आर के लिए संकुल पैकेज

Question

क्या आप आर के लिए एक आसान या व्यापक संयोजन विश्लेषण पैकेज का उपयोग करने की सिफारिश कर सकते हैं?

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आर नहीं है, लेकिन मैं परिवहन और निजी क्षेत्र के अनुसंधान के लिए असतत पसंद मॉडल का अनुमान लगाने के लिए बायोगेम का उपयोग करता हूं: बायोगेम.प्ले.च । यदि आपको इस प्रकार का विश्लेषण करना है तो आपको उठने और चलने के लिए कुछ सुझाव देने की खुशी होगी।

— चेस

Answer 1

मैंने कभी भी विश्लेषण के लिए R का उपयोग नहीं किया है, लेकिन यहाँ कुछ चीजें हैं जो मुझे मिलीं जब मैंने आसपास शिकार किया।

• Aizaki और Nishimura (2008) का एक लेख है "R का उपयोग करके पसंद के प्रयोगों का डिज़ाइन और विश्लेषण: एक संक्षिप्त परिचय" ( मुफ्त पीडीएफ यहां उपलब्ध है) )।

शायद निम्नलिखित पैकेज देखें:

• AlgDesignपसंद सेट के निर्माण के लिए
• prefmodयुग्मित तुलना डेटा के विश्लेषण के लिए
• गुटबाजी डिजाइन बनाने के लिए conf.design

Answer 2

mlogit सबसे अच्छा R पैकेज है जो मैंने मॉडलिंग असतत पसंद डेटा के लिए पाया है। यह मूल बहुराष्ट्रीय लॉगिट का समर्थन करता है, साथ ही अधिक उन्नत मॉडल जैसे कि बहुराष्ट्रीय प्रोबिट और मिश्रित लॉगिट। पैकेज में विभिन्न मॉडलों के बीच चयन करने के लिए विनिर्देश परीक्षण शामिल हैं।

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यह एक बेहतरीन जवाब है। पैकेज के लिए विगनेट्स में से एक भी ट्रेन बुक से सवालों के एक समूह के माध्यम से गुजरता है।

— अरी बी। फ्रीडमैन

Answer 3

आप R में faisalconjoint पैकेज का उपयोग करना चाह सकते हैं , यह कई प्रकाशित और शोध डेटा के साथ परीक्षण किया जाता है, यह पूरी तरह से काम करता है, एक महत्वपूर्ण बात पर इसके डिजाइन प्रतिबंध और रैंक प्रक्रिया के बिना काम करता है। यह सभी हालत में काम करता है और सटीक अनुमान प्रदान करता है।

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सबसे अधिक जवाब और पैकेज केवल पारंपरिक संयोजन विश्लेषण के लिए हैं। क्या कोई विकल्प आधारित संयोजन करने के लिए कोई पैकेज या तरीके हैं? (उदाहरण: 5000 की खरीद में राउंड के 10 उत्पादों में से एक विकल्प) @ फैसल अफजल सिद्दीकी: आपकी पसंद के आधार पर चुनाव करना संभव नहीं है, केवल पारंपरिक रैंकिंग या रेटिंग डेटा। सही बात?

Answer 4

R के लिए मेरी राय में सबसे अच्छा CRAN का एक संयोजन पैकेज है: http://cran.r-project.org/web/packages/conjoint/index.html

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साइट में आपका स्वागत है, @ user24799। क्या आप इस पैकेज के बारे में कुछ कहना चाहेंगे? आपको क्यों लगता है कि यह सबसे अच्छा है?

— गूँग - मोनिका

Answer 5

यदि आप लॉगिट के अलावा अन्य मॉडल की तलाश कर रहे हैं,

1. सशर्त बहुराष्ट्रीय लॉगिट मॉडल बनाने के लिए आप 'अस्तित्व' पैकेज का उपयोग कर सकते हैं।
2. आप पदानुक्रमित बायेसियन (HB) मॉडल बनाने के लिए 'बायसम' पैकेज का उपयोग कर सकते हैं। Sawtoothsoftware ने उस व्यक्ति से पूछा जिसने इस पैकेज को अपने सॉफ़्टवेयर में HB मॉडल बनाने में मदद करने के लिए बनाया था।

Answer 6

फैसल कॉन्जॉइंट मॉडल (FCM) कंसीलर एनालिसिस और रैंडम यूटिलिटी मॉडल का एक एकीकृत मॉडल है, जिसे 2012 में फैसल अफजल सिड- डिकी, गुलाम हुसैन और मुदस्सिर उद्दीन द्वारा विकसित किया गया है। इसका एल्गोरिथ्म R सांख्यिकीय भाषा में लिखा गया था और R [29] में उपलब्ध है। । इसका डिजाइन डिजाइन संरचना से स्वतंत्र है। इसका उपयोग किसी भी शोध डिजाइन यानी फुल प्रो ले, ऑर्थोगोनल, फैक्टोरियल, सुपरसैचुरेटेड आदि के लिए किया जा सकता है। एफसीएम के बारे में एक और महत्वपूर्ण बिंदु रैंक प्रक्रिया है। यह हर तरह के रैंक यानी अद्वितीय रैंक, प्रतिशत रैंक, तंग रैंक, लापता रैंक आदि के लिए काम करता है। इसका प्रकाशित प्रकाशित आंकड़ों के लिए परीक्षण किया गया है। ज्यादातर बार, एफसीएम परिणाम समान परिमाण के साथ समान होते हैं, अक्सर रैंक

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लगता है कि आपने पहले ही इसका जवाब दे दिया था। दूसरे खाते के साथ।

— ब्रैंडन बर्टेल्सन

Answer 7

उपयोगिताओं को खोजने के लिए कई विशेषताओं और नमूने के साथ एक पुस्तकालय 'कॉन्जॉइंट' है। एक त्वरित पूर्वावलोकन के लिए लिंक की जाँच करें। यह आपको आरंभ करने में मदद करेगा।

https://rpubs.com/haj3/conjoint

Answer 8

आर के लिए:
" अस्तित्व " (clogit) बहुराष्ट्रीय लॉगिट (MNL) मॉडल के लिए।
" Mlogit मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए" (MNL, नेस्टेड logit, heteroscedastic logit, मिश्रित logit (MXL) भी यादृच्छिक पैरामीटर कहा जाता है logit, ...)।
उसी भावना में आपको " Rchoice " (फाइल: /// C: /Users/kruci/Downloads/v74i10.pdf) पर एक नज़र डालनी चाहिए । एमएनएल / एमएक्सएल के बायेसियन संस्करण के लिए
" बायसेम " - हालांकि यदि आप बायेसियन दृष्टिकोण में रुचि रखते हैं तो मैं महान " आरएसजीएचबी " पैकेज की जोरदार सिफारिश करूंगा । सामान्यीकृत MNL मॉडल के लिए
" gmnl "। अव्यक्त वर्ग लॉगिट (LCL) मॉडल के लिए
" flexmix "।
अधिक आम तौर पर यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि पसंद मॉडल मल्टीलेवल (या पदानुक्रमित) मॉडल का एक विशेष मामला है (आपके पास उच्च इकाइयों के भीतर नेस्टेड प्रतिभागियों के भीतर पसंद किए गए विकल्प हैं: सुपरमार्केट, देशों, आदि) - इसलिए सब कुछ जो इस्तेमाल किया जा सकता है मल्टीलेवल मॉडलिंग के लिए (जैसे, महान " lme4 " पैकेज) और यह भी विकल्प चर के असतत प्रकृति को समायोजित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप "lme4" का उपयोग कर सकते हैं यदि विकल्प द्विआधारी हैं (क्या आप इस उत्पाद को चाहते हैं? हां / नहीं) या 2 विकल्पों के बीच बनाया गया है (आपको कौन सा उत्पाद चाहिए? ए / बी)।

Stata के साथ, आप पसंद मॉडलिंग के लिए उपयोगी कई आदेशों है: clogit MNL के लिए
mixlogit MXL के लिए
clogithet heteroscedastic MNL के लिए
lclogit अव्यक्त वर्ग logit के लिए
gmnl के लिए सामान्यीकृत MNL
(! बढ़िया काम) इन आदेशों से कई विकसित किया गया है / आर्नी छेद द्वारा परिष्कृत http: //www.stata.com/meeting/uk13/abstracts/materials/uk13_hole.pdf

चॉइस मोडेलर अन्य सॉफ़्टवेयर का भी उपयोग करते हैं: nlogit (W. Greene द्वारा विकसित) biogeme (M. Bierlaire के लिए धन्यवाद) - बढ़िया टूल, लेकिन केवल उन विकल्पों के लिए उपयोग किया जा सकता है जिन्हें मैंने LatentGOLD के बारे में सुना है, लेकिन निश्चित नहीं ...

जो लोग MATLAB का उपयोग करना चाहते हैं, उनके लिए आप इस पर एक नज़र डालेंगे:
Mikołaj Czajkowski webiste ( http://czaj.org/research/estimation-packages/dce )
केनेथ ट्रेन वेबसाइट ( https://eml.berkeley.edu/) ~ train / software.html ) - वास्तव में चुनाव के अधिकांश कार्य केनेथ ट्रेन के काम से आते हैं

अंत में, उन लोगों के लिए जो पसंद के मॉडल की कोडिंग में एक महत्वपूर्ण राशि का निवेश करने के इच्छुक हैं, चंद्र BHAT वेबसाइट अद्भुत है ( http://www.caee.utexas.edu/prof/bhat/FULL_CODES.htm )

इन सभी महान शोधकर्ताओं (ट्रेन, भट, बिरलेर, होल, क्रोइसैंट, कज्जकोव्स्की, आदि) को बहुत-बहुत धन्यवाद जिन्होंने इसे संभव बनाया!