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@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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