NestedLogit.preparar_matriz_X#

NestedLogit.prepare_X_matrix(df, utility_formulas, depvar)[fuente]#

Prepare la matriz X para las ecuaciones de utilidad.

La matriz X es un tensor con dimensiones: (N observaciones) x (Alternativas) x (Covariables). Se asume que las fórmulas de utilidad especifican un número igual de covariables por alternativa; estas pueden tener un valor de cero si una alternativa carece de un atributo específico.

Las fórmulas de utilidad deben expresar la relación entre el resultado de la elección (variable dependiente) y los atributos de cada alternativa que incentivan esa elección. El lado izquierdo (LHS) de cada fórmula debe corresponder a un valor de la variable dependiente, mientras que el lado derecho (RHS) debe definir una combinación aditiva de las covariables disponibles.

También permitimos la incorporación de covariables fijas que no varían entre alternativas. Para estas, se utiliza un parámetro específico de la alternativa para permitir que la contribución a la utilidad varíe según la alternativa.

Devoluciones:

Tuple que contiene:
- X : ndarray de shape (n_obs, n_alts, n_covariates)ndarray de forma (n_obs, n_alts, n_covariates): La matriz de diseño para el modelo de utilidad.
- F : Opcional ndarray de forma (n_obs, n_fixed_covariates)ndarray opcional de forma (n_obs, n_fixed_covariates): La matriz para covariables fijas (Ninguna si no se utilizan covariables fijas).
- alts : list de strpython:lista de python:str: Nombres de las alternativas (lado izquierdo de las ecuaciones de utilidad).
- unique_fixed_covariatesnp.ndarray: Array de nombres de covariables fijas únicas.