Question

当我尝试使用mlogit包时，我的问题与持久的计算奇异性有关。

首先，关于我的数据：

我的数据涉及预测体育选秀背景下的选择。每个团队从同一个玩家池中进行有序选择，具有团队和玩家属性。因此，在mlogit的语言中，每个“团队”都是个人，每个“玩家”都是另一个。为了提供一个过于简单的例子，比如说五个团队都选择了一个玩家。

Pick      Player  PPG  Age Team
1    Ben Simmons 19.2  19  PHI
2 Brandon Ingram 17.3  18  PHI
3   Jaylen Brown 14.6  19  PHI
5      Kris Dunn 16.4  21  PHI
6    Buddy Hield 25.0  22  PHI

我正在尝试使用mlogit包。我首先使用mlogit.data重新格式化我的数据。

Choices <- mlogit.data(test,
     choice="picked",
     shape="long",
     id.var="Team",
     alt.var="Player",
     chid.var="Team",
     varying=c(4:5))

结果如下：

                    picked Pick       Player  PPG  Age Team
PHI.Ben Simmons      TRUE    1    Ben Simmons 19.2  19  PHI
PHI.Brandon Ingram  FALSE    2 Brandon Ingram 17.3  18  PHI
PHI.Jaylen Brown    FALSE    3   Jaylen Brown 14.6  19  PHI
PHI.Kris Dunn       FALSE    5      Kris Dunn 16.4  21  PHI
PHI.Buddy Hield     FALSE    6    Buddy Hield 25.0  22  PHI
LAL.Brandon Ingram   TRUE    2 Brandon Ingram 17.3  18  LAL
LAL.Jaylen Brown    FALSE    3   Jaylen Brown 14.6  19  LAL
LAL.Kris Dunn       FALSE    5      Kris Dunn 16.4  21  LAL
LAL.Buddy Hield     FALSE    6    Buddy Hield 25.0  22  LAL
BOS.Jaylen Brown     TRUE    3   Jaylen Brown 14.6  19  BOS
BOS.Kris Dunn       FALSE    5      Kris Dunn 16.4  21  BOS
BOS.Buddy Hield     FALSE    6    Buddy Hield 25.0  22  BOS
MIN.Kris Dunn        TRUE    5      Kris Dunn 16.4  21  MIN
MIN.Buddy Hield     FALSE    6    Buddy Hield 25.0  22  MIN
NOP.Buddy Hield      TRUE    6    Buddy Hield 25.0  22  NOP

显然，我有更多的玩家和变量，但这是基本结构。

然后我尝试运行条件logit回归：

mlogit(Choices,picked ~ <regvar>,data=Choices)

我反复遇到以下错误：

Error in solve.default(H, g[!fixed]) : 
  system is computationally singular: reciprocal condition number = 3.72907e-23

我在别处见过的解决方案suggests trying to eliminate the non-invertibility by removing highly correlated variables.但是，这似乎并没有解决我的问题。问题仍然存在，具有不同的确切数字，即使在简单的双变量模型中，例如具有低相关性的示例数据（显然，具有不同的数字）。事实上，它甚至发生在一个回归器中！

我正在尝试做的简化版本：

model<-mlogit(
  picked~PPG+Age,
  data=Choices)

也许这只是一个容忍问题，但考虑到这些变量并不是特别相关，这将是令人惊讶的。这似乎是比变量相关更微妙的东西是错误的。我也查了一下，providing separated individual/alternative specific variables。例如，添加团队特定的变量（例如“Team_MSA_Size”）不会改变任何内容：

model<-mlogit(
  picked~PPG+Age|Team_MSA_Size,
  data=Choices)

是否有关于我的数据结构或未能正确使用mlogit语法导致这种情况？我该怎么办呢？

我确实发现了这个similar-seeming topic，但是在没有相关数据的情况下我确实遇到了问题。接受的答案是否表明每个选择必须始终具有相同的确切替代方案？如果是这样，那对我来说是非常不幸的，因为显然每个球队都会看到一个不同的名单，因为球员被选中移除了。如果这就是问题，这里是否有一个简单的解决方法，或者是否将其置于代码自己的估算区域？

如果它有用，我可以愉快地提供更多数据或其他细节。

编辑：有人要求玩具数据。这是一个csv with toy data，以及错误产生代码。

setwd("Filepath")
library(mlogit)
toy_data <- read.csv("toy_data.csv",header = TRUE)
Choices_test<- mlogit.data(toy_data,
                       choice="picked",
                       shape="long",
                       id.var="Team",
                       alt.var="Pick",
                       chid.var="Team")
mlogit(picked~as.factor(Position)+as.factor(Black)+Age+PPG+APG+RPG+Team_WS,
     data=Choices_test)


Error in solve.default(H, g[!fixed]) : 
  system is computationally singular: reciprocal condition number = 6.53305e-21

Answer 1

如果我使用mlogit pkg中的函数执行条件逻辑回归，根据我的理解适应你的变量：

 Choices <- mlogit.data(data=test, choice="picked",
          chid.var="team",alt.var="pick",shape="long")

你的alt.var是＆＃34;选择＆＃34;它需要订购，唯一，没有联系，所以在你的情况下它看起来像1：6。

除非我误解了你的问题！

如果您创建一个小玩具数据集，以便可以测试代码，那将有所帮助。

你好，

你的语法是：

mlogit（拾取〜as.factor（位置）+ as.factor（黑色）+年龄+ PPG + APG + RPG + Team_WS，数据= Choices_test）

来自mlogit pkg，我看了一段时间，但它看起来不像我用于条件逻辑回归的语法。

计算奇异性错误msg与我的经验中的高度相关/相同的变量有关。

如果您确定几乎没有共线性，那么我的猜测是您的模型语法设置不正确。

PS：您的代码抛出：

在档案中（文件，＆＃34; rt＆＃34;）：无法打开文件＆＃39; toy_data.csv＆＃39;：没有这样的文件或目录

我认为你需要填写“toy_data.csv＆＃39;有一些数据行。如果您的数据是敏感的，那么只需发明一些（足以证明问题）。

持续的计算奇点在mlogit

1 个答案: