У меня есть эксперимент с выбором, в котором есть 1 атрибут (RE C) с тремя уровнями и цена, которую нужно заплатить за этот атрибут. Таким образом, каждый идентификатор должен был учитывать 8 вариантов набора escenar ios, каждый набор имел 3 варианта (0, 1 и 3)
$ id : num [1:1944] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ set : num [1:1944] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...
$ option: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ choice: chr [1:1944] "FALSE" "TRUE" "FALSE" "FALSE" ...
$ REC : chr [1:1944] "rec1" "rec1" "rec0" "rec2" ...
$ PRICE : num [1:1944] 1000 2500 0 2500 1000 0 1500 2500 0 2500
Я преобразовываю данные:
test.mlogit2<- mlogit.data(Choicedata2, choice = "choice", shape = "long", alt.var = "option", id.var = "id")
Я сделал следующую модель:
Clogit2 <- mlogit(choice~REC+PRICE,data=test.mlogit2, reflevel = 3)
summary(Clogit2)
и у меня такая ошибка:
Error in solve.default(H, g[!fixed]) :
system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.06743e-21
Я тестировал только с RE C:
Clogit2 <- mlogit(choice~REC,data=test.mlogit2, reflevel = 3)
summary(Clogit2)
Но я нет результатов: p-значение равно 1
Frequencies of alternatives:choice
3 1 2
0.25154 0.37809 0.37037
nr method
4 iterations, 0h:0m:0s
g'(-H)^-1g = 3.62E-06
successive function values within tolerance limits
Coefficients :
Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
(Intercept):1 3.2669e-01 8.1286e+05 0 1
(Intercept):2 2.9869e-01 8.1286e+05 0 1
RECrec1 -1.4572e-01 8.1286e+05 0 1
RECrec2 3.1098e-01 8.1286e+05 0 1
Log-Likelihood: -694.92
McFadden R^2: 0.009575
Likelihood ratio test : chisq = 13.436 (p.value = 0.0012087