STATA. En el punto de mira: Inferencia robusta
La regresión lineal, un pilar en la investigación aplicada, enfrenta desafíos en su aplicación para garantizar resultados confiables. Es crucial asegurar la solidez de los métodos utilizados para estimar errores estándar, calcular intervalos de confianza y determinar la significancia estadística. Por ejemplo, al estudiar el efecto de tratamientos, la estimación de diferencias en diferencias (DID) se ha convertido en un enfoque común dentro de la regresión lineal.
Sin embargo, un estudio liderado por Bertrand, Duflo y Mullainathan (2004) ha resaltado la importancia de considerar la robustez de los errores estándar, especialmente en contextos donde hay pocos grupos de datos. Esta preocupación ha generado debates en la comunidad científica, especialmente en lo que respecta a la fiabilidad de los errores estándar agrupados.
En respuesta a estas inquietudes, Stata ha introducido nuevas herramientas destinadas a mejorar la inferencia robusta en tales escenarios. Si bien estas medidas están motivadas por el análisis de diferencias en diferencias, su aplicación se extiende a una variedad de modelos de regresión lineal utilizados comúnmente.
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