R을위한 결합 패키지

R에 사용하기 쉽고 포괄적 인 결합 분석 패키지를 추천 할 수 있습니까?

나는 공동 분석에 R을 사용한 적이 없지만 여기에서 내가 찾을 때 찾은 몇 가지가 있습니다.

• Aizaki와 Nishimura (2008)는 "R을 사용한 초이스 실험의 설계 및 분석 : 간단한 소개"( 무료 PDF는 여기 )를 제공합니다.

다음 패키지를 확인하십시오.

• 선택 세트 구성을위한 AlgDesign
• 페어링 된 비교 데이터 분석을위한 prefmod
• 요인 설계 구성을위한 conf.design

mlogit 은 개별 선택 데이터를 모델링하기 위해 찾은 최고의 R 패키지입니다. 기본 다항식 로짓뿐만 아니라 다항식 프로 빗 및 혼합 로짓과 같은 고급 모델을 지원합니다. 이 패키지에는 다양한 모델 중에서 선택할 수있는 사양 테스트도 포함되어 있습니다.

R에서 faisalconjoint 패키지 를 사용하고 싶을 수도 있으며 많은 출판 및 연구 데이터로 테스트되었으며 디자인 제한 및 순위 절차없이 중요한 작업 중 하나에서 완벽하게 작동합니다. 모든 조건에서 작동하며 정확한 추정치를 제공합니다.

R에 대한 내 의견으로는 CRAN의 conjoint 패키지입니다 : http://cran.r-project.org/web/packages/conjoint/index.html

로짓 이외의 모델을 찾는 경우

1. 'survival'패키지를 사용하여 조건부 다항 로짓 모델을 작성할 수 있습니다.
2. 'bayesm'패키지를 사용하여 계층 적 베이지안 (HB) 모델을 작성할 수 있습니다. Sawtoothsoftware는이 패키지를 만든 사람에게 소프트웨어로 HB 모델을 구축하도록 요청했습니다.

Faisal Conjoint Model (FCM)은 2012 년 Faisal Afzal Sid-diqui, Ghulam Hussain 및 Mudassir Uddin이 개발 한 결합 분석 및 랜덤 유틸리티 모델의 통합 모델입니다.이 알고리즘은 R 통계 언어로 작성되었으며 R에서 사용 가능합니다 [29] . 디자인은 디자인 구조와 무관합니다. 그것은 모든 연구 설계, 즉 완전한 프로파일, 직교, 계승, 과포화 등을 위해 사용될 수 있습니다. FCM에 대한 또 다른 중요한 점은 순위 절차입니다. 고유 한 순위, 백분율 순위, 엄격한 순위, 누락 된 순위 등과 같은 모든 종류의 순위에 적용됩니다. 게시 된 많은 데이터에 대해 테스트되었습니다. 대부분의 경우 FCM 결과는 동일한 등급으로 동일하며 종종 순위

유틸리티를 찾기위한 많은 기능과 샘플이 포함 된 라이브러리 'Conjoint'가 있습니다. 빠른 미리보기를 위해 링크를 확인하십시오. 시작하는 데 도움이됩니다.

https://rpubs.com/haj3/conjoint

R의 경우 : 다항식 로짓 (MNL) 모델의 경우
" 생존 "(clogit)입니다. 광범위한 모델의 경우
" mlogit "(MNL, 중첩 로짓,이 분산 로짓, 랜덤 로지트로 알려진 MXL (혼합 로짓), ...).
같은 방식으로 " Rchoice "(file : /// C : /Users/kruci/Downloads/v74i10.pdf)를 살펴 봐야합니다. MNL / MXL의 베이지안 버전에 대한
" bayesm "– 그러나 베이지안 접근에 관심이 있다면 훌륭한 " RSGHB "패키지를 강력히 추천 합니다. 일반화 된 MNL 모델의 경우
" gmnl " 잠재 클래스 로짓 (LCL) 모델의 경우
" flexmix ".
보다 일반적으로 선택 모델은 다단계 (또는 계층 적) 모델의 특별한 경우라는 점을 명심해야합니다 (슈퍼마켓, 국가 등 상위 단위에 내포 된 참가자 자체 내에서 선택 사항이 있음)-사용 가능한 모든 것 다단계 모델링 (예 : 대단한 " lme4 "패키지)의 경우 선택 변수의 불연속 특성을 수용 할 수도 있습니다. 예를 들어, 선택 사항이 2 진 (이 제품을 원하십니까? 예 / 아니오)이거나 2 가지 옵션 (어떤 제품을 원하십니까? A ​​/ B) 인 경우 "lme4"를 사용할 수 있습니다.

: STATA, 당신은 선택의 여지가 모델링을위한 유용한 많은 명령이 clogit MNL에 대한
mixlogit MXL에 대한
clogithet heteroscedastic MNL에 대한
lclogit 잠재 수준의 로짓에 대한
gmnl MNL 일반화에 대한
이 명령의 대부분은 / 아르네 HOLE에 의해 정제 (! 장하다) 경제력 된 HTTP를 : //www.stata.com/meeting/uk13/abstracts/materials/uk13_hole.pdf

선택 모델러는 다른 소프트웨어도 사용합니다 : nlogit (W. Greene에 의해 개발 됨) biogeme (Thanks to M. Bierlaire)-훌륭한 도구이지만 LatentGOLD에 대해 들어 보았지만 확실하지 않은 선택 모델링에만 사용할 수 있습니다 ...

: MATLAB을 사용하고자하는 사람들을 위해, 당신은 한 번 봐 가지고있어
미 콜라이 코브 스키의의 webiste ( http://czaj.org/research/estimation-packages/dce )
케네스 기차 웹 사이트 ( https://eml.berkeley.edu/를 ~ train / software.html )-실제로 대부분의 선택 기능은 Kenneth TRAIN의 작업에서 나옵니다.

마지막으로, 코딩 선택 모델에 상당한 시간을 투자 할 의사가있는 사람들에게는 Chandra BHAT 웹 사이트가 놀랍습니다 ( http://www.caee.utexas.edu/prof/bhat/FULL_CODES.htm ).

이것을 가능하게 한 모든 위대한 연구원들 (Train, Bhat, Bierlaire, Hole, Croissant, Czajkowski 등)에게 감사드립니다!