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ほとんど無害な計量経済学
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ほとんど無害な計量経済学

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Goodな生活•4年前

【Mostly Harmless Ch.3.4.3】平均への回帰

はじめに この記事は、平均への回帰（regression to the mean）を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.3"Why is Regression Called Regression and What Does Regression-to-the mean Mean?"に依拠しています。 はじめに 平均への回帰 多変量回帰の始まり 参考文献 平均への回帰 統計学用語としての回帰（regression）は、元々はFrancis Galto…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics

関連ブログ

Goodな生活•4年前

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】COP効果

はじめに この記事では、平均処置効果の構成要素の一つであるCOP効果（Conditional on Positive Effects）を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Marginal Effects"を参考にしています。 はじめに 良いCOP、悪いCOP 打ち切り回帰モデル 参考文献 良いCOP、悪いCOP 前回の記事では、平均処置効果（Average Treatment E…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
Goodな生活•4年前

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】制限従属変数

はじめに この記事では制限従属変数（Limited Dependent Variable；LDV）を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Marginal Effects"を参考にしています。 はじめに 制限従属変数とは LDVsの例～RAND医療保険実験 Probitモデルを用いた推定 平均処置効果の分解 参考文献 制限従属変数とは 従属変数（被説明変数）がある限られた範囲の値しか…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
Goodな生活•5年前

【Mostly Harmless Ch.3.3.3】職業訓練による賃金効果の推定（回帰分析vs傾向スコアマッチング）

はじめに この記事では、職業訓練による賃金効果（因果効果）の推定ついて扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.3.3"Propensity Score Methods versus Regression"を参考にしています。 はじめに Ashenfelter （1978）-セレクションバイアスの指摘（Ashenfelter's dip） Lalonde（1986）-実験データ/非実験データの比較（回帰分析vs回帰分析） Dehejia and Wahba（…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
Goodな生活•5年前

【Mostly Harmless Ch.3.3.2】傾向スコアのパラドックス

はじめに この記事では傾向スコアマッチングを用いた推定量の効率性に関する問題（傾向スコアのパラドックス）について扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.3.2"Control for Covariates Using the Propensity Score"を参考にしています。傾向スコアを用いて因果効果を表すことができる、ことを踏まえた上での重要な問題は、どのようなモデルでを推計するか、もしくは特に共変量が連続変数である場合の推定にどの程度平滑化（smo…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
Goodな生活•5年前

【Mostly Harmless Ch.3.3.1,3.5】回帰係数と平均変化率

はじめに この記事では引き続き回帰とマッチング推定量の性質について扱います。前回の記事では介入・処置変数がダミー変数（二項変数）のケースにおいて回帰をマッチング推定量として解釈できると説明しました。この解釈は介入・処置変数が順序（ordered）・連続（continuous）変数のケースにおいても成立します。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly harmless econometrics』Ch.3.3.1の後半"Even More on Regression and Matching: Ordered and Con…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
Goodな生活•5年前

【Mostly Harmless Ch.3.3.1】回帰とマッチング

はじめに 共変量をコントロールするための操作としてのマッチングは、条件付き独立の仮定（CIA）によって正当化されます。Angrist(1998)は自発的な兵役参加が収入に与える影響を推定するためにマッチングを利用しました。 Angrist, Joshua, Estimating the Labor Market Impact of Voluntary Military Service Using Social Security Data on Military Applicants (July 1995). NBER Working Paper No. w5192. Available at …

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
Goodな生活•5年前

【Mostly Harmless Ch.3.2.3】良くないコントロール変数

はじめに この記事では良くないコントロール変数（Bad control）について扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.2.3"Bad Control"を参考にしています。前回の記事では、必要なコントロール変数をモデルに含まずに推定することで発生する欠落変数バイアス（Omitted Variable Bias）を説明しました。しかし、たくさんのコントロール変数を含めることが常に正しいとは限りません。中には回帰モデルに含めるべきではない変数もあります。コント…

#計量経済学#ほとんど無害な計量経済学#Mostly Harmless Econometrics
ライフイズビューティフル•1年前

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法 | 中室牧子 (著), 津川友介 (著) | 2023年書評110

それってあなたの感想ですよね？が流行ってから時間が経ちます。データを見せればどこか納得感が出てくるというのは世の中に蔓延っている気がします。見落としがちな視点に「因果推論」があります。原因と結果の理由を理解するのでは無く単純に相関関係だけを見てグラフを信じてしまうという事が無いようにするトレーニングは日常のあらゆるデータを見るときに大事になるでしょう。 「軽薄な人間は運勢を信じ、強者は因果関係を信じる」- ラルフ・エマーソン 「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法 作者:中室牧子,津川友介 ダイヤモンド社 Amazon 📒 Summary + Notes | まとめノート 因…