रिग्रेशन डिसकंटीनिटी प्रश्न


7

मैं एक प्रतिगमन विच्छेद डिजाइन (आरडी) पर विचार कर रहा हूं, जहां "उपचार" में एक निश्चित छंटनी का नियम है (थ्रेशोल्ड के नीचे, आपको जुर्माना नहीं किया गया है - सीमा के ऊपर, आप पर जुर्माना लगाया गया है)। जिस परिणाम पर मैं विचार कर रहा हूं, वह यह है कि आप कितने साल की सजा काट रहे हैं। 4 विकल्प हैं: 1) बिना जुर्माना के रहता है, 2) बिना किसी जुर्माने से जुर्माना किया जाता है, 3) पिछले वर्ष की तुलना में कम जुर्माना लगाया गया था, या 4) जितना आप पिछले थे, उससे अधिक जुर्माना किया गया था। जबकि मैंने इन्हें श्रेणीबद्ध के रूप में सूचीबद्ध किया है, मेरे पास जुर्माने की निरंतर राशि भी है।

यहाँ मेरे सवाल हैं: 1.) मैंने कभी भी "अनुदैर्ध्य" आरडी डिज़ाइन नहीं देखा है जहां उपचार परिणाम से पहले एक समय अवधि पर होता है। क्या इस दृष्टिकोण के साथ कोई पद्धतिगत मुद्दे हैं? 2.) इस दृष्टिकोण को मान्य मानते हुए, मुझे कितनी संभावनाओं को देखते हुए परिणाम को सर्वश्रेष्ठ बनाना चाहिए?

किसी भी सलाह के लिए अग्रिम धन्यवाद!


अगर मैं सही ढंग से समझता हूं, तो आपके पास पैनल डेटा क्या है। प्रत्येक व्यक्तिगत समय-श्रृंखला एक एकल इकाई पर लगाया गया जुर्माना है, और प्रत्येक समय श्रृंखला में प्रत्येक अवलोकन जुर्माना की राशि है (इसलिए $ 0 $ के मूल्य का अर्थ है "नो-फाइन" इस अवधि)। तो, यह भी, डेटा सेट में सभी नंबर गैर-नकारात्मक हैं। सही बात?
Alecos Papadopoulos

सभी खातों पर सही।
oncearunner

जवाबों:


2

तथ्य यह है कि उपचार की तुलना में आपके परिणाम को बाद के बिंदु पर मापा जाता है, समस्या नहीं है, और असामान्य भी नहीं है - यह सभी आरडी अध्ययनों में कुछ हद तक सही है (यदि यह मामला नहीं था, तो कोई कारण नहीं हो सकता है। )।

आपके परिणाम का विश्लेषण कैसे करें, इसके लिए मैं कुछ अलग-अलग विशिष्टताओं का सुझाव देता हूं। सबसे पहले, आपको परिणाम के रूप में निरंतर ठीक उपाय का उपयोग करना चाहिए। दूसरा, आप एक संकेतक चर का उपयोग 1 के बराबर कर सकते हैं यदि उन्हें जुर्माना मिला है, और शून्य के बराबर यदि वे नहीं करते हैं। आप अधिक / कम मामलों के लिए भी इसी तरह के डमी रेजिमेंट करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन यह थोड़ा अधिक जटिल है। यदि आप थोड़ा और उन्नत होना चाहते हैं, तो निश्चित रूप से आरडी फ्रेमवर्क को एक टूबिट मॉडल में लेना दिलचस्प होगा। बहुत जटिल नहीं होना चाहिए, मुझे उम्मीद है, लेकिन मैंने इसके बारे में इतना नहीं सोचा है।

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.