Modele de selection de heckman

Les résultats sont présentés pour le meilleur modèle de spécification de légères blessures et KSI comme modèles de sélection Heckman dans les tableaux 2 et 3, respectivement. Lorsque ρ est positif, cela indique que les éléments non observables sont positivement corrélés les uns avec les autres; de même, lorsque ρ est négatif, les éléments non observables sont négativement corrélés. Comme le montrent les tableaux 2 et 3, les termes d`erreur pour ρ sont 0,778 et-0,856, ce qui signifie que les facteurs non observés qui causent une légère blessure/KSI sont corrélés positivement et négativement les uns avec les autres, respectivement. Le taux d`écrasement des termes de l`erreur légère blessure/KSI a un grand écart-type, ce qui implique que l`hétérogénéité est capturée en termes de légères blessures/KSI. Le test de Wald révèle que les modèles conjoints sont préférés aux modèles de régression linéaire et probit indépendants, avec des valeurs de 45,85 et de 21,90 respectivement. Cela indique que les deux modèles rejettent l`indépendance de l`équation au niveau de confiance de 95%. Pour répondre à votre deuxième question, vous devez réfléchir aux différences dans les types de limitations de données qui ont donné lieu au développement de ces solutions. J`aime à penser que la variable instrumentale (IV) approche est utilisée quand une ou plusieurs variables est endogène, et il n`y a tout simplement pas de bons procurations à coller dans le modèle pour éliminer l`endogénéité, mais les covariables et les résultats sont observés pour toutes les observations. Les corrections de type Heckman, d`autre part, sont utilisées lorsque vous avez troncation, c.-à-d.

que les informations ne sont pas observées pour ceux dans l`échantillon où la valeur de la variable de sélection = = 0. La correction Heckman (la méthode en deux étapes, la lambda Heckman ou la méthode heckit [1]) est l`une des nombreuses méthodes statistiques connexes développées par James Heckman à l`Université de Chicago de 1976 à 1979, ce qui permet au chercheur de corriger la sélection Biais. [2] les problèmes de partialité de sélection sont endémiques aux problèmes économétriques appliqués [3], [4] qui font de la technique originale d`Heckman, et des raffinements ultérieurs par lui-même et par d`autres, indispensables aux économetriciens appliqués. Heckman a reçu le prix Nobel d`économie en 2000 pour son travail dans ce domaine. Comme nous l`avons déjà établi, la sélection d`échantillons non aléatoires est un type spécifique d`endogénéité. Dans ce cas, la variable omise est la façon dont les personnes ont été sélectionnées dans l`échantillon. En règle générale, lorsque vous avez un problème de sélection d`échantillon, votre résultat est observé uniquement pour ceux pour lesquels la variable de sélection d`échantillon = = 1. Ce problème est également connu sous le nom de «troncation accidentelle», et la solution est communément appelée une correction Heckman. L`exemple classique en économétrie est l`offre salariale des femmes mariées: les résultats du modèle de sélection Heckman pour une légère blessure indiquent que le taux d`écrasement est positivement corrélé avec l`inverse du rayon de braquage, du temps de cycle, de la présence d`arrêts de tramway et l`environnement routier à Kowloon, alors que la légère sévérité des blessures est significativement influencée par l`AADT, l`inverse du rayon de braquage, la présence d`arrêts de tramway, l`environnement routier à Kowloon et les vitesses de déplacement.