情景：询问受访者喜欢购买什么样的保温杯————————
1.通过正交设计了14种型号（mode）的保温杯，让受访者从14中选择最可能购买的一种
2.有4种属性来勾勒每个型号的保温杯：材质（塑料/不锈钢）、等级（1-3）、是否通过iso认证、价格（45/90/135）
3.收集受访者个人信息：性别、年龄、教育程度、收入水平


问题：
希望考察消费者对哪一种属性更重视，不同类型的消费者有没有不同的偏好（例如教育水平高的会不会对iso认证更敏感一些）
因此使用混合logit模型：既有随型号而别的自变量，又有不变的个人特征变量。

因变量：是否选择这个型号的保温杯（choice）
自变量：caizi dengji iso price   和 age  male educ income
数据：宽型排列

命令：
asclogit choice caizi dengji iso price , case(id) alternatives(mode) base(14) casevars(age  male educ income ) nolog  
反馈：
note: caizi dropped because of collinearity
note: dengji dropped because of collinearity
note: iso dropped because of collinearity
note: model has collinear variables; convergence may not be achieved


14个产品的属性肯定在每个id中都会重复出现一次啊，请问要怎么解决产品属性出现共线性的问题？求大神给予帮助


部分数据如下，全部数据在附件：

id	choice	mode	caizi	dengji	iso	price	male	age	educ	income
1	0	1	1	3	0	135	0	37	3	2
1	0	2	1	2	1	90	0	37	3	2
1	0	3	0	3	0	90	0	37	3	2
1	0	4	1	1	0	135	0	37	3	2
1	0	5	0	1	1	135	0	37	3	2
1	0	6	0	1	0	45	0	37	3	2
1	0	7	0	2	1	135	0	37	3	2
1	0	8	0	2	0	45	0	37	3	2
1	0	9	1	1	1	90	0	37	3	2
1	0	10	1	1	1	45	0	37	3	2
1	0	11	0	3	1	45	0	37	3	2
1	1	12	1	1	0	45	0	37	3	2
1	0	13	0	1	1	45	0	37	3	2
1	0	14	1	2	0	45	0	37	3	2
2	0	1	1	3	0	135	0	29	3	2
2	0	2	1	2	1	90	0	29	3	2
2	0	3	0	3	0	90	0	29	3	2
2	0	4	1	1	0	135	0	29	3	2
2	0	5	0	1	1	135	0	29	3	2
2	0	6	0	1	0	45	0	29	3	2
2	0	7	0	2	1	135	0	29	3	2
2	0	8	0	2	0	45	0	29	3	2
2	0	9	1	1	1	90	0	29	3	2
2	0	10	1	1	1	45	0	29	3	2
2	0	11	0	3	1	45	0	29	3	2
2	1	12	1	1	0	45	0	29	3	2
2	0	13	0	1	1	45	0	29	3	2
2	0	14	1	2	0	45	0	29	3	2