问题标签 [mlogit]

对于二元选择，我知道我可以glm用来估计二元 Probit 模型。但是，出于教学目的，由于我将在稍后阶段继续进行多项选择（有两个以上的选择），因此我一直尝试使用mlogit包。奇怪的是，mlogit包似乎无法处理二进制 Probit 问题。

假设我导入的数据集叫做“data.set”。可以从此链接下载 CSV 文件。

这是我的程序

鉴于 CSV 数据已作为 data.set 导入。我运行以下几行。

然后我收到错误消息：

M[, ((i - 1):(J - 2))] 中的错误：下标超出范围另外：警告消息：在 rbind(0, diag(J - 2)) 中：结果的列数不是向量长度的倍数（arg 1）

我的“data.set2”是一个mlogit数据框，看起来像：

我有一篇论文，其中作者提出了无选择的嵌套多项 Logit 模型的 D 最优设计。设计如下：

CS 1：

替代 A： 1 2 2 1 2 2

替代 B： 2 2 1 2 1 2

替代 C： 0 0 0 0 0 0

CS 2：

替代项 1： 2 1 1 2 2 2

替代项 2： 2 2 2 2 1 1

替代 3： 0 0 0 0 0 0

CS 3：

替代项 1： 2 2 1 1 1 2

替代项 2： 1 1 2 2 2 1

替代 3： 0 0 0 0 0 0

CS 4：

替代项 1： 2 2 1 1 2 1

替代项 2： 1 1 2 2 1 2

替代 3： 0 0 0 0 0 0

CS 5：

替代项 1： 1 2 1 2 2 1

替代项 2： 2 1 2 1 1 2

替代 3： 0 0 0 0 0 0

CS 6：

替代项 1： 1 2 1 2 1 2

替代项 2： 2 1 2 1 2 1

替代 3： 0 0 0 0 0 0

CS 7：

替代项 1： 2 1 1 2 2 1

替代项 2： 1 2 2 1 2 2

替代 3： 0 0 0 0 0 0

CS 8：

替代项 1： 2 1 2 2 2 1

替代项 2： 1 2 2 1 1 2

替代 3： 0 0 0 0 0 0

该设计是具有 8 个选择集的 D 最优设计，每个选择集有 2 个备选方案（备选方案的 6 个二级属性）。我尝试使用 mlogit 和该设计来估计 R 中的嵌套多项式 Logit 模型。因此，我使用随机响应制作了一个模拟数据，如下所示：

个人--Choiceid--Mode----Choice----AA--AB--AC--AD--AE--AF
------1----------- --1---------A--------FALSE-----1-----2-----2-----1---- -2-----2
------1-------------1----------B--------FALSE-- ----2-----2-----1-----2-----1-----2
------1--------- ----1---------C--------TRUE-----0-----0-----0-----0- --0-----0
------1----------------2----------A-------- FALSE-----2-----1-----1-----2-----2-----2
-----1------ --------2---------B--------TRUE-----2-----2-----2---- -2-----1-----1
------1-------------2----------C---- ---FALSE-----0-----0-----0-----0-----0-----0
------1--- ----------3---------A--------FALSE-----2-----2-----1-- ---1--------1-----2
---1-------------3---------B-- -----FALSE-----1-----1-----2-----2-----2-----1

数据包含 30 个人的回答，也就是说，数据包含 240 个选项（每个人选择 8 个）。但是当我使用命令时

我收到以下错误

solve.default(crossprod(attr(x, "gradi")[, !fixed])) 中的错误：
系统在计算上是奇异的：倒数条件数 = 1.13304e-18

有人知道我做错了什么吗？

我正在为通过 mlogit 进行多项 logit 分析整理我的数据集而度过了一段痛苦的时光。我的数据集可从下面代码中的url获得。

我收到以下错误：

row.names<-.data.frame( , value = c("1.Accessible", "1.Accessible", 中的错误*tmp*：不允许重复的 'row.names'

我在其他地方检查过，似乎出现了这个问题。我尝试过使用与论点alt.levels相反的方法alt.var，但这不起作用。

我收到了一些很好的帮助，让我的数据正确格式化，在这里生成了一个带有 mlogit 的多项逻辑模型（为 mlogit 格式化数据）

但是，我现在正在尝试分析协变量在我的模型中的影响。我发现其中的帮助文件mlogit.effects()信息量不大。问题之一是该模型似乎产生了很多行 NA（见下文index(mod1)）。

1. 谁能澄清为什么我的数据会产生这些 NA？
2. 谁能帮我mlogit.effects处理下面的数据？
3. 我会考虑将分析转移到multinom(). 但是，我不知道如何格式化数据以适合使用公式multinom()。我的数据是七个不同项目（可访问性、信息、权衡、辩论、社交和响应）的一系列排名 我可以得到那个信息。

可重现的代码如下：

这是我尝试设置一个类似于帮助文件中描述的数据框的尝试。它不起作用。我承认，虽然我非常了解应用程序家族，但tapply 对我来说是模糊的。

从帮助中进行比较：

我想使用语言 R 估计一个嵌套的 logit 模型。作为此类问题的标准包，我使用“mlogit”。现在我想估计一个模型，不止一个阶段。问题如下：

1. 阶段：人们决定是否要移民美国。
2. 阶段：对于所有决定移民的人，他们必须决定他们想去美国的哪个地区（美国分为6个地区）
3. 阶段：在区域内，他们决定住在什么样的区域；城市与农村
   

我已经使用 mlogit.data() 转换了我的数据。

这就是“数据”的样子：

这是我的想法，我想如何编码，但它不起作用：

可以看到，第一阶段的一个巢（决定不迁移=“home_country”）是退化的。

如果有人可以帮助我，那就太棒了。

最好的祝愿，

克里斯

我将使用mlgit包。我像示例一样运行它，但它仍然给我一个错误，我不知道该怎么做。

错误是：

对比错误<-( tmp , value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) ：对比只能应用于具有 2 个或更多级别的因子

谢谢您的支持。

我添加了推荐的评论；检查模型中非数值变量的计数

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

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，

使用这个数据集，我设置了 mlgit-package 的数据

并运行以下模型

这会导致以下错误。

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

我想要一种简单的方法来创建一个新变量，以确定 R 数据框中的布尔值是否为真。这是示例：假设在数据集中我有 2 个变量（以及其他不相关的变量）“a”和“b”和“a”确定一个组，而“b”是一个布尔值，值为 TRUE (1)或假 (0)。我想创建一个变量“c”，对于“b”至少一次为“真”的组中的所有条目，它也是一个布尔值，为 1，对于“b”从不为真的组中的所有条目，它为 0。从以下条目中：

我想得到变量'c'，如下所示：

我知道如何在 Stata 中做到这一点，但我还没有在 R 中做过类似的事情，而且很难在互联网上找到这方面的信息。事实上，我这样做只是为了以后删除“c”为 0 的所有观察结果，所以任何其他建议也可以。它的应用与多项式 logit 估计有关，其中从未选择过的替代方案需要在估计之前从数据集中删除。

我有一个关于如何使用 R 中的 mlogit 包来分析离散选择调查数据的问题。我们的调查是关于要求人们从不同的保险单中进行选择（具有免赔额和保费两个属性）。

我用来拟合混合 logit 的代码是：

我尝试使用对数正态，因为我们希望免赔额和保费的系数都是负数。我在 [1] 中使用“相反”来反转符号，因为对数正态总是正的。

但我总是收到错误警告：

我仔细检查了数据，并确定没有任何丢失的数据。如果我将对数正态“ln”更改为“n”或“cn”，它将在没有任何警告的情况下工作。

有谁知道如何处理这个？谢谢您的帮助。

如何在mlogit拟合的模型中指定权重衰减？

nnet的multinom()函数允许您为正在拟合的模型指定权重衰减，并且 mlogit 在幕后使用此函数来拟合其模型，所以我想应该可以将参数传递给 multinom，但到目前为止还没有找到了一种方法来做到这一点。decay

到目前为止，我试图简单地在模型公式中传递一个值，就像这样。

但输出完全相同：