首页/ yabo19app/ yabo KENO快乐彩/ 变异性实现
yabo KENO快乐彩

亮点

  • 估计

    • 组群和时间异性

    • 面板数据

    • 重复剖面数据

  • 四大估计器

    • 回归调整

    • 逆概率加权

    • 增强逆概率权重

    • 双向固定效果回归

  • 处理效果图异质

  • 并行预处理趋势测试

  • 集合ATETs

    • 科赫特

    • 时间轴

    • 接触处理

  • 同步置信区间

当平均处理效果随时间变化并跨组别时,你现在可以使用新式汉德瑞斯xthdidregrese命令估计处理器平均处理效果异异使用汉德瑞斯复用跨段数据xthdidregrese带面板数据从四种估计器中选一,包括回归调整和逆概率权重绘图ATETs时间剖面estatetplot.集合ATETs群内、时间内和接触处理estat聚合.探索更多估计特征

处理效果测量处理结果因果治疗指新药理疗程 外科程序 训练程序 甚至广告运动估计ATET有兴趣

标准异差估计器,在现有命令中实施反回归xdidregress估计ATET为跨时间所有组所常用当分组在不同时间点处理时,常数ATET假设可能被违反新建命令执行估计方法计算ATET异性并提供分组和时间专用ATET估计

let's see it works

学校区级程序Health Habits降低校区学生体重指数健康哈比特程序虚构数据程序包含更多运动时间并增加水果蔬菜摄取量数据分布在学校区级 并包含信息 学校是否参加程序哈比特和BMI学生 区百米市.从2013年到2021年共40学区11至14岁学生重复样本

关于结果模型,我们认为母亲教育模度是一个良好的预测器 儿童健康习惯并相信参与运动运动类受波百米市.最后,我们控制学生是否小姑娘计算行为差异 和体型差异 男孩和女孩在这个时代

处理模型使用区公园数停车场转模型哈比特.我们猜想公园较多的学区认为运动空间比公园少的学区在城市规划中更重要因此这些区比较顺从健康哈比斯程序

我们使用ipw估计结果和处理模式上头ipw估计器有双重扰动属性,表示只有结果模型或处理模型之一需要正确指定才能获取一致性估计值

适配模式

.hidregresaibs注:变量id_cohort内含组群指示数由处理变量组成哈比特组变量学校中添加数据集计算AATET为每个组群和时间:Cohort 2015(8)完成2017(8)完成2019(8)时间变量:年时间间隔:2013至2021控制:_did_cohort=0处理:_did_cohort >0
          
id_cohort
组数 4
复数
从未处理 11355
2015 1231
2017 2097
2019 2042
异式处理效果回归数bs =16 725估计器:增强IPW处理层:学校控制组:永不处理错误校内40集群调整
强健化
科赫特 ATETstd错误z Pzz区间]
2015
年份
2014年 6544681.59460481.100.271-51093591.819872
2015 226451 37198-3.230.001-1.9607-4832957
2016年 24918424169657-5980.000-330908-1.674605
2017 72486 236878-11.53 0.000-3.188171-2.261548
2018 78634 6672867-4.18 000-4.09492-1.47876
2019 2993279-13.30
2020 .604415.5929199-1.02 0.308-1.766517.5576866
2021 .652272.3640416-1.79.073-1.35736.06128
2017
年份
2014年 665794 3089663 2.15 0.032.05801671.269142
2015 -1.3933 3871204-3.600.000-2.152042-6.34582
2016年 59478654.0659471.460.144-20212451.391697
2017 71427 4565384-3.750.000-2.609069-8194714
2018 3.170542. 5221368-6.070.000-4.19912-2.147173
2019 2.677014247053-6.990.000-3.800108-2.13294
2020 .0360098 68664 0.05 0.958-1.310243
2021 957117.3510986-2.730.006-1.645258-2689763
2019
年份
2014年 1.434451-51632-2.780.005-2.44626-422476
2015 1.010288.48081652.100.036.0679051.952671
2016年 380-1.230963.4690169
2017 519951948497231.070.284-4.3057631.47048
2018 5863875-0.05 0.957-1.180878
2019 3,602114-10.300.000-4.287845-2.983
2020 388906.6765493-2.05.040-2.714919-.0628943
2021 6222491.5510466-1.130.259-1702284.5577824
注释:ATET使用共变法计算

第一组括号中指定结果模型,第二组括号中规定处理模型我们还指定选项群组(学校)定义学校级处理并识别学校集群变量最后,我们指定时间变量年份中选项时间( ).

下注命令表示绝对变量id_cohort生成群情信息单元同组同时启动处理我们看到数据中分三大组:2015年2017年和2019年此外,我们看到11 355次观察从不处理时间变量年份2013至2021年范围

估计表逐年报告AETET例如,对于2016年组别2015,ATET估计值为-2.5,这意味着HealthHibts程序平均比2016年组别中一个区学生BMI下降2.5比区不参区假设值2016年下降2.5其它估计可作相似解释

很难仅仅通过查看ATETs所有估计来看到ATETs趋势可使用性estatetplot可视化AETS时间剖面图我们指定选项sci显示同时信任带保证覆盖ATETs所有组群和时间的真实值并预定义概率级

.estatetplot,sci

装配模型后,我们可以使用estat聚合集合ATETs内组群、时间和接触处理提供ATETs方方面面汇总比方说,我们使用estat聚合集实时总结每个组别ATET并指定选项图解获取表列输出外汇总图

.estat聚合集图ATET群数=16 725错误校内40集群调整
          
强健化
科赫特 ATETstd错误z Pzz区间]
2015 2.06555.1999412-10.330.000-2.457633-1.673877
2017 1.7781-4.430.000-2.564825-.9913744
2019 869405.4650349-4.020.000-2.780857-9579

如果我们要在时间内总结ATETs,我们指定选项时间轴estat聚合.

.estat汇总时间图ATET数=16 725错误校内40集群调整
          
强健化
时间轴 ATETstd错误z Pzz区间]
2015 226451 37198-3.230.001-1.9607-4832957
2016年 24918424169657-5980.000-330908-1.674605
2017 3654785-5.78 0.000-2.827943-1.395294
2018 4278557-7.080.000-3.867268-2190104
2019 2670184-12.92
2020 .6624494 44865-1.48 0140-1.541787
2021 7575068 2816674-2.69.007-1.309506-2.055078

归根结底,如果我们想归纳不同长度的ATET处理方法,我们指定选项动态.

.estat聚合动态图接触持续时间ATET数=16 725错误校内40集群调整
          
强健化
曝光量 ATETstd错误z Pzz区间]
5级 1.434451-51632-2.780.005-2.44626-422476
4 1.010288.48081652.100.036.0679051.952671
3级 1338267 30916190.430.665-472195.739773
-2 4256324429253-0.990.321-1.2669574.4156925
-1 327141 3197563 1.17 0.244-253967.99425
0 285098 3827362-5.970.0035248-1.5349
一号 3 44265 3829047-6.12 0.000-3.094744-1.593785
2 2.04521.3911543-5.230.000-2.81217-1.27873
3 1.045601.6840119-1.530.126-2.38624.2950372
4 595253
5 .604415.5929199-1.02 0.308-1.766517.5576866
6 .652272.3640416-1.79.073-1.35736.06128
注:接触时间数自第一次处理

数据科学制作

开始今天