在我的硕士论文中，我正在做一个关于一种假设的减肥药物的属性偏好的离散选择实验，我需要一点帮助。
我的设计是通用的，有12个选择集，有三个选择:产品A， 产品B和Option out。
不知何故，我需要包括option-out作为一个可选的特定常数，但似乎我在这里做错了什么。我对3个选项的12个选择集有197个回答，因此197*12*3个选择观察值= 7,092
> head(choice3, 12*3)
id choice_id mode.ids choice noadveff tab infreq_3 cost weightloss weightlosssq optout
1 x1 A 0 1 -1 -1 550 3.5 12.25 -1
1 x1 B 0 -1 1 1 90 6.0 36.00 -1
1 x1 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x10 A 0 1 -1 1 50 6.0 36.00 -1
1 x10 B 0 -1 1 -1 165 3.5 12.25 -1
1 x10 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x11 A 0 -1 -1 1 165 2.0 4.00 -1
1 x11 B 1 1 1 -1 90 3.5 12.25 -1
1 x11 C 0 0 0 0 0 0.0 0.00 -1
1 x12 A 0 -1 -1 1 550 6.0 36.00 -1
1 x12 B 0 1 1 -1 1000 2.0 4.00 -1
1 x12 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x13 A 0 -1 -1 -1 90 6.0 36.00 -1
1 x13 B 0 1 1 1 1000 6.0 36.00 -1
1 x13 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x2 A 0 -1 -1 -1 1000 6.0 36.00 -1
1 x2 B 0 1 1 1 300 2.0 4.00 -1
1 x2 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x3 A 0 -1 -1 1 1000 6.0 36.00 -1
1 x3 B 1 1 1 -1 50 6.0 36.00 -1
1 x3 C 0 0 0 0 0 0.0 0.00 -1
1 x4 A 0 1 -1 1 165 3.5 12.25 -1
1 x4 B 0 -1 1 -1 550 2.0 4.00 -1
1 x4 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x5 A 0 -1 -1 -1 550 2.0 4.00 -1
1 x5 B 1 1 1 1 50 6.0 36.00 -1
1 x5 C 0 0 0 0 0 0.0 0.00 -1
1 x6 A 0 1 -1 -1 300 6.0 36.00 -1
1 x6 B 0 -1 1 1 50 3.5 12.25 -1
1 x6 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
1 x8 A 0 -1 -1 1 300 3.5 12.25 -1
1 x8 B 1 1 1 -1 165 6.0 36.00 -1
1 x8 C 0 0 0 0 0 0.0 0.00 -1
1 x9 A 0 -1 1 -1 300 6.0 36.00 -1
1 x9 B 0 1 -1 1 90 2.0 4.00 -1
1 x9 C 1 0 0 0 0 0.0 0.00 1
我正在使用我的分类变量(noadfeff, tab, infreq_3和optout)的效果编码
模式。id表示备选项，即产品A或B，或退出选项(模式)。id == C)
optout变量已经用以下命令编码，
choice2$optout <- ifelse(choice2$mode.ids == "C" & choice2$choice == 1, "1", "-1")
使用这个数据集，我为mlogit包
设置数据mlogit.all <- mlogit.data(choice2,
choice = "choice",
shape = c("long"),
id.var = "id",
alt.var = "mode.ids",
varying = c("cost", "cost.square", "noadvef", "tab", "infreq_3", "weightloss", "optout", "costsq", "weightlosssq"),
)
并运行以下模型
model.all <- mlogit(formula = choice ~ noadveff + tab + infreq_3 + cost + weightloss | optout | 0 ,
data = mlogit.all,
rpar = c(noadveff = 'n', tab = 'n', infreq_3 = 'n', weightloss = 'n', optout = 'u'),
R = 100,
halton = NA,
print.level = 0,
panel = TRUE
)
将导致以下错误。
Error in solve.default(H, g[!fixed]) :
Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[8,8] = 0
类似的模型没有选择输出，不给任何问题，所以我一定是做错了我的optout变量。
我希望你能看到问题在哪里?:)
最好的,Henrik
对不起，我自己发现了这个错误——解决方案如下，
choice2$optout <- ifelse(choice2$mode.ids == "C", "1", "-1")
因此，每个选项C(即选项out)的ASC都等于1
model.all <- mlogit(formula = choice ~ noadveff + tab + infreq_3 + cost + weightloss + optout | -1 | 0 ,
data = mlogit.all,
rpar = c(noadveff = 'n', tab = 'n', infreq_3 = 'n', weightloss = 'n'),
R = 100,
halton = NA,
print.level = 0,
panel = TRUE
)
之后，模型将工作，并为选项退出生成ASC。