R中混合logit模型的估计时间问题

Posted 2023-03-11

【中文标题】R中混合logit模型的估计时间问题

【英文标题】：Problems with the estimation time of mixed logit models in R

【发布时间】：2021-07-17 20:55:09

【问题描述】：

我想在 R 中为一组 80,000 个人和 1,200 个备选方案估计一个混合 logit 模型。gmnl 和 mlogit 等软件包需要花费大量时间来估计模型，即使不包括随机参数。 mnlogit 包可以更有效、更快速地估计模型。但是，它不允许包含随机参数。这就是为什么我想知道是否有设计用于估计具有大型数据集的混合 Logit 模型的包（带有可用示例）。到目前为止，我已经找到了 mixl 包。但是，我没有找到任何可帮助我了解该软件包如何工作的示例。

【参考方案1】：

假设您想要常客方法，R 中的常见嫌疑人将是 glmmTMB 或 lme4。

如果您愿意尝试 Julia，那么 MixedModels.jl 可以处理这种大小的逻辑模型。借助 JellyMe4.jl，您甚至可以将 Julia fit 移回 R 以使用 R 包生态系统来检查模型（例如 car、sjtools 等包）。