Ich überarbeite die lineare Regression. Das Lehrbuch von Greene besagt: Nun wird es natürlich andere Annahmen zum linearen Regressionsmodell geben, wie beispielsweise . Diese Annahme kombiniert mit der Linearitätsannahme (die tatsächlich definiert ) strukturiert das
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene...
Angenommen, ich erwäge mehrere unabhängige Variablen für eine mögliche Aufnahme in ein von mir entwickeltes ARIMAX-Modell. Bevor ich verschiedene Variablen anpasse, möchte ich Variablen, die eine umgekehrte Kausalität aufweisen, mithilfe eines Granger-Tests herausfiltern (ich verwende die...
Welche Beziehungen und Unterschiede bestehen zwischen kausaler Inferenz und Vorhersage (sowohl Klassifikation als auch Regression)? Im Vorhersagekontext haben wir die Prädiktor- / Eingangsvariablen und die Antwort- / Ausgangsvariablen. Bedeutet das, dass es einen kausalen Zusammenhang zwischen...
Ich überprüfe das R-Paket OpenMx für eine genetische epidemiologische Analyse, um zu lernen, wie SEM-Modelle spezifiziert und angepasst werden. Ich bin neu in diesem Bereich, also nimm ihn mit. Ich folge dem Beispiel auf Seite 59 des OpenMx-Benutzerhandbuchs . Hier zeichnen sie folgendes...
Mein Verständnis ist, dass selbst Regression keine Kausalität gibt. Es kann nur eine Assoziation zwischen y-Variablen und x-Variablen und möglicherweise eine Richtung geben. Hab ich recht? Ich habe oft Sätze gefunden, die "x sagt y voraus" ähneln, selbst in den meisten Lehrbüchern und auf...
Nachdem wir gezeigt haben, dass zwei Größen korreliert sind, wie schließen wir daraus, dass die Beziehung kausal ist? Und außerdem was verursacht was? Theoretisch kann man nun eine "zufällige Zuordnung" (was auch immer das richtige Wort ist) verwenden, um eventuelle Unfallbindungen zwischen zwei...
Ich versuche, den durchschnittlichen Behandlungseffekt anhand von Beobachtungsdaten mithilfe der Neigungsbewertung (speziell IPTW) abzuschätzen. Ich denke, ich berechne die ATE korrekt, aber ich weiß nicht, wie ich das Konfidenzintervall der ATE unter Berücksichtigung der inversen...
Ich habe drei makroökonomische Variablen (IKS - Verbraucherstimmung, ER - Beschäftigungsquote, DGO - Bestellung langlebiger Güter) und habe Granger-Kausaltests in R durchgeführt. Ich weiß nicht wirklich, wie ich die Ergebnisse eines Granger-Tests interpretieren soll. Könnte mir jemand helfen, die...
Ich beschäftige mich mit ARIMA-Modellierung, die mit exogenen Variablen für Werbemodellierungszwecke erweitert wurde, und es fällt mir schwer, sie Geschäftsbenutzern zu erklären. In einigen Fällen erhalten Softwarepakete eine einfache Übertragungsfunktion, dh den Parameter * Exogene Variable. In...
Ich lese gerade Pearl's Stück (Pearl, 2009, 2. Auflage) über Kausalität und den Kampf, um den Zusammenhang zwischen der nichtparametrischen Identifizierung eines Modells und der tatsächlichen Schätzung herzustellen. Leider schweigt Pearl selbst zu diesem Thema sehr. Als Beispiel habe ich ein...
Sei und Zufallsvariablen. ist die bedingte Mittelwert von gegeben . Wir sagen, ist nicht kausal mit wenn nicht von abhängt , was impliziert, dass es gleich . Lassen Sie uns nun für eine Sekunde mit dieser Definition der Kausalität fortfahren. Nach dem Gesetz der iterierten Erwartungen ist . Dies...
Eine zufällige Zuordnung ist wertvoll, da sie die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen gewährleistet. Auf diese Weise führt dies zu unvoreingenommenen Schätzungen des durchschnittlichen Behandlungseffekts. Andere Zuweisungsschemata können jedoch auch systematisch die...
Statistisches Lernen und seine Ergebnisse sind derzeit in den Sozialwissenschaften allgegenwärtig. Vor ein paar Monaten sagte Guido Imbens: "LASSO ist der neue OLS". Ich habe ein wenig Maschinelles Lernen studiert und weiß, dass das Hauptziel die Vorhersage ist. Ich stimme auch Leo Breimans...
Was ist der beste Weg, um Unterschiede für die binäre und kontinuierliche Behandlung zu visualisieren? Regressiere ich die Ergebnisvariable auf dem Kontrollsatz, schließe aber die Behandlungsvariable aus und zeichne die Residuen in jeder Gruppe (binärer Fall)? Gibt es eine Möglichkeit, die...
Wie interpretiere ich den ATE-Koeffizienten (dh der Nachbehandlungsindikator interagiert mit der kontinuierlichen Variablen)? Macht das Sinn? Sollte ich es in Untergruppen aufteilen und stattdessen nur ein Modell mit festen Effekten ausführen (einen Indikator für jede Untergruppe mit dem...
Die übliche Lehrbuchbehandlung zum Anpassen überflüssiger Variablen in OLS besagt, dass der Schätzer immer noch unvoreingenommen ist, aber möglicherweise eine größere Varianz aufweist (siehe z. B. Greene, Econometric Analysis, 7. Aufl., S. 58). Neulich bin ich auf Judea Perles Behandlung von...
Ich habe gerade eine Ablehnung von einem Wirtschaftsjournal erhalten. Als Gründe für die Ablehnung wurden angeführt: Die Vorteile der Verwendung der semiparametrischen Methode werden im Vergleich zu alternativen einfacheren Techniken mit sauberer Identifizierung von Kausalzusammenhängen nicht...
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...
Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n,...