The Journal of Human Resources· 2015Q1
Küme-Sağlam Çıkarım İçin Bir Uygulamacı Rehberi
A Practitioner’s Guide to Cluster-Robust Inference
- 4.589atıf
- Q1SCImago
- 2015yıl
Kısa özet
Veriler kümelere ayrıldığında, standart istatistiksel hata hesaplamaları kesinliği aşırı tahmin edebilir. Bu rehber, daha doğru çıkarım için küme-sağlam standart hataların nasıl kullanılacağını açıklar, özellikle çok sayıda küme olduğunda.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kümelenmiş veri durumlarında varsayılan standart hatalar güvenilmezdir.
- Çok sayıda küme olduğunda küme-sağlam standart hatalar önerilir.
- Rehber, küme-spesifik sabit etkiler ve çok yönlü kümeleme gibi karmaşıklıkları ele almaktadır.
- Gruplanmış verilerde tahminci kesinliğini anlamak için doğru çıkarım esastır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We consider statistical inference for regression when data are grouped into clusters, with regression model errors independent across clusters but correlated within clusters. Examples include data on individuals with clustering on village or region or other category such as industry, and state-year differences-in-differences studies with clustering on state. In such settings default standard errors can greatly overstate estimator precision. Instead, if the number of clusters is large, statistical inference after OLS should be based on cluster-robust standard errors. We outline the basic method as well as many complications that can arise in practice. These include cluster-specific fixed efects, few clusters, multi-way clustering, and estimators other than OLS.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. The Journal of Human Resources, 2015 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics