作者查詢 / Tinderstick
作者 Tinderstick 的總覽 (PTT發文,留言,暱稱)
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Tinderstick 在 PTT 最新的發文, 共 21 篇
Tinderstick 在 PTT 最新的留言, 共 267 則
10F推: 你的 CI 沒考慮到部分 IV 為插補值所帶來的估計誤差06/13 13:09
11F推: 抱歉,更正一下06/13 13:40
12F推: 你的 CI 沒考慮到插補 IV 的誤差與估計 OR 的誤差之06/13 13:45
13F→: 間的交互作用06/13 13:45
14F推: 在 iid 的前提下,或許可在 bootstrap 裡改用 leave-06/13 13:51
15F→: one-out logistic regression06/13 13:51
16F推: leave-one-out cross-validation logistic regressio06/13 14:51
19F推: 抱歉,好像沒那麼複雜,我想到我的問題去了。你的 re06/13 23:38
20F→: sampling procedure 應該可以捕捉插補誤差和估計誤差06/13 23:38
21F→: ,只要每一次 bootstrap replication 都包含這兩個步06/13 23:38
22F→: 驟即可06/13 23:38
4F推: (3) lnX變動1單位,近似於X變動1%(由泰勒展開式可知)05/02 21:53
1F推: 1. 改用 teffects psmatch (Y) (T covariates)06/20 09:48
2F→: 2. 看不太懂問題,PSM 是先算出 propensity score06/20 09:49
3F→: 不會利用特定變項來配對06/20 09:50
4F→: 所以你或許可以改用 teffects nnmatch 搭配 ematch06/20 09:51
5F推: 喔我看懂了 bysort X1: teffects psmatch (Y) (T X)06/20 10:06
6F→: 上面算的都是 ATE,可以加 atet 選項來算 ATT06/20 10:07
10F推: 原來不能用,看你要不要改用 teffects ipw or ra06/20 10:50
11F→: or ipwra or aipw www.stata.com/manuals13/te.pdf06/20 10:54
5F推: https://doi.org/10.1080/07474938.2017.131850906/02 19:27
6F推: 有至少十篇文章討論相關問題,此外ps_score本身大小06/02 19:33
7F→: 跟匹配的程度沒有關係06/02 19:35
2F推: 看到結局快笑死 to Paul Pierce... the true GOAT!05/22 00:40
Tinderstick 在 PTT 的暱稱紀錄, 共 3 個
暱稱:SLAPP HAPPY
文章數量:1
暱稱:PORCH MONKEY 4 LIFE
文章數量:1
暱稱:聽的死迪克
文章數量:1