Modellieren von generischen Variablen in einem Latent-Klassenmodell mit gmnl()

Question

Ich habe das Problem, ein Modell zu erstellen, bei dem mindestens eine Variable unabhängig von den Klassen geschätzt werden soll, also ein und derselbe Koeffizient für alle Klassen. Wie könnte man das tun? Ich arbeite mit dem R-Paket gmnl.

install.packages("gmnl") 
library(gmnl) 
library(mlogit) 
#browseURL("https://cran.r-project.org/web/packages/poLCA/index.html") 
## Examples using the Fishing data set from the AER package 

data("Electricity", package = "mlogit") 
Electr <- mlogit.data(Electricity, id.var = "id", choice = "choice", 
         varying = 3:26, shape = "wide", sep = "") 
Elec.lc <- gmnl(choice ~ pf + cl + loc + wk + tod + seas| 0 | 0 | 0 | 1, 
       data = Electr, 
       subset = 1:3000, 
       model = 'lc', 
       panel = TRUE, 
       Q = 2) 
summary(Elec.lc) 

Wie würden Sie eine der Variablen pf, cl, loc, wk, tods modellieren oder unabhängig von der Klasse Meere? Vielen Dank!

Answer 1

Dank Mauricio Sarrias ich diese Behelfslösung präsentieren können, die das Problem lösen sollte:

################################### 
library("gmnl") 
library("mlogit") 

# Data 
data("Electricity", package = "mlogit") 
Electr <- mlogit.data(Electricity, id.var = "id", choice = "choice", 
        varying = 3:26, shape = "wide", sep = "") 
# ASCs 
Electr$asc2 <- as.numeric(Electr$alt == 2) 
Electr$asc3 <- as.numeric(Electr$alt == 3) 
Electr$asc4 <- as.numeric(Electr$alt == 4) 

# We estimate a MNL for the initial values of LC-MNL 
init_mnl <- gmnl(choice ~ asc2 + asc3 + asc4 + pf + cl| 0, 
        data = Electr) 
summary(init_mnl) 


# Work on initial values for LC-MNL 
init <- coef(init_mnl) 
Q <- 2 # Number of Classes 

init.shift <- seq(-0.02, 0.02, length.out = Q) 
lc.mean <- c() 
for(i in 1:Q){ 
    lc.mean <- c(lc.mean, init + init.shift[i]) 
} 
lc.names <- c() 
lc.nalpha <- c() 
for (i in 1:Q){ 
    lc.names <- c(lc.names, paste('class', i, names(init), sep = '.')) 
} 
names(lc.mean) <- lc.names 

# Now we fix pf coefficient = 0 in the second class 
lc.mean[c("class.2.pf")] <- 0 
start_lc <- c(lc.mean, # Var coefficients 
       0)  #Constant for second class 


# Estimate LC with price coefficient held fixed at 0 in class 2 
lc <- gmnl(choice ~ asc2 + asc3 + asc4 + pf + cl| 0 | 0 | 0 |1, 
        data = Electr, 
        model = "lc", 
        iterlim = 500, 
        start = start_lc, 
        fixed = c(rep(FALSE, 8), TRUE, rep(FALSE, 2)), # note that class.2.pf is fixed at 0 
        print.level = 3, 
        print.init = TRUE, 
        Q = 2) 
summary(lc) 
########################