Las variables instrumentales (IV) se usan para la inferencia causal con datos de observación en presencia de endogeneidad cuando los métodos de regresión estándar producen estimaciones sesgadas e inconsistentes.
Entiendo que la definición básica de endogeneidad es que no está satisfecho, pero ¿qué significa esto en un sentido del mundo real? Leí el artículo de Wikipedia, con el ejemplo de oferta y demanda, tratando de darle sentido, pero realmente no ayudó. He escuchado la otra descripción de endógeno y...
Las variables instrumentales son cada vez más comunes en economía aplicada y estadística. Para los no iniciados, ¿podemos tener algunas respuestas no técnicas a las siguientes preguntas: ¿Qué es una variable instrumental? ¿Cuándo se querría emplear una variable instrumental? ¿Cómo se encuentra o...
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...
En los últimos meses, he leído intensamente sobre la regresión cuantil en preparación para mi tesis de maestría este verano. Específicamente, he leído la mayor parte del libro de 2005 de Roger Koenker sobre el tema. Ahora quiero expandir este conocimiento existente a técnicas de regresión cuantil...
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Los gráficos acíclicos dirigidos (DAG) son representaciones visuales eficientes de supuestos causales cualitativos en modelos estadísticos, pero ¿pueden usarse para presentar una ecuación variable de instrumento regular (u otras ecuaciones)? ¿Si es así, cómo? Si no, ¿por
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...
El contexto de esta pregunta está dentro de un marco de salud, es decir, examinando una o más terapias en el tratamiento de una afección. Parece que incluso los investigadores respetados confunden los términos eficacia y efectividad , usando los términos indistintamente. ¿Cómo se puede pensar en...
En Econometría en su mayoría inofensiva: un compañero empirista (Angrist y Pischke, 2009: página 209) leí lo siguiente: (...) De hecho, el 2SLS recién identificado (digamos, el estimador simple de Wald) es aproximadamente imparcial . Esto es difícil de mostrar formalmente porque 2SLS recién...
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 /
Tengo un pequeño problema con la sintaxis de Stata. Necesito hacer la siguiente regresión: y= a x + b z+ c ( x z) + ey=ax+bz+c(xz)+ey = ax + bz + c(xz) + e donde tanto como z están instrumentados y también el término de interacción x z utiliza los valores instrumentados de x y z .Xxxzzzx...
He heredado un código de análisis de datos que, al no ser econométrico, me cuesta entenderlo. Un modelo ejecuta una regresión de variables instrumentales con el siguiente comando Stata ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Este conjunto de datos es un panel con...
Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La...
El esquema estándar de la variable instrumental en términos de causalidad ( ->) es: Z -> X -> Y Donde Z es un instrumento, X una variable endógena e Y una respuesta. ¿Es posible que las siguientes relaciones: Z <- X ->Y Z <-> X ->Y también son válidos? Si bien se...
(publicación bastante larga, lo siento. Incluye mucha información de fondo, así que no dudes en pasar a la pregunta en la parte inferior). Introducción: estoy trabajando en un proyecto en el que intentamos identificar el efecto de una variable endógena binaria, , en un resultado continuo, y . Se...
He leído que el estimador 2SLS sigue siendo consistente incluso con la variable endógena binaria ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). En la primera etapa, se ejecutará un modelo de tratamiento probit en lugar de un modelo lineal. ¿Hay alguna prueba formal que demuestre...
Cuando hay un error de medición en la variable independiente, he entendido que los resultados estarán sesgados contra 0. Cuando la variable dependiente se mide con error, dicen que solo afecta los errores estándar, pero esto no tiene mucho sentido para mí porque estamos estimando el efecto de no en...
En el pasado, me han hecho una serie de preguntas relacionadas con artículos publicados en varias áreas donde se usan regresiones (y modelos relacionados, como modelos de panel o GLM) en datos de observación (es decir, datos no producidos por un experimento controlado , en muchos casos, pero no...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
La asignación aleatoria es valiosa porque garantiza la independencia del tratamiento de los posibles resultados. Así es como conduce a estimaciones imparciales del efecto promedio del tratamiento. Pero otros esquemas de asignación también pueden garantizar sistemáticamente la independencia del...