Valeu pelo esclarecimento e exemplo, Elias. Quer dizer que em alguns casos é viável, teoricamente, comparar duas as saídas?
Obs: Talvez por falta de precisão minha, eu acabo usando a palavra "dados" para me referir também aos parâmetros estimados. Algo do tipo: dados > modelo > dados'. 2015-07-09 11:31 GMT-03:00 Elias Teixeira Krainski <[email protected]>: > 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... >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [email protected] >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >>> código >>> mínimo reproduzível. >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código > mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list [email protected] https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
