He intentado replicar los resultados de la entrada de ayer con GAM (vía mgcv) así (véase el enlace anterior para la definición de los datos):
library(mgcv) modelo_gam <- gam( y ~ x + s(id, bs = "re"), data = datos, method = "REML", family = "poisson") Y nada:
Error in gam(y ~ x + s(id, bs = "re"), data = datos, method = "REML", : Model has more coefficients than data
Vuelvo a lo de Casillas inspirándome en el primer ejemplo de este artículo de Gelman et al.
El planteamiento es el siguiente: el número de paradas, $latex n_i$ que realiza el $latex i$-ésimo portero tiene una distribución binomial
$$ n_i \sim B(N_i, p_i)$$
donde $latex N_i$ es el número de disparos entre los palos y $latex p_i$ es la habilidad innata del portero. Estas habilidades innatas siguen una distribución dada, la de habilidades innatas de los porteros de primera división, que podemos suponer que sigue una distribución beta
