Я пытаюсь соответствовать своей модели теории игр: решение соревнования Штакельберга для двух игроков путем подмножества совершенного равновесия Na sh. Проблема в том, что у меня есть два разных набора стратегий для каждого игрока, и модель должна учитывать максимальную полезность игрока 2 (последователя), а затем получить максимальную полезность игрока 1 (лидера) через стратегии-кандидаты от игрока 2 (обратная индукция).
Вот мои данные:
Strategy ID Conflict Leadership Group RV.Stop RD.Stop Time.Stop Detour.Stop N.Stop E.Stop
1 Stop 3 3 F Ped 0.000 0.00 -1.000 0 0 -1.310
2 Dec 3 3 F Ped -0.516 0.00 -0.915 0 1 -0.121
3 Cont 3 3 F Ped -0.570 0.00 -0.532 0 1 0.000
4 Acc 3 3 F Ped -0.626 0.00 0.000 0 1 0.134
5 LeftDev 3 3 F Ped -0.570 -0.80 -1.000 -1 1 0.000
6 RightDev 3 3 F Ped -0.122 -0.95 -1.000 -1 0 0.000
SU.Stop PL.Stop LN.Stop RV.Dec RD.Dec Time.Dec Detour.Dec N.Dec E.Dec SU.Dec PL.Dec LN.Dec
1 1 0 0 0.000 0.0 -0.997 0 0 -1.310 1 0 0
2 1 0 0 -0.730 0.0 -0.915 0 0 -0.121 1 0 0
3 0 0 0 -0.404 0.0 -0.915 0 1 0.000 0 0 0
4 0 0 0 -0.428 0.0 0.000 0 1 0.134 0 0 0
5 0 0 0 -0.404 -0.8 -1.000 -1 1 0.000 0 0 0
6 0 0 0 -0.169 -0.9 -1.000 -1 0 0.000 0 0 0
RV.Cont RD.Cont Time.Cont Detour.Cont N.Cont E.Cont SU.Cont PL.Cont LN.Cont RV.Acc RD.Acc
1 0.000 -0.897 -0.997 0 0 -1.310 1 0 0 0 -0.878
2 0.000 0.000 -0.915 0 0 -0.121 1 0 0 0 -0.980
3 -0.090 0.000 -0.532 0 0 0.000 0 0 0 0 0.000
4 -0.210 0.000 -0.150 0 1 0.134 0 0 0 0 -0.878
5 -0.259 -0.878 -1.000 -1 1 0.000 0 0 0 0 -0.878
6 -0.259 -0.878 -1.000 -1 0 0.000 0 0 0 0 -0.878
Time.Acc Detour.Acc N.Acc E.Acc SU.Acc PL.Acc LN.Acc RV.LeftDev RD.LeftDev Time.LeftDev
1 -0.997 0 0 -0.169 1 0 0 NA NA NA
2 -0.980 0 0 -0.121 1 0 0 NA NA NA
3 -0.532 0 0 0.000 0 0 0 NA NA NA
4 0.000 0 0 0.000 0 0 0 NA NA NA
5 -1.000 -1 0 0.000 1 0 0 NA NA NA
6 -1.000 -1 0 0.000 0 0 0 NA NA NA
Detour.LeftDev N.LeftDev E.LeftDev SU.LeftDev PL.LeftDev LN.LeftDev RV.RightDev RD.RightDev
1 NA NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA NA NA NA
3 NA NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA NA
5 NA NA NA NA NA NA NA NA
6 NA NA NA NA NA NA NA NA
Time.RightDev Detour.RightDev N.RightDev E.RightDev SU.RightDev PL.RightDev LN.RightDev
1 NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA NA NA
3 NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA
5 NA NA NA NA NA NA NA
6 NA NA NA NA NA NA NA
Я пробовал функцию mlogit.data как;
SPNE <- mlogit.data(data, varying = 5:40, choice = "Strategy", shape = "wide", sep = ".",
alt.levels = c("Stop","Dec", "Cont", "Acc", "LeftDev", "RightDev"))
, и она создает ниже:
Strategy ID Conflict Leadership Group RV RD Time Detour N E SU PL LN
1.Stop FALSE 3 3 F Ped 0 -0.878 -0.997 0 0 -0.169 1 0 0
1.Dec FALSE 3 3 F Ped 0 -0.897 -0.997 0 0 -1.310 1 0 0
1.Cont FALSE 3 3 F Ped 0 0.000 -0.997 0 0 -1.310 1 0 0
1.Acc FALSE 3 3 F Ped NA NA NA NA NA NA NA NA NA
1.LeftDev FALSE 3 3 F Ped NA NA NA NA NA NA NA NA NA
1.RightDev TRUE 3 3 F Ped 0 0.000 -1.000 0 0 -1.310 1 0 0
однако при применении mlogit он либо дает ошибку, либо не дает мне релевантных результатов.
Знаете ли вы, как я могу соответствовать моей модели?