对我来说很有意义，因为这似乎是一个合乎逻辑的中断，鸟决定做出反应或不做出反应，然后决定做出哪种反应。

我不清楚如何运行嵌套的 logit 模型（即使在阅读了 mlogit、Croissant vignette和Train vignette的两个小插图之后）。

当我按照羊角面包小插图中的示例运行分析时，我收到以下错误。

我已经阅读了一些有关此错误消息的信息，它可能由于完全分离而发生。我查看了一些数据表，但不相信这种情况正在发生，因为我有 4,000 多个观察值，并且只有一个因子变量具有 2 个以上的水平（它有 3 个）。

非常感谢您对这些特定问题的帮助，但我也愿意接受可以用来回答我的问题的替代分析。我主要对飞行概率作为与船舶路径垂直距离的函数感兴趣。

谢谢，蒂姆

当我尝试运行 mlgit 时，我在R中遇到错误。

我尝试估计以下内容：

出现的错误如下：

logit3 <- mlogit(choice~1|prod1+prod2+camp1+camp2+salm1+salm2+orig1+orig2+price1+price2, data=CNLdata)
solve.default(H, g[!fixed]) 中的错误：
系统是计算奇异：倒数条件数 = 5.49164e-20

谁能帮我解决这个问题？

数据示例：

我正在尝试使用该mlogit包来估计多项概率模型，但出现以下错误。

这些是我使用的语句

我的数据如下所示：

最后 4 列仅是个人特定的，而其他列是替代特定的。有人可以帮忙吗？