Enfoque de Leamer en la selección de modelos (XI)

Como ejemplo, supóngase que se desean estudiar los efectos de la educación (E), la edad (A), el coeficiente intelectual IQ, la educación de los padres (EP) y el IQ de los padres (PIQ) sobre las ganancias. Supóngase que se consideran E,A, e IQ como variables clave y EP y PIQ como variables dudosas. Primero, se efectúa la regresión de las ganancias sobre E, A e IQ; luego, se efectúa la regresión sobre E, A, IQ y EP; luego, sobre E, A, IQ y PIQ; y luego, sobre E, A, IQ, EP y PIQ. Así se tienen cuatro estimaciones de cada uno de los coeficientes de E, A e IQ. Supóngase que las cuatro estimaciones del coeficiente de E están dentro de una cota muy estrecha. Este resultado sugeriría que el coeficiente de E no es muy sensible a la inclusión o exclusión de las variables dudosas y por consiguiente, nuestra información produce una estimación robusta  o sólida del coeficiente E.

Aunque algunas veces la decisión de cuáles regresores son variables claves o centrales y cuáles son dudosos no es fácil, el ACE de Leamer tiene un gran valor. Como lo anotan Darnell y Evans sobre el ACE.

Este índuce a los investigadores a reconocer explícitamente la incertidumbre que tienen sobre la especificación de ecuaciones; y a proporcionar una declaración más honesta de sus actividades en el terminal del computador

Al presentar sus informes con los resultados de la regresión,el investigador posiblemente desee tener en mente este consejo.