Les variables instrumentales (IV) sont utilisées pour l'inférence causale avec des données d'observation en présence d'endogénéité lorsque les méthodes de régression standard donnent des estimations biaisées et incohérentes.
Je comprends que la définition de base de l'endogénéité est que n'est pas satisfait, mais qu'est-ce que cela signifie dans le sens du monde réel? J'ai lu l'article de Wikipedia, avec l'exemple de l'offre et de la demande, pour essayer de le comprendre, mais cela n'a pas vraiment aidé. J'ai entendu...
Les variables instrumentales sont de plus en plus courantes en économie appliquée et en statistique. Pour les non-initiés, pouvons-nous avoir des réponses non techniques aux questions suivantes: Qu'est-ce qu'une variable instrumentale? Quand voudrait-on employer une variable instrumentale? Comment...
J'essaie de comprendre la différence entre la sélection d'échantillons et l'endogénéité et à mon tour, comment les modèles de Heckman (pour traiter la sélection d'échantillons) diffèrent des régressions de variables instrumentales (pour traiter l'endogénéité). Est-il exact de dire que la sélection...
Au cours des derniers mois, j'ai lu intensivement sur la régression quantile en préparation de ma thèse de maîtrise cet été. Plus précisément, j'ai lu la plupart des livres de Roger Koenker de 2005 sur le sujet. Maintenant, je veux étendre ces connaissances existantes aux techniques de régression...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Les graphiques acycliques dirigés (DAG) sont des représentations visuelles efficaces d'hypothèses causales qualitatives dans les modèles statistiques, mais peuvent-ils être utilisés pour présenter une équation variable d'instrument régulière (ou d'autres équations)? Si c'est le cas, comment? Sinon,...
J'essaie d'utiliser l'analyse des variables instrumentales pour inférer la causalité avec des données d'observation. J'ai rencontré une régression des moindres carrés en deux étapes (2SLS) qui est susceptible de résoudre le problème d'endogénéité dans mes recherches. Cependant, je voudrais que la...
Le contexte de cette question s'inscrit dans un cadre de santé c'est-à-dire en examinant une ou plusieurs thérapies dans le traitement d'une condition. Il semble que même des chercheurs très respectés confondent les termes efficacité et efficacité , en utilisant les termes de manière...
Dans Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion (Angrist et Pischke, 2009: page 209), je lis ce qui suit: (...) En fait, le 2SLS (par exemple, l'estimateur Wald simple) qui vient d'être identifié est approximativement sans biais . Ceci est difficile à montrer formellement parce que le...
On m'a dit qu'il était possible d'effectuer une régression IV en deux étapes où la première étape est un probit et la deuxième étape est une OLS. Est-il possible d'utiliser 2SLS si la première étape est un probit mais la deuxième étape est un modèle probit /
J'ai un petit problème avec la syntaxe Stata. J'ai besoin de faire la régression suivante: y= a x + b z+ c ( x z) + ey=ax+bz+c(xz)+ey = ax + bz + c(xz) + e où et sont tous les deux instrumentés et le terme d'interaction utilise les valeurs instrumentées de et .Xxxx z x zzzzx zxzxzXxxzzz Le simple...
J'ai hérité d'un code d'analyse de données que, n'étant pas économétricien, j'ai du mal à comprendre. Un modèle exécute une régression de variables instrumentales avec la commande Stata suivante ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Cet ensemble de données est un panneau...
Je me demande comment une variable instrumentale aborde le biais de sélection dans la régression. Voici l'exemple que je mâche: dans la plupart des économétries inoffensives , les auteurs discutent d'une régression IV relative au service militaire et aux gains plus tard dans la vie. La question...
Le schéma standard de la variable instrumentale en termes de causalité ( ->) est: Z -> X -> Y Où Z est un instrument, X une variable endogène et Y une réponse. Est-il possible que les relations suivantes: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y sont également valables? Bien que la...
(message assez long, désolé. Il comprend de nombreuses informations générales, alors n'hésitez pas à passer à la question en bas.) Intro: Je travaille sur un projet où nous essayons d'identifier l'effet d'une variable endogène binaire, , sur un résultat continu, . Nous avons mis au point un...
J'ai lu que l'estimateur 2SLS est toujours cohérent même avec la variable endogène binaire ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). Dans un premier temps, un modèle de traitement probit sera exécuté au lieu d'un modèle linéaire. Existe-t-il une preuve formelle pour montrer...
Quand il y a une erreur de mesure dans la variable indépendante, j'ai compris que les résultats seront biaisés contre 0. Lorsque la variable dépendante est mesurée avec erreur, ils disent que cela affecte juste les erreurs standard mais cela n'a pas beaucoup de sens pour moi parce que nous sommes...
J'ai eu dans le passé un certain nombre de questions posées à mon sujet concernant des articles publiés dans un certain nombre de domaines où des régressions (et des modèles connexes, tels que des modèles de panel ou des GLM) sont utilisées sur des données d'observation (c'est-à-dire des données...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
L'attribution aléatoire est précieuse car elle garantit l'indépendance du traitement par rapport aux résultats potentiels. C'est ainsi que cela conduit à des estimations non biaisées de l'effet moyen du traitement. Mais d'autres schémas d'affectation peuvent également garantir systématiquement...