CEE 6640秋2019
HW3：条件付きロジット
期限：2019年10月11日
注：提出についてあなたの報告書とあなたのR含むzipファイル用意してください
コードを。HW3 FamilyNameでGivenName.zip：次のフォーマットを使用してzipファイルに名前を付けて
（のみzipファイルを受け付けます。）
パート1：経験主義
テイサックス（TS）および嚢胞性線維症（CF）用I健康テストを。
問題とデータ説明
この問題のためには、あなたは、データセットのtay_sachs.xlsxで動作します。このデータセットは含ま
4つの選択肢で216人の被験者の4176件の記録、各面した16の選択肢の状況を：被験者は
、彼らがテイサックス（TS）疾患の診断テストを受け取ることを選択するかどうかを質問しました、
代写CEE 6640の作业
嚢胞性線維症（CF）、両方、またはどちらも（4つの選択肢）。共変量は費用が含ま
人の医師が検査、危険因子、および代替取ることをお勧めしますか、テストを
特定の定数（ASCにします）。サンプル・メンバーは、一般集団からです。ヒント：データが
長い形状です。mlogit.dataを使用してデータセットを再形成（）。
次の表は、データセット内の変数説明
変数説明タイプ/レベル
ID個別ID公称
CID選択機会ID公称
ALT代替ID公称
選択、0さもなければ結果場合選択肢1
（バイナリ）
TS試験0、1 ASCをasc_ts
ASC asc_cf CFテスト0、1つのための
両方のテスト0 asc_ts_cfのASC、1
cost_tsはTS（0150、300、600）/について試験された患者へのコスト
1000年
CF（0、375、750、1500）について試験された患者にcost_cfコスト
/ 1000
cost_ts_cfコストTSおよびCFの両方を試験された患者に（ 0、150、。。。、1800年
、2100年）/ 1000は
、医師がテストを持っている患者を推奨していますかどうかをお勧め-1（なし）、1（はい）
チャンス患者はテストがあってもキャリアである可能性
否定的である
（15、 30、45、60）/ 10
1
変数説明タイプ/レベルの
患者は、キャリアの状態を言っているかどうかカップル
個人またはカップルで
-1（個人）、
1（カップル）
のTSログベース10のためのキャリアであるリスクをrisk_ts
（0.004、0.04、.4,4）×
103
CFログベース10のためのキャリアであることのrisk_cfリスク
（0.004、0.04 ,. 4,4）×
103を
健康管理データセットを使用して、以下の質問に答える：
質問：
EIQ1を。（5点）
サンプル（ランダムサブサンプル）の80％を使用して、条件付きロジット（MNL）模型
データセット内に設けられたすべての属性を検討R.でGMNL（）パッケージを使用したASCを。
（限界効用など）記号の解釈、大きさの面であなたの結果を話し合う
（オッズ比など）、および推定値の統計的有意性。注意：データセットは、パネルにある
構造。そこで、我々は、被験者の80％をサンプリングする必要があります。：次のシード番号を使用してください
set.seed（6640）を。
EIQ2。（10点）
まず、予測株式は全く同じであることを示すために、トレーニングサンプルを使用し
、実際の株式。第二に、（残りのテストデータについて同じ予測運動繰り返し
観測の20％）。あなたの結果を話し合います。
EIQ3。（5点）
あなたは、参照変更した場合の推定値と予測市場シェアで何が起こる
の代替を。あなたの結果を話し合います。
EIQ4。（5点）
トレーニングデータセットを使用するには、唯一のASCでモデルを推定します。何が起きて
トレーニングとテストデータセットに対する予測市場シェア？あなたの結果を話し合います。
II住宅用暖房システム。
問題とデータ説明
この問題のために、あなたは、ファイルheating_system.xlsxで動作します。このデータセットは含まれてい
5つの代替の選択肢が設定された900世帯の住宅の暖房の選択肢、。あり
2
2代替固有の属性（インストールと運用コスト）と4世帯固有の
次の表に示すように変数は、。
可変説明タイプ/レベルは、
個人ID公称idcase
加熱方式のdepvarチョイス：GCの（ガス
中央）、GR（ガス室）、EC（中央電気）、ER
（電気室）、HP（ヒートポンプ）
カテゴリ
ic.j （のために定義された加熱システムjの設置コスト
5つの暖房システム）
連続
（定義された加熱システムjのoc.j年間運転コスト
5つの暖房システム用）
連続
世帯連続の収入年収
世帯主連続のagehed時代
家連続の部屋の部屋数
家カテゴリの地域地域場所
：質問
EIIQ1。（5点）
として使用して、条件付きロジットモデルを推定し、完全なサンプルのためGMNL（）関数を使用して
、予測因子のASCを設置コスト（IC）、運用コスト（OC）、世帯収入（収入）、年齢
世帯主の（agehed ）と家の中で部屋の数（部屋）。記号議論
や見積りの重要性を。ヒント：データが広い形状です。データセットを再構築
）（mlogit.dataを使用。
EIIQ2。（10点）
中央ガス加熱（GC）の運転コスト（OC）中の1％の増加を考えます。あなた自身の使用
のコードを、直接、クロス確率弾力性の推定値を提供します。あなたの結果を話し合います。
ヒント：あなたのコードのために、講演会で検討された弾力性の表現を使用しています。
EIIQ3。（10 PTS）は、
今、中央ガス加熱（GC）の運転コスト（OC）中の10％の増加を考えます。ご使用
パーセント変化を決定するために、弾性コードだけでなく、あなた自身のロジット確率コードを
、試料中のすべての個人のためのすべての選択肢の選択確率のを。あなたの議論
の結果を。ヒント：あなたはelastictyのから入手％変化することを確認する必要があり
、コードと確率評価コードから同じであることを。
EIIQ4。（5点）
あなたは、彼らが線形である生産弾力性を見てみましょうか？議論する。
3
EIIQ5。（5点）
あなたの弾力性の計算に反映IIAプロパティですか？
パート2：METHODS
MIは
、以下の構造モデルを検討
し、その測定方程式は
Yiが、我々が観察していない潜在変数である
私たちは、データセットで観察するもので、xiは
ある
予測因子のK×1ベクトル。
MIQ1。（10点）
、最大場合、モデルのための推定が得られる尤度関数書き込み
パラメータ。
MIQ2。（5点）
今ではεIと仮定する
| XI
iid~Λ（0、1）（物流）。特定の対数尤度関数を記述します。
MIQ3。（5点）
、βのためのMLEの提供bβMLを言うと、このモデルのパラメータの意味を解釈します。
MIIは、
人が値に依存して、3つの別個の選択肢1,2、及び3に直面していると仮定する
潜在変数の。
私たちは守らないの効用関数（または潜在変数）を、ですが、私は、個々の
観察は、yiが
観察選択であり、βは、K次元のパラメータ空間とμ1、μ2B⊂
未知パラメータであるが。
4
MIIQ1。（10点）
、最大あれば、モデルのための推定量が得られる尤度関数書く
パラメータ、β、μ1、μ2を。
MIIQ2。（5点）
今ではεIと仮定する
| XI
iid~Λ（0、1）（物流）。特定の対数尤度関数を記述します。
MIIQ3。（5点）
、βのためのMLEの提供bβMLを言うと、このモデルのパラメータの意味を解釈します。
プロ、とても信頼できるので。必要に応じて、QQを追加してください：99515681または電子メール：[email protected]
マイクロ手紙：codehelp