Daniel,
Fora dos modelos lineares, geralmente a normalidade assintótica assumida
é para os estimadores, não para os dados :)
Nesse caso especifico, é interessante notar que a normalidade
assintótica pode não é assumida...
### Exemplo do help(polr)
require(MASS)
house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data =
housing)
### IC assumindo normalidade assintotica
est <- coef(house.plr)
se <- sqrt(diag(vcov(house.plr))[1:6])
cbind(low=qnorm(0.025, est, se), upp=qnorm(0.975, est, se))
### Usando a verossimilhanca perfilhada (como no seu exemplo):
confint(house.plr)
Nao observa-se grande diferenca, uma vez que a analise baseia-se em
sum(housing$Freq)
dados. Ou seja, a normalidade assintotica para o EMV é razoável.
Infelizmente
MASS:::profile.polr
que é usada por
MASS:::confint.profile.polr
implementa verossimilhança perfilhada apenas para os parâmetros de
regressão...
Elias
On 09/07/15 15:44, Daniel Marcelino wrote:
Não para a análise logística Elias, mas eu achei importante mencionar
como exercício pedagógico de comparação o que as duas funções geram a
partir do ajuste dos dados. Talvez a palavra normalidade não caia tão
bem no comentário, mas ideia foi diferenciar a função confint.default
(CI produzido a partir dos erros padronizados) da "confint" (CI
produzido a partir dos odds proporcionais ). O manual do MASS diz
isso: "The default method assumes asymptotic normality, and needs
suitable coef and vcov methods to be available. The default method can
be called directly for comparison with other methods."
Eu não sou especialista nesses modelos, mas acredito que se os
intervalos de confiança serão melhores representados usando o risco
proporcional do que o contrário em amostras restritas. A minha
sugestão seria comparar as duas saídas, mas deve haver outras opiniões
aqui na lista.
Daniel
2015-07-09 1:54 GMT-03:00 Elias Teixeira Krainski <[email protected]>:
On 09/07/15 02:05, Daniel Marcelino wrote:
confint.default(modelo); # ci assumindo normalidade dos dados
"Normalidade dos dados" nao faz o menor sentido aqui...
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