¿Qué enfoques teóricos de la causalidad debería conocer como estadístico / econométrico aplicado? Conozco el (un poquito) Modelo causal de Neyman-Rubin (y Roy , Haavelmo , etc.) El trabajo de Pearl sobre la causalidad Causalidad de Granger (aunque menos orientada al tratamiento) ¿Qué conceptos...
Al implementar el modelo causal de Rubin, uno de los supuestos (no comprobables) que necesitamos es la falta de fundamento, lo que significa ( Y( 0 ) , Y( 1 ) ) ⊥ TEl | X(Y(0 0),Y(1))⊥TEl |X(Y(0),Y(1))\perp T|X Donde los LHS son los contrafactuales, la T es el tratamiento y X son las covariables...
¿Por qué querría controlar cualquier número de covariables de referencia en una situación en la que la asignación al grupo de tratamiento es aleatoria? Según tengo entendido, la asignación aleatoria del tratamiento debería hacer que la variable de tratamiento sea estrictamente exógena, creando un...
¿Cuál es la mejor manera de visualizar las diferencias en las diferencias para el tratamiento binario y continuo? ¿Regreso la variable de resultado en el conjunto de controles, pero excluyo la variable de tratamiento y grafo los residuos en cada grupo (caso binario)? ¿Hay alguna forma de ver la...
Tengo problemas para entender la restricción de exclusión en variables instrumentales. Entiendo que el efecto de tratamiento imparcial es , donde es el resultado, es el tratamiento y es el instrumento. En otras palabras, B = \ frac {ITT} {\ text {Cuota de cumplimiento}}
Según Lee y Little 2017 , cuando se utilizan los métodos de puntaje de propensión (PS), la ponderación de las probabilidades generará el efecto de tratamiento promedio en el tratado (ATT), mientras que el uso de la subclasificación y la ponderación por la probabilidad inversa de tratamiento (IPTW)...