s*********s
发帖数: 100 | 1 做simulation的时候
目的是estimate beta,
有一个简单的模型
Y = beta0 + beta1*D + beta2*x + beta3*D*x +sigma(D) * epsilon
D=0,1
如果sigma(D=1)不等于sigma(D=0)
在R里有什么简单准确的方法来解决么？
我的目的是想得到 var(beta_hat)和beta的95%CI
我用了WLS，但是好像结果也不太好，95%CI的coverage总是不到90%
不知道是不是因为weights选的不好。
或者还有其他更好的办法解决？
多谢！ |
d******e
发帖数: 7844 | 2 D没有被观测到吧？这难道不需要EM么？
【在 s*********s 的大作中提到】
: 做simulation的时候
: 目的是estimate beta,
: 有一个简单的模型
: Y = beta0 + beta1*D + beta2*x + beta3*D*x +sigma(D) * epsilon
: D=0,1
: 如果sigma(D=1)不等于sigma(D=0)
: 在R里有什么简单准确的方法来解决么？
: 我的目的是想得到 var(beta_hat)和beta的95%CI
: 我用了WLS，但是好像结果也不太好，95%CI的coverage总是不到90%
: 不知道是不是因为weights选的不好。
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s*********s
发帖数: 100 | 3 D是被观测的。
D,x等都是generate出来的。
【在 d******e 的大作中提到】
: D没有被观测到吧？这难道不需要EM么？
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h***i
发帖数: 3844 | 4 how do you choose weight?
【在 s*********s 的大作中提到】
: 做simulation的时候
: 目的是estimate beta,
: 有一个简单的模型
: Y = beta0 + beta1*D + beta2*x + beta3*D*x +sigma(D) * epsilon
: D=0,1
: 如果sigma(D=1)不等于sigma(D=0)
: 在R里有什么简单准确的方法来解决么？
: 我的目的是想得到 var(beta_hat)和beta的95%CI
: 我用了WLS，但是好像结果也不太好，95%CI的coverage总是不到90%
: 不知道是不是因为weights选的不好。
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s*********s
发帖数: 100 | 5 我选了1/x
有更好的选择weights的办法么？
【在 h***i 的大作中提到】
: how do you choose weight?
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h***i
发帖数: 3844 | 6 why not estimate sigma(D), of course use 1/x is not good.
【在 s*********s 的大作中提到】
: 我选了1/x
: 有更好的选择weights的办法么？
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s*********s
发帖数: 100 | 7 因为sigma(D)也是事先选好了的。
你觉得用哪个weight比较合适？
【在 h***i 的大作中提到】
: why not estimate sigma(D), of course use 1/x is not good.
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h***i
发帖数: 3844 | 8 then it is a pretty standard WLS.
say for weighted least square, you want to minimize
sum(w(y-xbeta)^2), here, y-xbeta is episilon/sqrt(w), so, in your case, it
is
episilon * sigma(D)
you need to read book before you do modeling.
【在 s*********s 的大作中提到】
: 因为sigma(D)也是事先选好了的。
: 你觉得用哪个weight比较合适？
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s*********s
发帖数: 100 | 9 多谢多谢。我后来用的weight就是这个。不过好像beta_hat的SE还是不太对。
【在 h***i 的大作中提到】
: then it is a pretty standard WLS.
: say for weighted least square, you want to minimize
: sum(w(y-xbeta)^2), here, y-xbeta is episilon/sqrt(w), so, in your case, it
: is
: episilon * sigma(D)
: you need to read book before you do modeling.
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s*********s
发帖数: 100 | 10 多谢多谢，我后来也是用的这个。不过好像beta_hat的SE还是不太对呢。。
【在 h***i 的大作中提到】
: then it is a pretty standard WLS.
: say for weighted least square, you want to minimize
: sum(w(y-xbeta)^2), here, y-xbeta is episilon/sqrt(w), so, in your case, it
: is
: episilon * sigma(D)
: you need to read book before you do modeling.
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h***i
发帖数: 3844 | 11 可能 程序错了 把code paste 到这让人帮你看看
或者data 问题，因为你用sigma 而不是用sigma hat，所以，当sample size不大的情
况下有可能有问题。
【在 s*********s 的大作中提到】
: 多谢多谢，我后来也是用的这个。不过好像beta_hat的SE还是不太对呢。。
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