The choice_probabilities object defines the choice probabilities.
compute_choice_probabilities()calculates the choice probabilities based on the choice parameters and the choice data.
Usage
choice_probabilities(
data_frame,
choice_only = TRUE,
column_decider = "deciderID",
column_occasion = NULL,
cross_section = FALSE,
column_probabilities = if (choice_only) "choice_probability"
)
compute_choice_probabilities(
choice_parameters,
choice_data,
choice_effects,
choice_only = FALSE,
input_checks = TRUE,
...
)Arguments
- data_frame
[
data.frame]
Contains the choice probabilities.- choice_only
[
logical(1)]
Only the probabilities for the chosen alternatives?- column_decider
[
character(1)]
The name of the identifier column for deciders.- column_occasion
[
character(1)|NULL]
The name of the identifier column for choice occasions (panel data). Can beNULLfor the cross-sectional case.- cross_section
[
logical(1)]
Treat choice data as cross-sectional?- column_probabilities
[
character()]
The column name of thedata_framewith the choice probabilities for all choice alternatives.If
choice_only = TRUE, it is the name of a single column that contains the probabilities for the chosen alternatives.- choice_parameters
[
choice_parameters|list]
Either achoice_parametersobject or a list in optimization space as returned byswitch_parameter_space.- choice_data
[
choice_data]
Achoice_dataobject providing responses and covariates.- choice_effects
[
choice_effects]
Achoice_effectsobject defining the specification.- input_checks
[
logical(1)]
Should additional internal input checks be performed before computing the probabilities?- ...
Passed to the underlying probability computation routine.
Value
A choice_probabilities S3 object (a data frame) that stores additional
metadata in attributes such as column_probabilities, choice_only, and the
identifier columns. These attributes are used by downstream helpers to
reconstruct the original structure.
Examples
data(train_choice)
choice_effects <- choice_effects(
choice_formula = choice_formula(
formula = choice ~ price | time,
error_term = "probit"
),
choice_alternatives = choice_alternatives(
J = 2, alternatives = c("A", "B")
)
)
choice_parameters <- generate_choice_parameters(choice_effects)
choice_data <- choice_data(
data_frame = train_choice,
format = "wide",
column_choice = "choice",
column_decider = "deciderID",
column_occasion = "occasionID"
)
compute_choice_probabilities(
choice_parameters = choice_parameters,
choice_data = choice_data,
choice_effects = choice_effects,
choice_only = TRUE
)
#> deciderID occasionID choice_probability
#> 1 1 1 1.000000e+00
#> 2 1 2 1.000000e+00
#> 3 1 3 1.000000e+00
#> 4 1 4 1.000000e+00
#> 5 1 5 2.141739e-160
#> 6 1 6 1.000000e+00
#> 7 1 7 1.861185e-157
#> 8 1 8 2.141739e-160
#> 9 1 9 1.757396e-222
#> 10 1 10 1.000000e+00
#> 11 2 1 1.000000e+00
#> 12 2 2 1.000000e+00
#> 13 2 3 9.971753e-01
#> 14 2 4 1.000000e+00
#> 15 2 5 1.000000e+00
#> 16 2 6 1.000000e+00
#> 17 2 7 1.000000e+00
#> 18 2 8 1.000000e+00
#> 19 2 9 1.000000e+00
#> 20 2 10 3.912431e-03
#> 21 2 11 5.144014e-03
#> 22 3 1 1.000000e+00
#> 23 3 2 1.000000e+00
#> 24 3 3 1.000000e+00
#> 25 3 4 1.000000e+00
#> 26 3 5 1.000000e+00
#> 27 3 6 1.000000e+00
#> 28 3 7 3.017448e-03
#> 29 3 8 1.000000e+00
#> 30 3 9 5.144014e-03
#> 31 3 10 5.144014e-03
#> 32 3 11 1.173796e-90
#> 33 4 1 9.976362e-01
#> 34 4 2 2.951922e-03
#> 35 4 3 7.269760e-13
#> 36 4 4 7.083597e-30
#> 37 4 5 1.000000e+00
#> 38 4 6 9.569711e-01
#> 39 4 7 1.000000e+00
#> 40 4 8 6.259689e-02
#> 41 4 9 3.580234e-09
#> 42 4 10 1.000000e+00
#> 43 4 11 1.000000e+00
#> 44 4 12 2.682366e-12
#> 45 4 13 9.499756e-01
#> 46 4 14 7.269760e-13
#> 47 4 15 9.176483e-01
#> 48 5 1 1.000000e+00
#> 49 5 2 5.251711e-03
#> 50 5 3 2.083425e-175
#> 51 5 4 1.000000e+00
#> 52 5 5 9.972370e-01
#> 53 5 6 1.000000e+00
#> 54 5 7 0.000000e+00
#> 55 5 8 0.000000e+00
#> 56 5 9 0.000000e+00
#> 57 5 10 9.821902e-177
#> 58 5 11 1.000000e+00
#> 59 5 12 9.821902e-177
#> 60 5 13 1.000000e+00
#> 61 5 14 3.829656e-03
#> 62 5 15 9.821902e-177
#> 63 6 1 1.000000e+00
#> 64 6 2 1.000000e+00
#> 65 6 4 1.000000e+00
#> 66 6 5 2.496662e-152
#> 67 6 6 1.730414e-211
#> 68 6 7 0.000000e+00
#> 69 6 8 7.564357e-03
#> 70 6 9 0.000000e+00
#> 71 6 10 1.000000e+00
#> 72 7 1 1.000000e+00
#> 73 7 2 1.000000e+00
#> 74 7 3 1.000000e+00
#> 75 7 4 1.000000e+00
#> 76 7 5 1.000000e+00
#> 77 7 6 1.000000e+00
#> 78 7 7 5.586937e-03
#> 79 7 8 9.924356e-01
#> 80 8 1 1.000000e+00
#> 81 8 2 1.000000e+00
#> 82 8 3 1.000000e+00
#> 83 8 4 0.000000e+00
#> 84 8 5 0.000000e+00
#> 85 8 6 1.000000e+00
#> 86 8 7 1.000000e+00
#> 87 8 8 1.000000e+00
#> 88 9 1 1.000000e+00
#> 89 9 2 0.000000e+00
#> 90 9 3 1.451056e-139
#> 91 9 4 0.000000e+00
#> 92 9 5 4.955840e-100
#> 93 9 6 1.043319e-98
#> 94 9 7 5.366816e-138
#> 95 9 8 1.000000e+00
#> 96 9 9 1.000000e+00
#> 97 9 10 1.000000e+00
#> 98 9 11 4.754774e-136
#> 99 9 12 4.365639e-02
#> 100 10 1 1.000000e+00
#> 101 10 2 7.485939e-274
#> 102 10 3 1.000000e+00
#> 103 10 4 0.000000e+00
#> 104 10 5 1.000000e+00
#> 105 10 6 2.762966e-03
#> 106 10 7 1.000000e+00
#> 107 10 8 1.000000e+00
#> 108 10 9 9.957402e-01
#> 109 10 10 9.972370e-01
#> 110 10 11 1.000000e+00
#> 111 10 12 1.000000e+00
#> 112 11 1 1.000000e+00
#> 113 11 3 7.125586e-03
#> 114 11 4 1.000000e+00
#> 115 11 6 7.185990e-225
#> 116 11 7 1.000000e+00
#> 117 11 9 2.455871e-162
#> 118 11 10 3.187833e-66
#> 119 12 1 7.564357e-03
#> 120 12 2 9.924356e-01
#> 121 12 3 9.924356e-01
#> 122 12 4 9.949617e-01
#> 123 12 5 2.731664e-137
#> 124 12 6 6.306762e-197
#> 125 12 7 1.000000e+00
#> 126 12 8 1.000000e+00
#> 127 12 9 1.000000e+00
#> 128 12 10 1.000000e+00
#> 129 12 11 1.000000e+00
#> 130 12 12 9.949617e-01
#> 131 12 13 1.000000e+00
#> 132 12 14 1.000000e+00
#> 133 13 1 9.967071e-01
#> 134 13 2 1.000000e+00
#> 135 13 3 1.000000e+00
#> 136 13 4 1.000000e+00
#> 137 13 5 1.000000e+00
#> 138 13 6 9.954619e-01
#> 139 13 7 1.000000e+00
#> 140 13 8 9.954619e-01
#> 141 13 9 1.000000e+00
#> 142 13 10 1.000000e+00
#> 143 13 11 1.000000e+00
#> 144 13 12 1.000000e+00
#> 145 13 13 9.967071e-01
#> 146 13 14 9.954619e-01
#> 147 14 1 9.938120e-01
#> 148 14 2 6.188020e-03
#> 149 14 3 1.000000e+00
#> 150 14 4 1.682338e-141
#> 151 14 5 1.000000e+00
#> 152 14 6 1.000000e+00
#> 153 14 7 1.000000e+00
#> 154 14 8 7.798351e-93
#> 155 14 9 1.682338e-141
#> 156 14 10 8.527293e-94
#> 157 14 11 1.000000e+00
#> 158 14 12 1.000000e+00
#> 159 14 13 9.938120e-01
#> 160 14 14 1.000000e+00
#> 161 15 1 1.000000e+00
#> 162 15 2 1.000000e+00
#> 163 15 3 1.000000e+00
#> 164 15 4 1.000000e+00
#> 165 15 5 9.970481e-01
#> 166 15 6 9.963312e-01
#> 167 15 7 1.000000e+00
#> 168 15 8 9.963312e-01
#> 169 15 9 1.000000e+00
#> 170 15 10 3.193347e-263
#> 171 16 1 1.000000e+00
#> 172 16 2 0.000000e+00
#> 173 16 3 4.828094e-65
#> 174 16 4 1.000000e+00
#> 175 16 5 9.877564e-01
#> 176 16 6 1.224356e-02
#> 177 16 7 1.000000e+00
#> 178 16 8 2.151747e-101
#> 179 16 9 1.000000e+00
#> 180 16 10 1.000000e+00
#> 181 17 1 1.000000e+00
#> 182 17 2 9.967071e-01
#> 183 17 3 1.000000e+00
#> 184 17 4 1.000000e+00
#> 185 17 5 1.000000e+00
#> 186 17 6 1.000000e+00
#> 187 17 7 1.000000e+00
#> 188 17 8 1.000000e+00
#> 189 17 9 1.000000e+00
#> 190 17 10 1.000000e+00
#> 191 17 11 9.967071e-01
#> 192 17 12 1.000000e+00
#> 193 17 13 9.959172e-01
#> 194 17 14 1.000000e+00
#> 195 17 15 4.082806e-03
#> 196 18 1 1.000000e+00
#> 197 18 2 1.000000e+00
#> 198 18 3 7.564357e-03
#> 199 18 4 1.000000e+00
#> 200 18 5 1.000000e+00
#> 201 18 6 2.709415e-158
#> 202 18 7 4.050172e-34
#> 203 18 8 9.924356e-01
#> 204 18 9 1.000000e+00
#> 205 18 10 1.059373e-64
#> 206 18 11 1.000000e+00
#> 207 18 12 1.059373e-64
#> 208 18 13 1.000000e+00
#> 209 19 1 1.000000e+00
#> 210 19 2 1.552207e-16
#> 211 19 3 3.668799e-03
#> 212 19 4 7.126075e-43
#> 213 19 5 7.126075e-43
#> 214 19 6 2.951922e-03
#> 215 19 7 9.970481e-01
#> 216 19 8 9.753709e-44
#> 217 19 9 1.000000e+00
#> 218 19 10 1.000000e+00
#> 219 19 11 1.000000e+00
#> 220 20 1 1.000000e+00
#> 221 20 2 4.082806e-03
#> 222 20 3 1.827766e-72
#> 223 20 4 1.624546e-37
#> 224 20 5 1.000000e+00
#> 225 20 6 5.038287e-03
#> 226 20 7 1.624546e-37
#> 227 20 8 6.446715e-37
#> 228 20 9 9.959172e-01
#> 229 20 10 2.880470e-244
#> 230 20 11 2.164431e-175
#> 231 21 1 9.944131e-01
#> 232 21 2 9.944131e-01
#> 233 21 3 9.907965e-01
#> 234 21 4 1.000000e+00
#> 235 21 5 1.000000e+00
#> 236 21 6 1.000000e+00
#> 237 21 7 9.907965e-01
#> 238 21 8 1.000000e+00
#> 239 21 9 1.000000e+00
#> 240 21 10 1.000000e+00
#> 241 21 11 1.000000e+00
#> 242 21 12 9.931543e-01
#> 243 21 13 1.000000e+00
#> 244 22 1 1.000000e+00
#> 245 22 2 1.000000e+00
#> 246 22 4 9.954619e-01
#> 247 22 5 6.188020e-03
#> 248 22 6 4.639501e-261
#> 249 22 7 9.954619e-01
#> 250 22 8 9.924356e-01
#> 251 22 9 1.000000e+00
#> 252 22 10 2.478217e-193
#> 253 23 1 9.967071e-01
#> 254 23 2 1.000000e+00
#> 255 23 3 1.000000e+00
#> 256 23 4 9.973569e-01
#> 257 23 5 1.000000e+00
#> 258 23 6 9.959172e-01
#> 259 23 7 9.959172e-01
#> 260 23 8 1.000000e+00
#> 261 23 9 9.973569e-01
#> 262 23 10 1.000000e+00
#> 263 23 11 1.000000e+00
#> 264 23 12 1.000000e+00
#> 265 23 13 1.000000e+00
#> 266 24 1 1.000000e+00
#> 267 24 2 5.513604e-33
#> 268 24 3 5.513604e-33
#> 269 24 4 3.668799e-03
#> 270 24 5 5.513604e-33
#> 271 24 6 5.513604e-33
#> 272 24 7 1.271916e-156
#> 273 24 8 1.000000e+00
#> 274 24 9 1.000000e+00
#> 275 25 1 1.000000e+00
#> 276 25 2 1.000000e+00
#> 277 25 3 4.332026e-53
#> 278 25 4 2.913369e-174
#> 279 25 5 8.441166e-118
#> 280 25 6 9.954619e-01
#> 281 25 7 5.015740e-176
#> 282 25 8 8.283561e-25
#> 283 25 9 4.538143e-03
#> 284 25 10 2.506931e-24
#> 285 25 11 1.000000e+00
#> 286 25 12 4.332026e-53
#> 287 26 1 1.000000e+00
#> 288 26 2 8.283561e-25
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