[R-es] Simulación de modelo logit con interacción

[Carlos J. Gil Bellosta]

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 alrededor del 7 como se espera. Supongo que
depende del número de casos en que x2 = 1 e y = 0.

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com

El día 23 de enero de 2015, 9:54, Olivier Nuñez <onunez en unex.es> escribió:
> 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 diseño de Carlos, el código correcto para simular los datos ha de ser dat$y= rbinom(2*n,1,pr).
> Con tu diseño, si elijo un tamaño muestral suficientemente grande, obtengo estimaciones razonables de los parámetros de tu modelo:
>
>> res <- logisticsimulation(10000)
>> apply(res,2,median)
> (Intercept)          x1          x2       x1:x2
>  -0.9955877  -3.9938632   6.9967218  -0.9913839
>
> Un saludo. Olivier
>
>
> ----- Mensaje original -----
> De: "Emilio Torres Manzanera" <torres en uniovi.es>
> Para: r-help-es en r-project.org
> Enviados: Jueves, 22 de Enero 2015 12:28:14
> Asunto: [R-es] Simulación de modelo logit con interacción
>
> Hola,
> Deseo simular un modelo logit con interacción, estimar sus coeficientes y comprobar si son o no parecidos al modelo teórico. Con este ejemplo obtengo que los coeficientes estimados no se asemejan mucho a los originales. ¿Se le ocurre a alguien cuál es el motivo de esta discrepancia? ¿y cómo solucionarlo?
> Muchas gracias
> Emilio
>
> logisticsimulation <- function(n){
>   dat <- data.frame(x1=sample(0:1, n,replace=TRUE),
>                     x2=sample(0:1, n,replace=TRUE))
>   odds <- exp(-1 - 4 * dat$x1 + 7*dat$x2 - 1 *dat$x1* dat$x2 )
>   pr <- odds/(1+odds)
>   res <- replicate(100, {
>     dat$y <- rbinom(n,1,pr)
>     coef(glm(y ~ x1*x2, data = dat, family = binomial()))
>   })
>   t(res)
> }
>
> res <- logisticsimulation(100)
> apply(res,2,median)
> ## (Intercept)          x1          x2       x1:x2
> ## -1.0986123 -18.4674562  20.4823593  -0.0512933
>
> Deberían salir -1, -4, 7, 1
>
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