Si bien la mecánica para obtener los resultados es correcta, debemos optimizar el programa para que agrupe el resultado relevante [@t(3)] para ser analizado posteriormente. Una solución es generar una serie (que se llame, digamos, tratio) que incorpore todos los valores encontrados. Como sabemos, la serie requiere que se defina previamente el tamaño muestral, por lo que podría ser una solución incluir al final de cada bucle algo como lo que sigue:

smpl i,i;
tratio = @t(3);

Así, cuando i sea igual a 1, se definirá el primer elemento de la serie, que será equivalente al t-ratio encontrado en esa replicación, cuando i=2 se definirá el segundo y así consecutivamente. Sin embargo, esta solución provoca un problema, ya que si utilizamos la sentencia SMPL i,i; ¡en adelante será ésta la muestra utilizada y no 100!. Podemos dar una "solución a la solución" incluyendo al principio (o al final) del bucle otra sentencia SMPL 1,123;

smpl 1,123;
random(uniform)x1;
random(uniform)x2;
? Comienza simulación
do i=1 to 2;
random u;
y = 10 + 5*x1 + u;
olsq y c x1 x2;
smpl i,i;
tratio = @t(3);
smpl 1,123;
? Finaliza simulación
enddo;

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