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Stata：控制函数法及其Stata应用
控制函数法的核心思想在于，通过对内生解释变量的内生性来源进行提取，然后加入原始模型进行估计，来获得对政策效果的无偏估计。
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内生性-因果推断
1460
Stata：处理衡量偏误-变量误差模型的一些建议
内生性有 3 个主要来源：遗漏变量、互为因果和衡量偏误。其中第三种衡量偏误受到的关注相对较少，但若存在这一问题，会导致研究者无法一致地估计解释变量的系数。
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内生性-因果推断
1284
A-理论部分：控制变量！控制变量！Good-Controls-Bad-Controls
在实证研究中「坏的控制」时常出现，当一个变量的加入使得回归结果与预期产生明显差异时，该变量可能是坏的控制。如何避免这一差异已经成为实证研究中的重要挑战。在本文中，我们试图使用图形工具来解决这一问题
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内生性-因果推断
1942
B-Stata模拟：控制变量！控制变量！Good-Controls-Bad-Controls
Stata模拟：控制变量！控制变量！Good-Controls-Bad-Controls
09/08
内生性-因果推断
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Stata：中断时间序列分析-itsa
中断时间序列 (ITS) 是公共卫生、公共政策和卫生服务领域的一种常见研究方法。该方法通过控制结果变量干预前的上升或下降趋势，来检验干预措施的效果，包括中断前后的水平变化和趋势变化。
07/15
内生性-因果推断
3635
敏感性分析B-Stata实操：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity
Stata实操：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity
07/07
内生性-因果推断
942
敏感性分析A-理论基础：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity
敏感性分析理论基础：控制变量内生时的系数敏感性分析-regsensitivity
07/05
内生性-因果推断
1163
Stata: 一文读懂 Tobit 模型
Tobit 模型适用于被解释变量存在截断 (Truncated) 或截堵 (Censored) 而只能选取一定范围的值的情形。
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内生性-因果推断
18933