ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

ตัวแปรเครื่องมือผ่านวิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นตอน (IV/2SLS)×การประมาณค่าแบบทนทานสองเท่า (AIPW)×
สาขาวิชาการอนุมานเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด20092005
ผู้ริเริ่มAngrist & Pischke (textbook treatment); Stock & Yogo (weak-instrument theory)Robins & Rotnitzky; Bang & Robins
ประเภทInstrumental-variables regressionSemiparametric causal estimator
แหล่งต้นตำรับAngrist, J. D. & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นinstrumental variables, IV estimation, 2SLS, instrumental variable regressionAIPW, augmented inverse probability weighting, doubly robust estimator, Çift Gürbüz Kestirici (Augmented IPW / AIPW)
ที่เกี่ยวข้อง55
สรุปIV/2SLS is a two-stage estimation method that recovers the causal effect of an endogenous regressor by isolating the part of its variation driven by an external instrument. It is the workhorse identification strategy in modern applied econometrics, developed at length in Angrist and Pischke's Mostly Harmless Econometrics (2009).Doubly Robust Estimation, also called Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW), is a semiparametric method for estimating causal treatment effects that combines an outcome regression model with a propensity (treatment) model. Developed in the work of Robins & Rotnitzky (1995) and Bang & Robins (2005), it stays consistent as long as at least one of the two models is correctly specified.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Two-Stage Least Squares (2SLS) · Doubly Robust Estimation. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare