Pero que gran comunidad ... si el mundo funcionara con esta generosidad, el
estado de cosas sería diferente gracias por existir.
Slds, eric.
On 23/01/15 16:24, Emilio Torres Manzanera wrote:
¡Mil gracias!
Parece que el tamaño ¡sí que importa! aunque solo sean 4 coeficientes. Para
Gracias Emilio por el codigo en R.
Hace poco estuve revisando una situacion similar a la que ilustras en tu
mensaje (i.e., seleccion de modelos e inferencia). Dale una mirada a estos
dos articulos:
http://www-stat.wharton.upenn.edu/~berkr/PoSI-submit.pdf
Emilio,
espero no haberte generado mucha confusión con mi anterior respuesta.
El problema no es de separación sino más bien de tamaño muestral.
Al coger el código de Carlos, obtenía que y y x1 eran sistemáticamente
independiente (la tabla table(dat$y,dat$x1) tiene columnas proporcionales).
En el
Hola, ¿qué tal?
Cierto, cierto, había un error en el código que publiqué. Pero el
diagnóstico es parecido. Cuando los datos se generan con el
coeficiente de x2 igual a 7, los coeficientes estimados tienen una
distribución extraña, bimodal (aparentemente), en lugar de
_normalmente_ distribuida
Efectivamente, la normalidad tarda en llegar (un problema que merece ser
investigado)
En cualquier caso, parece que ambos diseños dan varianzas asintóticas similares
de los estimadores:
n=1000
dat - data.frame(x1=sample(0:1, n,replace=TRUE),x2=sample(0:1,
n,replace=TRUE))
dat$intercept=1
