Modelización lineal jerárquica en R

Question

Estoy tratando de construir un modelo lineal jerárquico basado en datos estructurados como este conjunto de datos de abajo. La forma del modelo que quiero construir es

Comprado ~ f(precio + color + más atributos del artículo + edad + sexo + otros atributos de la persona)

Beta _precio ~ f(edad + sexo + otros atributos de la persona)

¿Alguien conoce un buen enfoque para esto?

 person item purchased age  gender  Color   Price
    1   1    1         23   F     Blue      20
    1   2    0         23   F     Red       15
    1   3    1         23   F     Green     18
    2   1    0         34   M     Blue      20
    2   2    1         34   M     Red       15
    2   3    0         34   M     Green     18
    3   1    1         19   M     Blue      20
    3   2    1         19   M     Red       15
    3   3    0         19   M     Green     18

Answer 1

No estoy muy seguro de haber entendido bien la pregunta, pero como no puedo comentar debido a mi menor reputación, publicaré una respuesta:

Supongo que esto puede hacerse mediante un modelo lineal mixto, donde las personas son muestras aleatorias. Pero para responder a su pregunta: ¿Cuál es su objetivo? ¿Quiere saber qué personas compran algo? ¿O quiere saber qué personas compran algo especial? ¿O un color especial? Supongo que estás interesado en la compra total de una persona, así que en R quizás algo como

library(lme4)
fit<- lmer(Price ~ person + (1 | item/color/purchased) + (1 | gender) + (1 | age) + (1 + person | item)..)