如何模拟我需要在多项式 logit model 中使用的数据？

Question

我想模拟用于多项 logit model 的数据。 我的 model 是基于客户的选择以及他们对某些交货时间段的偏好和支付意愿。

我进行了广泛的研究，并掌握了以下信息：

• 个人支付时间段的意愿。 这些是：

  • 全天：66.1%
  • 上午：10.0%
  • 下午：20.5%
  • 晚上：3.4%

• 时间段的个人偏好：这些是：

  • 全天：42.9%
  • 上午：36.4%
  • 下午：14.3%
  • 晚上：6.4%

现在我想运行一个模拟并创建一个数据集，其中：给定一定的价格，客户选择的时间段是什么。

我是否有足够的数据来运行该模拟？ 我将如何做到这一点（我精通 Python 和 R，所以如果可能，请使用这些工具）？

我终于想在多项式 logit model 中运行它，如下所示：

在哪里：

• \beta_0 = 所有选项的基本实用程序
• \beta_s = 归因于插槽本身的实用程序（因此偏好）
• \beta_d = 实用程序对交付成本的敏感性
• d_s = 运费

提前感谢所有帮助。