Este trabajo se analizan algunos de los peligros de usar paso a paso variable de procedimientos de selección:
http://www.auburn.edu/~tds0009/Artículos/Whittingham%20et%20al.%202006.pdf
Yo estoy luchando para entender la Figura 1b. Los autores de los datos generados de acuerdo con el modelo de $y = 0.5x + e$. Los conjuntos de datos de tamaño de la muestra $n$ = 10 fueron dibujadas y un modelo lineal ajustado. La figura 1a muestra la distribución de las pendientes estimadas por estos modelos lineales. Una variable de un procedimiento de selección se llevó a cabo, por las pruebas de cada uno de los estimados de la pendiente en contra de una pendiente de cero. Una pendiente fue descartada si la prueba era insignificante. La figura 1b muestra la resultante de la distribución de pistas, siguiendo el procedimiento de selección de variables.
Aquí es lo que no entiendo...que yo hubiera esperado cualquier estimados betas que en realidad eran cero o muy cercano a cero para ser descartado, ya que habría sido insignificante en el t-test. Yo habría esperado cualquier estimados betas que estaban más cerca de -1 o decir acerca de 0.5 y de arriba para ser retenido. Por lo tanto, yo habría esperado que la Figura 1b tener una diferencia en torno a la marca del cero (donde betas fueron descartados) y todas las otras betas para ser retenidos. Lo que es extraño para mí es que las betas que en realidad eran cero, se han mantenido, mientras que la mayoría de los otros han desechado.
Sería alguien como para explicar la distribución de las betas en la Figura 1b, y por qué estas betas han sido retenidos?
