问题描述
对于“如何在 R 中运行此模型”问题，我深表歉意。我将是第一个承认我是统计模型新手的人。希望我有足够的实质性问题来吸引它，问题会更像是“R 中的这个命令是否对应于这个统计模型？”
我正在尝试估计一个模型，该模型可以估计给定 Twitter 用户“关注”给定政党的政治用户的概率。我的数据框处于个人用户级别，每个用户都可以选择关注或不关注 Twitter 上的某个派对。作为替代特定变量，我测量了与 Twitter 用户和政党之间的意识形态距离，以及一个指定距离是正值还是负值的交互项。因此，在 Twitter 上关注政治家的决定取决于您的意识形态距离。
最初我试图估计一个条件 logit 模型，但我很快就放弃了这个想法，因为这些选择不是相互排斥的，即他们可以选择跟随一个以上的一方。现在我怀疑我是否应该使用多项式概率或多元概率，因为我希望我的模型允许个人选择多个选项。但是，当我尝试估计多项式概率时，我的代码不起作用。我的代码是：
mprobit <- mlogit(Follow ~ F1_distance+F2_distance+F1_distance*F1_interaction+F2_distance*F2_interaction+strata(id),long,probit = T,seed = 123)
我收到以下错误消息：
Error in dfidx::dfidx(data = data,dfa$idx,drop.index = dfa$drop.index,:
the two indexes don't define unique observations
我已尝试查找错误，但似乎找不到与概率模型相关的任何内容。你能告诉我我做错了什么吗？再次为我的无知感到抱歉。感谢您的帮助。
另外，我尝试在下面的代码中复制我的数据框。数据是针对第一个 Twitter 用户的前 6 个观察，但我有一个包含 5181 个用户的数据集，对应于 51810 个观察，因为丹麦有 10 个政党。
id Alternative Follow F1_distance F2_distance F1_interaction
1 1 alternativet 1 -0.9672566 -1.3101138 0
2 1 danskfolkeparti 0 0.6038972 1.3799961 1
3 1 konservative 1 1.0759252 0.8665096 1
4 1 enhedslisten 0 -1.0831657 -1.0815424 0
5 1 liberalalliance 0 1.5389934 0.8470291 1
6 1 nyeborgerlige 1 1.4139934 0.9898862 1
F2_interaction
1 0
2 1
3 1
4 0
5 1
6 1
>```
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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