mlogit（）为R中的嵌套logit模型输出NA

我试图根据一系列备选方案的具体特征以及一些公司的具体特征，估算公司选址选择的嵌套logit模型，其中巢穴=国家，备选方案=省份。我使用以下方法将数据格式化为长结构：

data <- mlogit.data(DB, choice="Occurrence", shape="long", chid.var="IDP", varying=6:ncol(DB), alt.var="Prov")

请注意，为了清晰起见，我将表缩减为几个变量，但通常会使用更多变量

我用于嵌套logit的代码如下所示：

nests <- list(Bolivia="SCZ",Paraguay=c("PHY","BOQ","APY"),Argentina=c("CHA","COR","FOR","JUY","SAL","SFE","SDE"))

nml <- mlogit(Occurrence ~ DistComp + PriceComp + YieldComp, data=data, nests=nests, unscaled=T)
summary(nml)

考虑到我使用mlogit.data准备了数据，我不明白是什么导致输出中出现NAs。在此方面的任何帮助都将不胜感激

最好的

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Yann

您对输出中NA的问题与需要使用unscaled=TRUE运行模型无关。这是必需的，因为你有一个退化的巢穴，只有一个选择——玻利维亚只有一个省。参见第35页的示例，该示例包含在mlogit包中。您是否尝试过使用较少的协变量运行模型，以查看它是否适用于更简单的模型？谢谢您的评论，Shami。你是对的，我对unscaled=T选项感到困惑，我编辑了我的问题并删除了那个部分。我尝试了一个只有一个变量的模型，但它不会运行，所以它似乎与协变量的数量无关。强加唯一的弹性un.nest.el=T或删除拦截器-1也不起作用。Thankstory我是说Thank@atiretoo，Shami编辑了帖子的一些内容，但对评论不负责，我的错误：

nests <- list(Bolivia="SCZ",Paraguay=c("PHY","BOQ","APY"),Argentina=c("CHA","COR","FOR","JUY","SAL","SFE","SDE"))

nml <- mlogit(Occurrence ~ DistComp + PriceComp + YieldComp, data=data, nests=nests, unscaled=T)
summary(nml)

> summary(nml)

Call:
mlogit(formula = Occurrence ~ DistComp + PriceComp + YieldComp, 
    data = data, nests = nests, unscaled = T)

Frequencies of alternatives:
      APY       BOQ       CHA       COR       FOR       JUY       PHY       
SAL       SCZ       SDE       SFE 
0.1000000 0.0666667 0.1333333 0.0250000 0.0750000 0.0083333 0.0083333 
0.1166667 0.2583333 0.1750000 0.0333333 

bfgs method
1 iterations, 0h:0m:0s 
g'(-H)^-1g = 1E+10 
last step couldn't find higher value 

Coefficients :
                Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
BOQ:(intercept) -0.29923         NA      NA       NA
CHA:(intercept) -1.25406         NA      NA       NA
COR:(intercept) -1.76020         NA      NA       NA
FOR:(intercept) -1.97083         NA      NA       NA
JUY:(intercept) -4.14476         NA      NA       NA
PHY:(intercept) -2.63961         NA      NA       NA
SAL:(intercept) -1.72047         NA      NA       NA
SCZ:(intercept) -0.15714         NA      NA       NA
SDE:(intercept) -0.57449         NA      NA       NA
SFE:(intercept) -2.47345         NA      NA       NA
DistComp         2.44322         NA      NA       NA
PriceComp        2.45202         NA      NA       NA
YieldComp        3.15611         NA      NA       NA
iv.Bolivia       1.00000         NA      NA       NA
iv.Paraguay      1.00000         NA      NA       NA
iv.Argentina     1.00000         NA      NA       NA

Log-Likelihood: -221.84
McFadden R^2:  0.10453 
Likelihood ratio test : chisq = 51.79 (p.value = 2.0552e-09)