如何估算R中的潜在类logit模型？

Question

我对使用R是陌生的。我试图使用面板数据来估计潜在类logit模型。我尝试按照以下示例操作：https://rpubs.com/msarrias1986/335556。
有人告诉我下面的代码应该起作用：

df01 <- mlogit.data(data, 
                      id = "ID", 
                      choice = "Choice", 
                      varying = 3:17, 
                      shape = "wide", 
                      sep = "")

lc <- gmnl(Choice ~ COST + REN + NUCL + OUTAGE180 + OUTAGE360 | 0 | 0 | 0 | 1 , 
           data = df01,
           model = 'lc', 
           Q = 3, 
           panel = TRUE,
           method = "bhhh")

具有17列的基本数据文件（参见图片），它可以工作。但是，当我再添加一列（例如性别的虚拟变量）时，会出现2个错误：

1. 在第一个命令中，出现错误“ reshapeLong（数据，idvar = idvar，timevar = timevar，variable =变异，错误：'varying'参数必须具有相同的长度”的错误。我注意到我可以通过声明'varying = list（3:18）'而不是'varying = 3:18'来消除错误，但是我不确定这是否是正确的处理方法。

   < / li>

2. 在第二个命令中，出现错误“ eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象'COST'”。 “ COST”确实不是变量，但“ COST_1”（即第一个替代方案的费用），“ COST_2”和“ COST_3”是变量。我希望“成本”的系数表示选择替代方案时成本的重要性。这对于所有其他变量都是相似的。

我很好奇，仅向数据文件添加1列会导致这些错误。我希望有人能提供一些好的建议。感谢您的帮助！

（包含的图像中的数据示例）。

Answer 1

我保留了'varying = 3:17'命令，并将代码更改为：

df01 <- mlogit.data(data, 
                      id = "ID", 
                      choice = "Choice",
                      varying = 3:17, 
                      shape = "wide", 
                      sep = "",
                      alt.levels = c("FOSS","REN","NUCL","COST","OUTAGE"))

lc <- gmnl(Choice ~ COST + REN + NUCL + OUTAGE | MALE | 0 | 0 | 1 , 
           data = df01,
           model = 'lc', 
           Q = 3, 
           panel = TRUE,
           method = "bhhh")

对于少于13个单个变量，这似乎起作用。