用于倾向得分匹配时,teffects 命令的基本语法是 teffects psmatch (outcome) (treatment covariates) 该示例中 teffects psmatch (y) (t x1 x2) 然而, teffects 的默认行为与 psmatch2 并不相同,因此我们需要使用一些选项来获得相同的结果。 首先, psmatch2 默认报告的是被治疗者的平均治疗效果(称为 ATT)。
倾向得分匹配方法在Stata面板数据回归分析中起到了重要的作用。通过减少处理效应的偏误,倾向得分匹配方法可以提高研究的可靠性和准确性。在使用该方法时,研究者需要合理选择匹配的指标和建立适当的倾向得分模型,以及控制其他可能影响结果的因素。倾向得分匹配方法的应用范围广泛,对于需要控制选择性偏误的研究具有重要意义。...
根据以上结果,可以确定在倾向得分匹配中,我们应该选取的一阶协变量为nodeg、hisp,二阶协变量为c.nodeg#c.ed。综上,根据psestimate命令的运算结果,我们应该选取ed、nodeg、hisp、c.nodeg#c.ed等四个变量作为倾向得分匹配的协变量。 3.2 提升运算速度 psestimate命令在运算中会耗费较长时间,而通常来说,该命令...
iterate(#)表示指定每个logit评估中的最大迭代次数。Stata的默认值是1600。参见[R] logit和[R] maximize获得更多信息 genpscore(newvar)表示指定生成一个带有估计倾向分数的新变量newvar。generate new variable with propensity score estimation genlor(newvar)表示generate new variable with log odds ratio指定生成一...
面板数据中的倾向得分匹配PSM(使用Stata做),附详细程序和思路,感谢... 面板数据中的倾向得分匹配PSM(使用Stata做),附详细程序和思路,感谢Jairaj Gupta,中文解读请关注公众号里2022-05-05推文。#计量经济圈
public class exp2{ public static void main(String args[]){ int i=0; for(i=1;i<=20;i++)System.out.println(f(i));}public static int f(int x){ if(x==1 || x==2) return 1; else return f(x-1)+f(x-2);} } ...
晓西同学创建的收藏夹默认收藏夹内容:倾向得分匹配4(中)/PSM/Stata 操作详解:倾向得分匹配指令、匹配对象读取,检验匹配效果,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
Stata:一文读懂倾向得分匹配(PSM)中协变量选择问题 前言: 众所周知,倾向匹配得分需要前提条件是依可观测变量,那么里面选择的变量个数就可能比较多,那么如何选择协变量呢?若是模型中出现的协变量不显著,该如何选择呢,这个时候就涉及倾向得分匹配(PSM)中协变量选择问题。
Stata:一文读懂倾向得分匹配(PSM)中协变量选择问题 前言: 众所周知,倾向匹配得分需要前提条件是依可观测变量,那么里面选择的变量个数就可能比较多,那么如何选择协变量呢?若是模型中出现的协变量不显著,该如何选择呢,这个时候就涉及倾向得分匹配(PSM)中协变量选择问题。 1psestimate:Estimate the propensity score ...
iterate(#)表示指定每个logit评估中的最大迭代次数。Stata的默认值是1600。参见[R] logit和[R] maximize获得更多信息 genpscore(newvar)表示指定生成一个带有估计倾向分数的新变量newvar。generate new variable with propensity score estimation genlor(newvar)表示generate new variable with log odds ratio指定生成一...