R中的模拟数据和Probit模型

问题描述

| 关于Probit模型在R中使用模拟数据，我有一个非常简单的问题。我用来生成数据然后使用该数据运行概率模型的任何方法都会返回有关完美拟合的警告：具体来说：

Warning message:
In glm.fit(x = X,y = Y,weights = weights,start = start,etastart = etastart,:
  fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

是否有某种方法可以为这种类型的模型生成数据，而不会提供此错误？每当我尝试通过probit使用glm（）命令时，都会收到警告。我尝试了很多不同的set.seed（）值，但每个值仍会返回警告。我也尝试了几种不同的方法（和值），但是没有用。这是示例代码：

n <- 1000
set.seed(1211)
b.true1 <- c(-1,2,.8)
X1 <- cbind(rnorm(n,1.5,2),rnorm(n,-2,1.3))
eps.t1 <- rnorm(n)
y.star1 <- b.true1[1] + X1%*%b.true1[2:3] + eps.t1
y1 <- ifelse(y.star1<=0,1)
prob2 <- glm(y1~X1,family=binomial(link=\"probit\"))

因此，这有两个问题： 这应该是一个主要问题吗？我知道这可能会使标准误差过大，但是我不知道在给出警告的情况下我是否仍然可以使用模型的结果。 有没有一种方法可以在没有收到此警告的情况下为概率模型生成样本数据？ 模拟数据用于测试复杂的对数似然函数，我需要确保其正确编码。如果这些警告导致概率结果无效，则使用此数据测试似然函数将无济于事！ 非常感谢你的帮助！     

解决方法

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