fit.Xnoise <- function(N = 100, sd.X = 0.1, sd.y = 0.1, b.x = 0.5)
{
x <- rnorm(N) # sd.x = 1
X <- x + rnorm(N, 0, sd.X)
y <- rnorm(N, b.x * x, sd.y)
list(
modelx = coef(glm(y ~ x)),
modelX = coef(glm(y ~ X))
)
}
これを 1000 回ばかり繰り返して，
たとえば「傾き」の推定値の分布を図示してみると
……
なるほど，
たしかに「ゆるい」方向に systematic にズレてますな
(これはつまり，
「左右にハミだす」から)．
N が大きいほどこのズレが「めだつ」
(推定誤差が小さくなるのに対して)．