mlogit-Paket R: Informationen zu Nested Logit

Question

In verschachtelten Logit-Modellen können Sie Regressoren auf jeder Ebene des Baums definieren. In allen Beispielen, die ich im Handbuch und in weiteren Beispielen gelesen habe, sind die Regressoren nur für die letzte Ebene definiert. Ich werde ein häufig diskutiertes Beispiel, den Angelmodus, verwenden.

Nests:

Shore = { Beach, Pier} , Boat = { Charter, Private} 

sagen, dass ich Regressoren Price, CatchRate und Income haben. Wie verwende ich Price und CatchRate, um die letzte Ebene zu erklären und Income, um die erste zu erklären.

In R kann ich tun:

mlogit(choice~price+catch,nests=list(shore=c("pier","beach"),boat=c("charter","private"))) 

aber ich weiß nicht, wo die Variable income bleiben.

Answer 1

Das Beispiel Sie verwenden und die Antwort auf Ihre Frage sind beide in der Dokumentation:

## model with charter as the reference level 

m <- mlogit(mode ~ price+ catch | income, data = Fish, reflevel = "charter") 

## same model with a subset of alternatives : charter, pier, beach 

m <- mlogit(mode ~ price+ catch | income, data = Fish, 
      alt.subset = c("charter", "pier", "beach")) 

## a pure "multinomial model" 

summary(mlogit(mode ~ 0 | income, data = Fish)) 

## which can also be estimated using multinom (package nnet) 

library("nnet") 
summary(multinom(mode ~ income, data = Fishing)) 

## a "mixed" model 

m <- mlogit(mode ~ price+ catch | income, data = Fish) 
summary(m)