[Limdep Nlogit List] Interpretation of interactions

Harold Mayaba mayabach2009 at yahoo.com
Wed Nov 2 18:39:13 AEDT 2022


 Dear Professor Greene and Nlogit users,
Thank you for the continued help. I have made some progress from the time I posted on the forum, see the results below. I have the following questions:
1. I have interacted sociodemographic characteristics with some selected variables, please help me understand how to interpret these results?
2. I would like to understand the probability of choosing a  'no buy option,' to achieve this I have included the effect commander, but I'm not sure if I have done the right thing. I have obtained these results below, please help me to interpret the results.  
Elasticity wrt change of X in row choice on Prob[column choice]--------+--------------------------CAGED   |   ALTI1    ALTI2     NONE--------+--------------------------   ALTI1|   .0784   -.0557    .0020   ALTI2|  -.0522    .0635    .0042    NONE|   .0000    .0000    .0000
3. Please help me check all the results and advise if there are some areas that needs to be worked on.

Regards
Harold


NLOGIT
    ; lhs = choice

    ; choices = alti1,alti2, none

    ;rpl = female,male,  agea, ageb, agec, aged, agee

    ; fcn=caged(n)  ,acdoors(n),nprs(n|#0000000),cert1(n|#0000000),cert2(n|#0000000)  ,mmort(n|#0000000),hmort(n|#0000000)

    ; pds =10

    ; pts=100

    ;maxit=500

    ;describe

    ;parameters

    ; halton

    ;effects: caged (*) +acdoors(*)

   ;wtp=caged/price,acdoors/price ,nprs/price ,cert1/price,cert2/price

   ,mmort/price,hmort/price

    ; model:

    U(alti1,alti2) = caged*caged+acdoors*acdoors+nprs*nprs+cert1*cert1+ cert2*cert2+mmort*mmort+hmort*hmort + price*price/
    U(None)  = ASC + caged*caged+acdoors*acdoors+nprs*nprs+cert1*cert1+cert2*cert2+mmort*mmort+hmort*hmort + price*price

-----------------------------------------------------------------------------Start values obtained using MNL modelDependent variable               ChoiceLog likelihood function     -8530.68923Estimation based on N =   9550, K =   9Inf.Cr.AIC  =  17079.4 AIC/N =    1.788---------------------------------------            Log likelihood R-sqrd R2AdjConstants only  **********  .1742 .1729Note: R-sqrd = 1 - logL/Logl(constants)Warning:  Model does not contain a fullset of ASCs. R-sqrd is problematic. Usemodel setup with ;RHS=one to get LogL0.---------------------------------------Response data are given as ind. choicesNumber of obs.=  9550, skipped    0 obs--------+--------------------------------------------------------------------        |                  Standard            Prob.      95% Confidence  CHOICE|  Coefficient       Error       z    |z|>Z*         Interval--------+--------------------------------------------------------------------   CAGED|    -.77011***      .06145   -12.53  .0000     -.89056   -.64967 ACDOORS|    1.45760***      .04171    34.95  .0000     1.37585   1.53935    NPRS|     .18781***      .07284     2.58  .0099      .04505    .33057   CERT1|     .10802         .06642     1.63  .1039     -.02215    .23819   CERT2|     .13654**       .05770     2.37  .0180      .02345    .24963   MMORT|    -.25636***      .03965    -6.47  .0000     -.33406   -.17865   HMORT|    -.73000***      .03872   -18.85  .0000     -.80590   -.65411   PRICE|    -.11309***      .00602   -18.78  .0000     -.12489   -.10129     ASC|    -.38268***      .11405    -3.36  .0008     -.60621   -.15914--------+--------------------------------------------------------------------***, **, * ==>  Significance at 1%, 5%, 10% level.Model was estimated on Nov 02, 2022 at 07:38:37 PM-----------------------------------------------------------------------------
Iterative procedure has convergedNormal exit:  87 iterations. Status=0, F=    .6891570D+04
-----------------------------------------------------------------------------Random Parameters Multinom. Logit ModelDependent variable               CHOICELog likelihood function     -6891.57039Restricted log likelihood  -10491.74736Chi squared [ 30](P= .000)   7200.35393Significance level               .00000McFadden Pseudo R-squared      .3431437Estimation based on N =   9550, K =  30Inf.Cr.AIC  =  13843.1 AIC/N =    1.450---------------------------------------            Log likelihood R-sqrd R2AdjNo coefficients **********  .3431 .3421Constants only  **********  .3329 .3318At start values -8530.6892  .1921 .1909Note: R-sqrd = 1 - logL/Logl(constants)Warning:  Model does not contain a fullset of ASCs. R-sqrd is problematic. Usemodel setup with ;RHS=one to get LogL0.---------------------------------------Response data are given as ind. choicesReplications for simulated probs. = 100Used Halton sequences in simulations.RPL model with panel has     955 groupsFixed number of obsrvs./group=       10Number of obs.=  9550, skipped    0 obs--------+--------------------------------------------------------------------        |                  Standard            Prob.      95% Confidence  CHOICE|  Coefficient       Error       z    |z|>Z*         Interval--------+--------------------------------------------------------------------        |Random parameters in utility functions..............................   CAGED|   -3.48684***      .53778    -6.48  .0000    -4.54088  -2.43281 ACDOORS|    2.32810***      .25424     9.16  .0000     1.82981   2.82640    NPRS|     .05060         .12796      .40  .6925     -.20019    .30140   CERT1|     .19253**       .09454     2.04  .0417      .00723    .37782   CERT2|     .22199***      .08397     2.64  .0082      .05741    .38657   MMORT|    -.48682***      .05578    -8.73  .0000     -.59614   -.37750   HMORT|   -1.31326***      .06501   -20.20  .0000    -1.44068  -1.18584        |Nonrandom parameters in utility functions...........................   PRICE|    -.19124***      .00860   -22.25  .0000     -.20809   -.17439     ASC|   -1.25604***      .16647    -7.55  .0000    -1.58231   -.92978        |Heterogeneity in mean, Parameter:Variable...........................CAGE:FEM|     .18451         .38670      .48  .6333     -.57341    .94244CAGE:MAL|     .04152         .28127      .15  .8826     -.50976    .59281CAGE:AGE|     .06301***      .01890     3.33  .0009      .02596    .10006CAG0:AGE|     .02887**       .01299     2.22  .0263      .00341    .05433CAG1:AGE|     .00062         .00946      .07  .9478     -.01792    .01916CAG2:AGE|     .01167         .00713     1.64  .1018     -.00231    .02565CAG3:AGE|     .01258         .01011     1.24  .2138     -.00725    .03240ACDO:FEM|    -.12345         .19669     -.63  .5302     -.50895    .26205ACDO:MAL|     .01808         .13407      .13  .8927     -.24469    .28086ACDO:AGE|    -.01336         .01241    -1.08  .2816     -.03767    .01096ACD0:AGE|    -.00402         .00726     -.55  .5804     -.01825    .01022ACD1:AGE|    -.00370         .00542     -.68  .4946     -.01433    .00693ACD2:AGE|     .00094         .00451      .21  .8357     -.00791    .00978ACD3:AGE|    -.00058         .00458     -.13  .8985     -.00956    .00839NPRS:FEM|        0.0    .....(Fixed Parameter).....NPRS:MAL|        0.0    .....(Fixed Parameter).....NPRS:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....NPR0:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....NPR1:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....NPR2:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....NPR3:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CERT:FEM|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CERT:MAL|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CERT:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER0:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER1:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER2:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER3:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER0:FEM|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER0:MAL|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER4:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER5:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER6:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER7:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....CER8:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMOR:FEM|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMOR:MAL|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMOR:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMO0:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMO1:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMO2:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....MMO3:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMOR:FEM|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMOR:MAL|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMOR:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMO0:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMO1:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMO2:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....HMO3:AGE|        0.0    .....(Fixed Parameter).....        |Distns. of RPs. Std.Devs or limits of triangular.................... NsCAGED|    3.39632***      .19070    17.81  .0000     3.02255   3.77008NsACDOOR|    1.76933***      .09625    18.38  .0000     1.58069   1.95797  NsNPRS|    1.65796***      .07953    20.85  .0000     1.50209   1.81384 NsCERT1|     .04752         .12448      .38  .7026     -.19645    .29150 NsCERT2|     .51417***      .09248     5.56  .0000      .33292    .69542 NsMMORT|     .13415         .12968     1.03  .3009     -.12002    .38831 NsHMORT|     .85249***      .07967    10.70  .0000      .69633   1.00865--------+--------------------------------------------------------------------***, **, * ==>  Significance at 1%, 5%, 10% level.Fixed parameter ... is constrained to equal the value orhad a nonpositive st.error because of an earlier problem.Model was estimated on Nov 02, 2022 at 07:54:32 PM-----------------------------------------------------------------------------
Parameter Matrix for Heterogeneity in Means.Matrix DELTA_RP is displayed in project window.Saved Individual Estimates of WTP in matrix WTP_I [ 955x5]Alternative   Attribute   Income/Cost     Chosen       CAGED        PRICE     Chosen     ACDOORS        PRICE     Chosen        NPRS        PRICE     Chosen       CERT1        PRICE     Chosen       CERT2        PRICE(Saved absolute values. Check signs of coefficients.)+-------------------------------------------------------------------------+|             Descriptive Statistics for Alternative ALTI1                ||     Utility Function          | (CBS wt = 1.00000) |   2523.0 observs.  ||     Coefficient               | All     9550.0 obs.|that chose ALTI1    || Name          Value  Variable | Mean      Std. Dev.|Mean      Std. Dev. || -------------------  -------- | -------------------+------------------- || CAGED       -3.4868  CAGED    |     .338       .473|     .122      .328 || ACDOORS      2.3281  ACDOORS  |     .269       .443|     .589      .492 || NPRS          .0506  NPRS     |     .795       .404|     .932      .251 || CERT1         .1925  CERT1    |     .266       .442|     .372      .483 || CERT2         .2220  CERT2    |     .571       .495|     .657      .475 || MMORT        -.4868  MMORT    |     .234       .424|     .187      .390 || HMORT       -1.3133  HMORT    |     .442       .497|     .319      .466 || PRICE        -.1912  PRICE    |    8.470      3.425|    8.673     3.088 |+-------------------------------------------------------------------------++-------------------------------------------------------------------------+|             Descriptive Statistics for Alternative ALTI2                ||     Utility Function          | (CBS wt = 1.00000) |   3076.0 observs.  ||     Coefficient               | All     9550.0 obs.|that chose ALTI2    || Name          Value  Variable | Mean      Std. Dev.|Mean      Std. Dev. || -------------------  -------- | -------------------+------------------- || CAGED       -3.4868  CAGED    |     .507       .500|     .239      .426 || ACDOORS      2.3281  ACDOORS  |     .363       .481|     .618      .486 || NPRS          .0506  NPRS     |     .895       .307|     .955      .208 || CERT1         .1925  CERT1    |     .275       .447|     .422      .494 || CERT2         .2220  CERT2    |     .490       .500|     .467      .499 || MMORT        -.4868  MMORT    |     .400       .490|     .335      .472 || HMORT       -1.3133  HMORT    |     .258       .438|     .194      .396 || PRICE        -.1912  PRICE    |    8.561      3.497|    8.927     3.188 |+-------------------------------------------------------------------------++-------------------------------------------------------------------------+|             Descriptive Statistics for Alternative NONE                 ||     Utility Function          | (CBS wt = 1.00000) |   3951.0 observs.  ||     Coefficient               | All     9550.0 obs.|that chose NONE     || Name          Value  Variable | Mean      Std. Dev.|Mean      Std. Dev. || -------------------  -------- | -------------------+------------------- || CAGED       -3.4868  CAGED    |     .000       .000|     .000      .000 || ACDOORS      2.3281  ACDOORS  |     .000       .000|     .000      .000 || NPRS          .0506  NPRS     |     .000       .000|     .000      .000 || CERT1         .1925  CERT1    |     .000       .000|     .000      .000 || CERT2         .2220  CERT2    |     .000       .000|     .000      .000 || MMORT        -.4868  MMORT    |     .027       .163|     .016      .127 || HMORT       -1.3133  HMORT    |     .000       .000|     .000      .000 || PRICE        -.1912  PRICE    |     .000       .000|     .000      .000 || ASC         -1.2560  ONE      |    1.000       .000|    1.000      .000 |+-------------------------------------------------------------------------+
Elasticity wrt change of X in row choice on Prob[column choice]--------+--------------------------CAGED   |   ALTI1    ALTI2     NONE--------+--------------------------   ALTI1|   .0784   -.0557    .0020   ALTI2|  -.0522    .0635    .0042    NONE|   .0000    .0000    .0000


  


More information about the Limdep mailing list