[R-br] Informação sobre efeito marginal para Modelos Logit Ordenado Generalizado

Abel Brasil Ramos da Silva abelbrasil88 em gmail.com
Quarta Outubro 17 10:02:45 BRT 2012


Olá a todos,

Com relação ao efeito marginal, essa denominação é a mesma para efeito
parcial da variável no modelo, a denominação é utilizada em outra area de
conhecimento. Então, se temos um modelo simples y = a + bx + e, o efeito
marginal/parcial de x em y seria: dy/dx = b.

Fabio, eu pensei em fazer dessa mesma maneira... Porém, como ressaltou
Walmes, calcular a média e desvio padrão amostral dos efeitos individuais e
utiliza-los para verificar se o efeito é ou não significativo, eu não sei
se o procedimento é correto, não tenho referências sobre isso na
literatura... Como salientei nos e-mail anteriores, o resultado que tenho é
em cima do logit(P(Y<j))...(ou seja o efeito parcial seria [d logit(P(Y<j))
/ d X3] = b ) a interpretação muda se realizo para a probabilidade,
[dP(y=j)/d X3 = H(Xb)] , onde H() é uma função diferenças de densidade...

Com relação ao método delta, eu utilizei a função car::deltaMetohd().. e o
resultado que obtive foi o mesmo do summary(mod)... as estimativas e erros
padrões foram as mesmas...


Att.




Em 16 de outubro de 2012 12:31, Walmes Zeviani
<walmeszeviani em gmail.com>escreveu:

> Sua definição de efeito marginal não foi clara. Qual a definição/conceito
> e qual a definição matemática e efeito marginal? Eu posso estar enganado,
> mas calcular média amostral de desvio padrão amostral não são os
> procedimentos corretos pois essas quantidades são estimativas/predições que
> possuem incerteza associada. É necessário que você forneça uma definição
> consistente. Com relação ao método delta, é algo simples de executar no R,
> você precisa de derivadas e matriz de covariância das estimativas, é um
> procedimento matricial simples e que por sua vez está implementado na
> car::deltamethod(), aod::deltamethod() e outras funções.
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