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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！

在嵌套的 logit 模型中，您可以在树的每个级别定义回归量。在我在手册和其他示例中阅读的所有示例中，回归量仅针对最后一个级别定义。我将使用一个经常讨论的例子，钓鱼模式。

巢：

假设我有回归量Price,CatchRate和Income。我如何使用Price和CatchRate解释最后一个级别并解释第一个级别Income。

在 RI 中可以做到：

但我不知道把变量放在哪里income。

我想在 R 中使用 mlogit 为多项逻辑回归模型添加一些约束。例如，仅在系数估计期间查找负值。但显然该模型没有这样的能力。我想知道是否有任何方法可以向 mlogit 或任何其他可用于多项逻辑回归的包添加约束或边界。

这是代码：

我只想要 eff_rate2 系数的负值，但是这段代码给了我负值和正值。

我提前感谢您的帮助。

我有一个数据文件（100 万行），其中有一个结果变量作为状态（是/否），具有三个连续变量和 5 个名义变量（每个变量中有 5 个类别）我想预测结果，即状态。我想知道哪种类型的分析有利于建立模型。我见过logit，probit，逻辑回归。我对从什么开始和分析更有可能对分析有用的变量感到困惑。

数据文件：性别、地区、年龄、公司、专业、工作、诊断、实验室、订单、状态

M,west,41,PA,FPC, Assistant,code18,27,3,yes

M,Southwest,65,CV,FPC,Worker,code18,69,11,no

M,South,27,DV,IMC,Assistant,无效,62,13,no

M,Southwest,18,CV,IMC,Worker,code8,6,1,yes

PS：使用R语言。任何帮助将不胜感激谢谢！

我有一个 MNL 模型，有两个备选方案，效用方程如下：

我正在尝试使用 R MLOGIT 包估计模型。我已经知道收费系数应该是-1，所以我想将 Beta 固定为 -1。使用 MLOGIT 估计 MNL 时是否可以资产/固定系数。

我试图使用 mlogit 包估计 R 中的混合效应 logit。如果有人能指出我的错误在哪里，我将不胜感激。

我的原始数据有一个面板结构——每个人在 6 个不同的场景中做出选择。每次他有 4 个选项（3 个品牌，没有得到任何东西）。也就是说，数据集中的每个人都有 24 行。

我几乎没有个人特定的人口统计数据。还有一些特定于替代品的特征：一个是价格（每种情况下的每个替代品都不同），其他只是替代品特定的虚拟变量。这些假人表示同一产品的特定品牌。每个虚拟变量的系数根据人口特征而变化。

我已经阅读了 Yves Croissant 的关于 R 中多项式 logit 模型估计的 pdf，并且能够将数据调整为适合 mlogit 估计的格式。

我得到的结果对我来说没有意义。对于两个品牌，替代特定常数（假人系数）是负数，价格系数显然也是负数。然后这些品牌的 WTP 变成负数，这绝对是错误的。

我认为我在使用时分配参数的方式可能存在错误mlogit.data。

它以前工作过，但我一整天都在打开和关闭我的包裹时遇到问题，尽管这可能与它无关。我之前运行过下面的代码，它已经工作了。但是在过去的几个小时里，我不断收到同样的错误

“if (abs(x - oldx) < ftol) { 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值”</p>

我正在尝试在没有替代特定常数的情况下运行 logit 模型（尽管无论我尝试生成的系数如何，我都会遇到相同的错误）：

我会很感激任何指点，谢谢！

假设我想使用 R 中的在线数据集做一个简单的多项式 logit 模型：

你得到以下输出

摘要（ml）调用：multinom（公式= educg〜性别+声望+推理，数据=数据）

如果我在 Stata 中执行类似的例程：

我得到以下输出：

为什么这些价值观完全不同？如何在 R 中为多项 logit 模型获得类似 Stata 的输出？

我试图在足球比赛的博彩公司赔率中检验市场效率假设。我用 mlgit 包估计了一个多项式 logit 模型：

模型：结果=log(P1/Px)+log(P2/Px)

其中 P1 是主场获胜的隐含赌注概率，Px 是平局的隐含赌注概率，等等。平局 (x) 是参考类别。

现在我想对以下假设使用基于可能性的检验（LR、Wald 或 LM）：

H0: β1=(0,1,0), β2=(0,0,1)

即：在零假设下，两个回归的截距系数均为 0。当 y=homewin 时，主场胜利的 logit 系数为 1，当 y=客场胜利时为 0。y=主场胜利时客场胜利的logit系数为0，y=客场胜利时为1。

我无法理解如何拟合约束模型（H0 模型），我将从中提取对数似然以与从 LR 测试中的 ML 估计模型收到的同上进行比较。

我已经尝试按照第 57 页的说明进行操作： https ://cran.r-project.org/web/packages/mlogit/vignettes/mlogit.pdf

但我不明白如何使用 update() 函数指定我的 H0 模型。可能吗？

如果您知道如何使用 nnet (multinom) 包（可能使用“offset”）进行等效测试，那么也非常感谢您解释如何做到这一点。

谢谢你的帮助！

我想在 python 或 R 中运行多项 logit 估计，其中样本具有不同的权重（这些是调查中的总体权重）。statsmodels'MNLogit似乎没有提供这个。R中也没有mlogit。还有其他方法吗？