2SLS在统计模型或线性模型中如何进行系数相等性检验？ [英] How to do test of equality of coefficient for 2SLS in Statsmodels or Linearmodels?

问题描述

因此，如果我对多个处理组和一个对照组进行实验，我会使用统计模型工具分析结果，看看是否有任何一个处理组与对照组有统计学差异：

y~C(处理_组，处理(‘对照’))

然后，我将运行Results.t_test_pairwise()，以确定每个处理组的系数是否相等。即了解每个处理组的结果是否在统计学上显著不同。

在当前情况下，我使用的是StatsModel/LinearModel的2SLS来分析辅助变量，而不是仅仅运行标准的ol。我可以很好地运行分析，并得到结果。但现在我需要看看不同仪器(三个不同的治疗组)的系数是否相同，这样我才能知道不同的治疗组的效果是否有所不同。

statsModel代码：

from statsmodels.sandbox.regression.gmm import IV2SLS as SM2SLS
model = SM2SLS(tdf[endog],tdf['elect_lpd'],tdf[inst]).fit()

或对于LinearModel：

model = LM2SLS(tdf.elect_lpd, tdf[controls], tdf[endog], tdf[inst]).fit(cov_type='clustered')

Josef的response here建议您可以使用Wald t检验，但我需要使用限制矩阵而不是公式。因此，如果有人对如何做到这一点有任何想法，我们将不胜感激。

推荐答案

如果其他人遇到这个问题...我在使用LinearModels时找到了解决方案。

运行模型后：

model = LM2SLS(tdf.elect_lpd, tdf[controls], tdf[endog], tdf[inst]).fit(cov_type='clustered')

然后，您可以运行Wald测试来比较每个治疗组之间的差异。在我的案例中，我有两个治疗组(SBS和Amp；wing)：

test.wald_test(formula = ['endog_sbs = endog_wing'])

这篇关于2SLS在统计模型或线性模型中如何进行系数相等性检验？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！