raygod2
有如下两个问题还请高人帮忙解决：
1，之前一直看的是mlogit这个包的说明文档，我手头的数据格式应该都是individula型的变量
我现在用mlogit.data(w,shape="wide",choice="Y")输入数据后
用w.logit=mlogit(Y~0|X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7+X8+X9+X10+X11+X12+X13+X14+X15|0,data=w)拟合时出现如下的报错
『Error in solve.default(H, g[!fixed]) :
系统计算上是奇异的: 倒条件数=1.26702e-27』
不知道是什么情况？
2，后来看论坛上有推荐用nnet包里的multinom函数做多类分类的逻辑回归，其原理和本来的逻辑回归一样么？扫了下文档好像是用神经网络做的啊...
raygod2
补充下自变量的情况介绍如下：
变量名称 变量描述 变量类型 备注
X1 用户注册距离营销活动发起的时间 数量变量 单位 天
X2 邮件发送前30天以前用户平均访问频率 数量变量 单位 访次/30天
X3 邮件发送前30天以前用户平均访问深度 数量变量 单位 访问页面数/访次
X4 邮件发送前30天以前用户平均访问时长 数量变量 单位 秒/访次
X5 邮件发送前30天以前用户是否产生订单 分类变量 0 未下单；1 下单未支付；2 有效订单
X6 邮件发送前30天以前用户购买商品类型 分类变量 1 号卡；2 合约机；3 上网卡；4 配件；5 宽带；6 无订单；0 其他
X7 邮件发送前用户有效订单金额总和 数量变量 单位 元
X8 用户最近一次访问距离邮件发送时间 数量变量 单位 天
X9 用户最近一次产生有效订单距离邮件发送时间 数量变量 单位 天
X10 邮件发送前用户访问集中时段 分类变量 0 0点至6点；1 6点至12点；2 12点至18点；3 18点至24点；4 其他
X11 邮件发送前30天以内用户平均访问频率 数量变量 单位 访次
X12 邮件发送前30天以内用户平均访问深度 数量变量 单位 访问页面数/访次
X13 邮件发送前30天以内用户平均访问时长 数量变量 单位 秒/访次
X14 邮件发送前30天以内用户是否产生有效订单 分类变量 0 未下单；1 下单未支付；2 有效订单
X15 邮件发送前30天以内用户购买商品类型 分类变量 1 号卡；2 合约机；3 上网卡；4 配件；5 宽带；6 无订单；0 其他
