原因：
1. 分布假设不当
若参数实际应服从对数正态分布（如价格系数需保持正号），但误设为正态分布，可能导致均值或标准差估计异常。

2. 模型未收敛
问题：若模型未达到收敛标准，参数估计可能不准确，包括标准差为负。

3. 数据质量问题
问题：数据中存在极端值、共线性或类别不平衡时，参数估计可能偏离理论预期。

4. 初始值敏感性与优化算法
问题：最大似然估计对初始值敏感，若初始值设定不当，可能陷入局部最优解。


解决方案与建议：
1. 调整分布假设
方法：将可能需保持正号的参数（如价格、时间成本）设为对数正态分布，而非正态分布。
操作示例：
  # 假设"cost"变量需保持正效应，设为对数正态分布
  mlogit_model <- mlogit(choice ~ var1 + var2 | 0, data = data,
                         rpar = c(cost = "ln", var2 = "n"), R = 1000)

2. 提高模型收敛性
- 增加抽样次数：使用Halton序列替代伪随机数，减少抽样误差。
- 调整优化参数：指定初始值或增加最大迭代次数：
  mlogit_model <- mlogit(..., start = c(0.1, 0.1, 0.1),
                         control = list(iterlim = 2000))

3. 数据预处理
标准化变量：对连续变量进行中心化或标准化，减少尺度差异对优化的影响。
检查共线性：使用方差膨胀因子（VIF）或相关矩阵排除高度相关的变量。

4. 验证模型设定
简化模型：逐步添加随机参数，观察标准差变化，定位问题变量。
固定部分参数：将部分变量设为固定参数（如ASC），减少随机效应维度。

5. 使用替代软件验证
跨软件验证：在Stata（`mixlogit`命令）或Python（`pylogit`库）中重复分析，确认是否为`mlogit`包特定问题。