Я пытаюсь оценить модель скрытого класса в R на основе эксперимента с дискретным выбором. В моем наборе атрибутов были «COST», «NUCL», «REN», «FOSS» и «OUTAGE». Я также задавал общие вопросы, которые дали мне переменные «MALE», «NL», «Y25», «Y50», «INC4000» и многие другие (около 40 переменных). Код, который я использую:
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 + NL + Y25 + Y50 + EDSEC + EDMAS + INC4000 + INC8000 + CDV + WINZ + NSGR + NVA + SPA| 0 | 0 | 1 ,
data = df01,
model = 'lc',
Q = 3,
panel = TRUE,
method = "bhhh")
summary(lc)
Пока что он работает. Однако мне нужно добавить еще много индивидуальных характеристик (у меня их около 40). Когда я добавляю еще одну переменную после "SPA", модель больше не работает. Затем я получаю сообщение об ошибке:
«Ошибка в решении.default (-H): система является единственной в вычислительном отношении: обратное число условия = 2,58564e-109»
Может быть, модель принимает только 17 переменных, так как я указал «изменяющийся = 3:17»? Однако в файле "df01" гораздо больше столбцов. И если я попытаюсь изменить «3:17» на, например, «3:18», я получаю сообщение об ошибке:
«Ошибка в reshapeLong (data, idvar = idvar, timevar = timevar, variable = разный,: «разные» аргументы должны быть одинаковой длины "
Что я делаю не так? Надеюсь, у кого-то есть хороший совет. Спасибо за помощь!