Rの結合パッケージ

Rの使いやすいまたは包括的なコンジョイント分析パッケージをお勧めしますか？

コンジョイント分析にRを使用したことはありませんが、探し回ったときに見つけたことがいくつかあります。

• 相崎と西村（2008）には、「Rを使用した選択実験の設計と分析：簡単な紹介」という記事があります（無料のPDFはこちらから入手できます）。

おそらく、次のパッケージをチェックアウトしてください。

• 選択セットを構築するためのAlgDesign
• ペア比較データを分析するためのprefmod
• 要因計画を構築するためのconf.design

mlogitは、離散選択データのモデリングに私が見つけた最高のRパッケージです。基本的な多項ロジ​​ット、および多項プロビットや混合ロジットなどのより高度なモデルをサポートしています。パッケージには、異なるモデルから選択する仕様テストも含まれています。

Rでfaisalconjointパッケージを使用したい場合があります。多くの公開データと研究データでテストされ、設計上の制限やランク付け手順なしで重要なことで機能します。すべての条件で機能し、正確な推定値を提供します。

Rについての私の意見で最も良いのは、CRANからの結合パッケージです：http : //cran.r-project.org/web/packages/conjoint/index.html

ロジット以外のモデルを探しているなら、

1. 「生存」パッケージを使用して、条件付き多項ロジットモデルを構築できます。
2. 'bayesm'パッケージを使用して、階層型ベイジアン（HB）モデルを構築できます。Sawtoothsoftwareは、このパッケージを作成した人に、ソフトウェアでHBモデルを構築するのを手伝ってくれるよう依頼しました。

Faisal Conjoint Model（FCM）は、2012年にFaisal Afzal Sid-diqui、Ghulam Hussain、およびMudassir Uddinによって開発された、コンジョイント分析とランダムユーティリティモデルの統合モデルです。そのアルゴリズムは、R統計言語で記述され、R 。その設計は、設計構造から独立しています。あらゆる研究デザイン、すなわち完全プロファイル、直交、階乗、過飽和などに使用できます。FCMについてのもう1つの重要なポイントはランクプロシージャです。これは、あらゆる種類のランク、つまり一意のランク、割合のランク、タイトなランク、欠落しているランクなどに対して機能します。多くの公開データについてテストされています。ほとんどの場合、FCMの結果は同じ大きさで同じであり、多くの場合ランク

ユーティリティを見つけるための多くの機能とサンプルを備えたライブラリ「Conjoint」があります。クイックプレビューについては、リンクを確認してください。これは、始めるのに役立ちます。

https://rpubs.com/haj3/conjoint

Rの場合：多項ロジット（MNL）モデルの
「サバイバル」（clogit）。広範囲のモデル（MNL、ネストされたロジット、ヘテロロジスティックロジット、ランダムロジットとも呼ばれる混合ロジット（MXL）など）の
「mlogit」。
同じ精神で、「Rchoice」（file：/// C：/Users/kruci/Downloads/v74i10.pdf）をご覧ください。MNL / MXLのベイジアンバージョンの
" bayesm "-ただし、ベイジアンアプローチに興味がある場合は、素晴らしい " RSGHB "パッケージを強くお勧めします。一般化されたMNLモデルの場合は
「gmnl」。潜在クラスロジット（LCL）モデルの
「flexmix」。
より一般的には、選択モデルはマルチレベル（または階層）モデルの特別なケースであることに留意することが重要です（参加者自身が上位のユニットにネストされている選択肢があります：スーパーマーケット、国など）-使用できるすべてのものマルチレベルモデリング（例：すばらしい「lme4」パッケージ）の場合、選択変数の離散的な性質にも対応できるため、仕事ができます。たとえば、選択肢がバイナリ（この製品が必要ですか？はい/いいえ）または2つのオプション（どの製品が必要ですか？A / B）のどちらかを選択する場合、「lme4」を使用できます。

：のStataを使用すると、選択モデリングのための便利な多くのコマンド持っ clogit MNLのため
mixlogit MXLのため
clogithet異分散MNLのため
lclogit潜在クラスロジットため
GMNL一般MNLのため
、これらのコマンドの多くは、開発し/アルネHOLE（！素晴らしい仕事）によって洗練されてい ます。httpを： //www.stata.com/meeting/uk13/abstracts/materials/uk13_hole.pdf

選択モデラーは他のソフトウェアも使用します：nlogit（W. Greeneによって開発された）biogeme（M. Bierlaireに感謝）-素晴らしいツールですが、LatentGOLDについて聞いたことがありますが確かではない選択モデリングにのみ使用できます...

MATLABを使用する場合は、
MikołajCzajkowski webiste（http://czaj.org/research/estimation-packages/dce）
Kenneth TRAIN Webサイト（https://eml.berkeley.edu/をご覧ください。 〜train / software.html）-実際、ほとんどの選択機能はKenneth TRAINの仕事から来ています

最後に、選択モデルのコーディングにかなりの時間を費やすことを望んでいる人にとって、Chandra BHATウェブサイトは素晴らしいです（http://www.caee.utexas.edu/prof/bhat/FULL_CODES.htm）

これを可能にしてくれた偉大な研究者（Train、Bhat、Bierlaire、Hole、Croissant、Czajkowskiなど）に感謝します！