Preguntas etiquetadas con 2sls

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Modelos de dos etapas: diferencia entre los modelos de Heckman (para tratar con la selección de muestras) y las variables instrumentales (para tratar con la endogenidad)

Estoy tratando de entender la diferencia entre la selección de muestras y la endogeneidad y, a su vez, cómo los modelos de Heckman (para tratar con la selección de muestras) difieren de las regresiones de variables instrumentales (para tratar con la endogeneidad). ¿Es correcto decir que la...

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2SLS pero Probit de segunda etapa

Estoy tratando de usar el análisis de variables instrumentales para inferir causalidad con datos observacionales. Me he encontrado con una regresión de mínimos cuadrados de dos etapas (2SLS) que probablemente aborde el problema de endogeneidad en mi investigación. Sin embargo, me gustaría que la...

stata probit instrumental-variables 2sls

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Probit mínimos cuadrados de dos etapas (2SLS)

Me dijeron que es posible ejecutar una regresión IV de dos etapas donde la primera etapa es un probit y la segunda etapa es un OLS. ¿Es posible usar 2SLS si la primera etapa es un probit pero la segunda etapa es un modelo probit /

binary-data instrumental-variables probit 2sls

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¿Por qué la forma funcional de la primera etapa en 2SLS no es importante?

En una presentación de hoy, el orador hizo la afirmación anterior. Dijo que incluso si la primera etapa está mal especificada, las estimaciones de coeficientes de la segunda etapa seguirán siendo válidas. Como un estudiante de baja graduación no podía pedir una explicación, ¡así que ahora le rogué...

econometrics 2sls

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Prueba post hoc en un ANOVA de diseño mixto 2x3 con SPSS?

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka