論文の概要: On Binscatter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1902.09608v4
• Date: Sun, 12 Nov 2023 21:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 00:59:24.162706
• Title: On Binscatter
• Title（参考訳）: Binscatterについて
• Authors: Matias D. Cattaneo, Richard K. Crump, Max H. Farrell, Yingjie Feng
• Abstract要約: 本研究では,本手法の特性を公式に研究し,拡張された可視化・エコノメトリ・ビンスキャッタツールを開発した。 Python、R、Staの汎用ソフトウェアが提供されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8739101659113157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Binscatter is a popular method for visualizing bivariate relationships and conducting informal specification testing. We study the properties of this method formally and develop enhanced visualization and econometric binscatter tools. These include estimating conditional means with optimal binning and quantifying uncertainty. We also highlight a methodological problem related to covariate adjustment that can yield incorrect conclusions. We revisit two applications using our methodology and find substantially different results relative to those obtained using prior informal binscatter methods. General purpose software in Python, R, and Stata is provided. Our technical work is of independent interest for the nonparametric partition-based estimation literature.
• Abstract（参考訳）: Binscatterは、二変量関係を可視化し、非公式な仕様テストを実行する一般的な方法である。 本手法の特性を形式的に検討し,可視化・計量用ビンスキャッタツールの開発を行った。 条件付き手段を最適バイニングで推定し、不確実性を定量化する。 また,不正確な結論をもたらす共変量調整に関する方法論的問題にも注目する。 提案手法を用いて2つのアプリケーションを再検討し, 従来の非公式なbinscatter法と比較して, かなり異なる結果を得た。 Python、R、Staの汎用ソフトウェアが提供されている。 我々の技術は非パラメトリック分割に基づく推定文献に独立した関心を持っている。

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