2020-02-01から1ヶ月間の記事一覧
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 L…
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…
はじめに この記事では識別を考える上で重要な欠落変数バイアスについて扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.2.2" The Omitted Variables Bias Formula"を参考にしています。前回の記事で…
はじめに この記事では、共変量を所与とし、介入効果と結果変数とが無関係であるという条件付き独立の仮定(Conditional Independence Assumption;CIA)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly harmless econometrics…
はじめに この記事では飽和モデル(Saturated Model)と主効果(Main Effect)について扱います。これは条件付き期待値関数(Conditional Expectation Function;CEF)が線形になる条件に密接に関係します。記事の内容の多くはJoshua D. Angrist & Jorn-stef…
はじめに この記事では最小二乗推定量(Ordinary Least Square Estimator;OLSE)の性質と、回帰分析を行う際の仮定について扱います。内容の多くはJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.1.3”Asymptotic OL…
中心極限定理(central limit theorem ; CLT)と大数の法則との違い、証明、イメージについての簡単に書きました。
はじめに この記事ではチェビシェフの不等式(Chebyshev's inequality)と大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers:LLN)*1を扱います。内容の多くは東京大学出版の『統計学入門]』第8章を参考にしています。チェビシェフの不等式を用いると、確率変数の従…
計量経済学の教科書「Mostly Harmless Econometrics」Ch3.1.2の学習メモです。回帰分析と条件付き期待値の関係に関する内容です。教科書の定理について証明や補足説明を書きました。
計量経済学の教科書「Mostly Harmless Econometrics」Ch3.1.2の学習メモです。FWL定理を応用したRegression Anatomyの証明や補足説明を書きました。
計量経済学の教科書「Mostly Harmless Econometrics」Ch3.1.1の学習メモです。条件付き期待値に関するセクションです。定理の証明や補足説明を書きました。
はじめに この記事では回帰分析を使って実験データ(experimental data)を分析する方法を扱います。内容の多くはJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Chapter2.3"Regression Analysis of Experiments"に依拠し…
はじめに この記事では、実証研究を行う上で最も重要な課題の一つであるセレクションバイアス(選択バイアス)とその対処法であるランダム化比較試験(Randomized Controlled Trial; RCT) *1を扱います。内容の多くは現代の計量経済学の名著、Joshua D. Ang…