Question

我们正在尝试使用mlogit包估算旅行模式选择模型。最终，我们打算建立一个包含更多变量的嵌套模型，但是我们试图首先建立一个非常简单的非嵌套多项模型来进行测试。特别是，我们试图实现的目标与mlogit包中的示例不同之处在于我们有一些特定于替代的（例如自行车与步行与驱动）实用程序功能。

我们的起始数据集（简化）具有以下形式：

"recid","mode","walk_mode_time","bike_mode_time","carsdivworkers"
254,"Bike",15.0666484832764,4.51999473571777,0.5
7,"SOV",17.9941387176514,5.39824199676514,2
40,"Walk",43,12.8999996185303,1

我们要为此测试模型指定的实用程序函数如下：

效用（SOV）= beta1 * carsdivworkers

Utility（Walk）= Constant（Walk）+ beta6 *（walk_mode_time）+ beta7 *（carsdivworkers）

Utility（Bike）= Constant（Bike）+ beta8 *（bike_mode_time）+ beta9 *（carsdivworkers））

为了使我们的数据看起来更像mlogit文档中的示例，我们认为我们需要使用以下结构来构建数据：

复制的每条记录（列出所选备选方案）也包括特定行程的未选择备选方案。
针对未选择的替代方案的替代特定值归零

这导致数据结构如下：

"recid","mode","choice","walk_mode_time",”bike_mode_time","cardivwkr"
7,"Bike",FALSE,0,5.39824199676514,1
7,"DriveTransit",FALSE,0,0,1
7,"HOV2",FALSE,0,0,1
7,"HOV3",FALSE,0,0,1
7,"SOV",TRUE,0,0,1
7,"Walk",FALSE,17.9941387176514,0,1
7,"WalkTransit",FALSE,0,0,1
40,"Bike",FALSE,0,12.8999996185303,0.5
40,"DriveTransit",FALSE,0,0,0.5
40,"HOV2",FALSE,0,0,0.5
40,"HOV3",FALSE,0,0,0.5
40,"SOV",FALSE,0,0,0.5
40,"Walk",TRUE,43,0,0.5
40,"WalkTransit",FALSE,0,0,0.5
254,"Bike",TRUE,0,4.51999473571777,1
254,"DriveTransit",FALSE,0,0,1
254,"HOV2",FALSE,0,0,1
254,"HOV3",FALSE,0,0,1
254,"SOV",FALSE,0,0,1
254,"Walk",FALSE,15.0666484832764,0,1
254,"WalkTransit",FALSE,0,0,1

然后我们将其转换为mlogit数据结构，如下所示：

logit_data <- mlogit.data(data=joined_data,
                          choice="choice",
                          shape="long",
                          alt.var="mode",
                          chid.var="recid",
                          drop.index=TRUE,
                          reflevel= "SOV")

我们的模型规范：

mc <-mlogit(formula= choice ~  1 | carsdivworkers | walk_mode_time + bike_mode_time,  
          data = logit_data, reflevel= "SOV")

不幸的是，当我们针对完整数据集运行时出现以下错误：

solve.default中的错误（H，g [！fixed]）： Lapack例程dgesv：系统完全是单数

我们认为这个公式指定了我们想要的实用功能，但不确定。它是否正确？另外，我们是否需要像我们一样手动复制数据记录？或者有没有办法让mlogit.data（）从我们的初始数据集中构建一组选择？

Answer 1

考虑到您准备walk_mode_time和bike_mode_time的方式，您应该尝试使用walk_mode_time + bike_mode_time | 1 + carsdivworkers | 0作为公式。我通常发现生成部分归零变量很方便，只使用公式的第一部分，即walk_mode_time + bike_mode_time + walk_mode_carsdivworkers + bike_mode_carsdivworkers + ... | 1 | 0 *_carsdivworkers给出的值小于备选量（未指定的系数为{1}}因此零和其他相对于那个）。

您的数据也可能出现问题，例如：选择零或多个备选方案的选择情况，对所有备选方案具有相同值的变量等。如果公式0 | 1 | 0失败，则可能存在数据问题，如果您有公式问题，则可能存在问题。

使用mlogit包设置多项logit模型

1 个答案: