Buenas,
He encontrado el artículo muy interesante, gracias.
Pues hasta donde yo sé, no hay ninguna implementación. En el articulo
original, los autores ofrecen el código en Fortran (aquí
<https://onlinelibrary.wiley.com/action/downloadSupplement?doi=10.1111%2Fectj.12103&file=ectj12103-sup-0002-Replicationfiles.tar>).
Si lo conoces puedes usar-lo. Sino, tienes algún paquete que te permite
usar Fortran en R, pero igualmente necesitaras un poco de comprensión de
Fortran. Creo que lo mejor, si es muy importante es re-implementarlo en R
(Si lo haces, siempre puedes compartirlo con la comunidad :)).
Finalmente, si no tiene que ser exactamente el mismo algoritmo, creo que el
apartaro 3 del artículo da buenos consejos sobre como saber si hay sesgo en
la distribución observada de tus variables.
Espero que te sirva de algo. Un saludo!
Xavi
Missatge de Pedro José Martínez Córdoba <pedrojose.martinez3 en um.es> del
dia
dv., 7 de febr. 2020 a les 9:54:
> Buenos días, Xavier-Andoni:
>
> Muchas gracias por su aportación, la tengo en cuenta. Respecto al test de
> separabilidad, me refiero al test desarrollado en el paper de Daraio et
> al., 2018, por si lo conocía y sabia como hecerlo en R.
>
> Gracias por todo.
>
> Un saludo.
>
> Daraio, C., Simar, L., & Wilson, P. W. (2018). Central limit theorems
for
> conditional efficiency measures and tests of the ?separability?condition in
> non?parametric, two?stage models of production. *The Econometrics Journal*
> , *21*(2), 170-191.
> El 6/2/20 a las 17:05, Xavier-Andoni Tibau Alberdi escribió:
>
> Buenas,
>
> No entiendo demasiado bien a que te refieres con un test de separabilidad.
> Entiendo mejor "confirmar que las variables ambientales no condicionan
la
> producción de eficiencia". Si te refieres a estar seguros que la
función
> de probabilidad de tus variables ambientales es independiente de la función
> de probabilidad de tus variables de producción de eficiencia [P(Producción
> eficiencia / ambientales) =P(Producción eficiencia)], entonces tenes que
> hacer tests de independencia/dependencia. Podrías usar un test normal de
> coeficiente de correlación de pearson, en caso de la relación sea lineal o
> información mutua de shannon si no.
>
> Esto en caso que quieras probar que las variables ambientales no tienen
> ningún efecto sobre la producción de eficiencia.
>
> Si existiera dicha relación, puedes condicionar tu regresión a la misma.
> buscando la condicionada P(Producción eficiencia / ambientales ) y usándola
> en la regresión.
>
> Espero haberte ayudado.
>
> Xavier-Andoni Tibau
>
> Missatge de Pedro José Martínez Córdoba <pedrojose.martinez3 en
um.es> del
> dia dj., 6 de febr. 2020 a les 16:51:
>
>> Buenas tardes:
>>
>> Soy Pedro José Martínez, del Departamento de Economía Financiera y
>> Contabilidad de la Universidad de Murcia y tengo una duda sobre R.
>>
>> Mi investigación se basa en calcular la eficiencia de los servicios
>> municipales con DEA (packages deaR), y posteriormente identificar los
>> determinantes de dicho nivel con una regresión truncada (packages
>> truncreg). Para calcular la eficiencia utilizo inputs/outputs y en la
>> regresión variables ambientales relacionadas con las características de
>> las DMU. En esta segunda fase, es cuando surge el problema de
>> separabilidad entre las variables ambientales y los inputs/output
>> utilizados.
>>
>> Mi pregunta es, ¿conocéis algún test de separabilidad que sirva para
>> esto (confirmar que las variables ambientales no condicionan la
>> producción de eficiencia) y se pueda realizar con R?
>>
>> Muchas gracias.
>>
>> Un saludo.
>>
>> Pedro.
>>
>> --
>> Pedro José Martínez Córdoba
>> Departamento de Economía Financiera y Contabilidad
>> Campus de Espinardo, 30100-Murcia
>> Universidad de Murcia
>> Teléfono +34 868888760
>>
>>
>> [[alternative HTML version deleted]]
>>
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es en r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
> --
> Pedro José Martínez Córdoba
> Departamento de Economía Financiera y Contabilidad
> Campus de Espinardo, 30100-Murcia
> Universidad de Murcia
> Teléfono +34 868888760
>
>
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