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切り捨て回帰モデルは、従属変数の特定の範囲でサンプルが切り捨てられたモデルの一種です。つまり、従属変数の値が特定のしきい値を下回るか上回る観測値は、サンプルから体系的に除外されます。したがって、観測値全体が欠落しているため、従属変数も独立変数も不明です。これは、従属変数の値のみが下限しきい値、上限しきい値、またはその両方でクラスター化され、独立変数の値が利用できる打ち切り回帰モデルとは対照的です。[1]
標本の切り捨ては、観察データを使用する定量的社会科学において広く問題となっており、そのため適切な推定手法の開発は、長い間、計量経済学や関連分野で関心を集めてきました。[2] 1970年代に、ジェームズ・ヘックマンは、切り捨てられた標本とそれ以外の非ランダムに選択された標本との類似性に注目し、ヘックマン補正を開発しました。[3] [4]
切り捨て回帰モデルの推定は、通常、パラメトリック最大尤度法によって行われます。最近では、カーネルベースの方法である局所最小二乗法[5]や局所最大尤度法[6]に基づくさまざまなセミパラメトリックおよびノンパラメトリック一般化が文献で提案されています。
参照
参考文献
- ^ ブリーン、リチャード (1996)。回帰モデル: 打ち切り、サンプル選択、または切り捨てられたデータ。サウザンドオークス: セージ。pp. 2–4。ISBN 0-8039-5710-6。
- ^ 雨宮 孝文 (1973). 「従属変数が切り捨て正規分布である場合の回帰分析」. Econometrica . 41 (6): 997–1016. doi :10.2307/1914031. JSTOR 1914031.
- ^ヘックマン、ジェームズ J. (1976)。「切り捨て、サンプル 選択、限定従属変数の統計モデルの共通構造とそのようなモデルの簡単な推定量」。経済社会測定年報。15 :475–492。
- ^ヘックマン、ジェームズ・J. (1979)。「 仕様エラーとしてのサンプル選択バイアス」。エコノメトリカ。47 ( 1): 153–161。doi :10.2307 / 1912352。JSTOR 1912352。
- ^ Lewbel, A.; Linton, O. (2002). 「ノンパラメトリック検閲および切断回帰」（PDF） . Econometrica . 70 (2): 765–779. doi :10.1111/1468-0262.00304. S2CID 120113700.
- ^ Park, BU; Simar, L.; Zelenyuk, V. (2008). 「切り捨て回帰とその偏導関数の局所尤度推定: 理論と応用」(PDF) . Journal of Econometrics . 146 (1): 185–198. doi :10.1016/j.jeconom.2008.08.007. S2CID 55496460.
さらに読む
- Breen, Richard (1996)。「サンプル選択モデルと切り捨て回帰モデル」。回帰モデル: 打ち切り、サンプル選択、または切り捨てデータ。サウザンドオークス: Sage。pp. 33–47。ISBN 0-8039-5710-6。
- Frölich, Markus (2002)。選択性モデルのセミパラメトリック推定。ニューヨーク: Nova Science。ISBN 1-59033-277-6。
- キング、ゲイリー(1989)。「非ランダム選択モデル」。統一政治手法：統計的推論の類似性理論。ケンブリッジ大学出版局。208～230 ページ。ISBN 0-521-36697-6。
- Maddala, GS (1983)。「打ち切り回帰モデルと切断回帰モデル」。計量経済学における限定従属変数と質的変数。ニューヨーク: ケンブリッジ大学出版局。pp. 149–196。ISBN 0-521-24143-X。