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问多项式混合logit模型mlogit r包
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Stack Overflow用户

提问于 2014-02-25 16:20:59

回答 1查看 8.2K关注 0票数 6

为了估计多项混合logit模型，我发现了多项式logit模型的mlogit-套餐。在阅读了这篇精彩的文章之后，我发现我无法将我的数据应用于所描述的任何一个例子。

我现在写信希望帮助我的问题，并创造了一个最低限度的例子，以说明我的情况。

问题如下:在某个地方有辅音'Q‘的单词。现在，我们对那些受命听这些词的人进行了一项实验，如果他们听到了Q，U或其他辅音，他们就会说。这个模型必须依赖于音节位置或实/非实字等因素。

在最小的例子中，我创建了4个人和他们的答案与音节的位置。

library(mlogit)
library(nnet)
set.seed(1234)
data <- data.frame(personID = as.factor(sample(1:4, 40, replace=TRUE)),
               decision = as.factor(sample(c("Q","U", "other"), 40, replace=TRUE)),
               syllable = as.factor(sample(1:4, 40, replace=TRUE)))
summary(data)
 personID  decision  syllable
 1:11     other:10   1:18    
 2:10     Q    :18   2: 9    
 3:10     U    :12   3: 5    
 4: 9                4: 8

据我所知，nnet的multinom函数不包括混合模型。

modNnet1 <- multinom(decision ~ syllable, data=data)

首先，我使用mlogit.data-function对文件进行了整形。经过与一位同事的讨论，我们得出结论:没有alternative.specific.variable。

 dataMod <- mlogit.data(data, shape="wide", choice="decision", id.var="personID")

 mod1 <- mlogit(formula = decision ~ 0|syllable,
           data = dataMod,
           reflevel="Q", rpar=c(personID="n"), panel=TRUE)
  Error in names(sup.coef) <- names.sup.coef : 
    'names' attribute [1] must be the same length as the vector [0]

 mod2 <- mlogit(formula = decision ~ personID|syllable,
           data = dataMod,
           reflevel="Q", rpar=c(personID="n"), panel=TRUE)
  Error in solve.default(H, g[!fixed]) : 
     Lapack routine dgesv: system is exactly singular: U[3,3] = 0

不，我不知道该怎么做，所以我在这里寻求帮助。但我相信这种问题可以用mlogit解决，我只是还没有看到;)

mixed-models

multinomial

mlogit

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-02-25 22:45:08

rpar参数只接受可选的特定变量。不需要在模型公式中指定特定于个人的id --这是通过在id.var = something命令中包含mlogit.data来处理的。例如，如果您有一个可供选择的特定协变量acov，则可以允许acov在面板上的随机斜率：

N = 200
dat <- data.frame(personID = as.factor(sample(1:4, N, replace=TRUE)),
               decision = as.factor(sample(c("Q","U", "other"), N, replace=TRUE)),
               syllable = as.factor(sample(1:4, N, replace=TRUE)),
               acov.Q = rnorm(N), acov.U = rnorm(N), acov.other = rnorm(N))
dataMod <- mlogit.data(dat, shape="wide", choice="decision", id.var="personID", varying = 4:6)
mlogit(formula = decision ~ acov|syllable, rpar = c(acov = "n"), panel = T, data = dataMod)

似乎你是在尝试一个模型，一个随机的，特定于人的截取每一种选择(不是随机斜率)。不幸的是，我认为您无法在mlogit中做到这一点(但请参阅这个职位)。

在没有其他特定协变量的情况下，一种适合随机拦截的选择是MCMCglmm。

library(MCMCglmm)
priors = list(R = list(fix = 1, V = 0.5 * diag(2), n = 2),
              G = list(G1 = list(V = diag(2), n = 2)))
m <- MCMCglmm(decision ~ -1 + trait + syllable,
              random = ~ idh(trait):personID,
              rcov = ~ us(trait):units,
              prior = priors,
              nitt = 30000, thin = 20, burnin = 10000,
              family = "categorical",
              data = dat)

相关问题包括优先选择、马尔可夫链的收敛等。Florian的实验室博客除了MCMCglmm文档之外，还有一个您可能会发现有帮助的MCMCglmm。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/22020050

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