問題タブ [causality]
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r - 回帰の不連続性における固定効果の説明 (R の rdrobust パッケージ)
rd デザインを始めたばかりで、固定効果の説明について質問があります。結果変数 y (数年にわたって数百の地区で観察された) を持つデータフレーム df があり、変数 x を実行しているとします。「要因」変数「地区」で地区の固定効果を説明したい
どちらも、指定方法に応じて大きく異なる見積もりを出しますcovs。
私が使った -
- と -
--私が見た回答に基づいています（上記のリンク）が、これらの両方のアプローチで結果が劇的に異なる方法は不可解です。covs固定効果を制御する正しい方法を使用していますか? もしそうなら、上記のアプローチのどれがより良いですか？ドキュメントを調べてみましたrdrobustが、残念ながらわかりませんでした
python - Python での因果関係分析 - P 値が正しくないようです
私はPythonで因果的影響分析を行っています。これは、対照群と比較した場合の介入後の治療群の影響を測定するのに役立ちます（A / Bテスト）。Python を使い始めるには、https://github.com/jamalsenouci/causalimpact/blob/master/GettingStarted.ipynbを参照しました。
私のデータが以下の形式になると仮定します：
Period_1 を処理、Period_2 をコントロールと見なす
次のコードは完全に機能します。
2 つ下のグラフが表示されますが、予測値の信頼区間が実際の値と重なっているため、動きは統計的に有意ではないようです
しかし、私は最終的に動きが統計的に有意であるかどうかに答えたいと思います.治療と対照の間のp値は何ですか? そのために私が使用した
私が得た結果は以下です。そして、p値は0.0であり、正の動きを示す統計があります。これは正しくないようです。実際と予測の差が非常に大きく、予測のCIではなく、実際と重複していない別のデータを試してみましたが、p値はまだ0でした。計算されたp値はこの値では正しくないようです。この因果関係ライブラリの p 値を自己計算するためのポインタはありますか、またはこのライブラリを修正する方法はありますか?
r - 重み付け傾向スコア R に従う標準誤差のイベント発生までの時間モデルのブートストラップ
イベントデータまでの時間で作業し、傾向スコアによってケースを重み付けしています。分散推定法がコックス比例ハザード モデルの HR にどのように影響するかを調べたいと思います。これが今までのコードです
ハザード比の標準誤差を推定するためにブートストラップを行うにはどうすればよいですか?
time-series - グレンジャー因果関係テストのエラー/VAR の例 (Python 3.8)-
Python での VAR モデル構築の「一般的な」例を再現しようとしています/失敗していますが、Granger Causality テストで行き詰っています。提供されたデータセットとコードを使用していますが、次のエラーが発生しています。ここで何が起こっているのか理解できたと思われる場合は、お知らせいただきありがとうございます。一番
ファイル "/Applications/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/statsmodels/tsa/tsatools.py"、524 行目、lagmat2ds で ValueError('Only supports 1 and 2-dimensional data.') を発生させる ValueError: Only supports 1 次元および 2 次元データ。
完全なコードを以下に示します。元のチュートリアルはこちら