Modele de selection

Cela sélectionnera l`index donné dans le modèle de sélection, en supposant que l`index se trouve dans la plage valide (c.-à-d. supérieur ou égal à zéro, et inférieur au nombre total d`éléments dans le modèle de données sous-jacent). Cet exemple illustre l`utilisation de PROC QLIM pour les modèles de sélection d`échantillons. Le jeu de données est le même que celui de Mroz (1987). L`objectif est d`estimer une fonction d`offre salariale pour les femmes mariées, en tenant compte du biais potentiel de sélection. Sur les 753 femmes, le salaire est observé pour 428 femmes qui travaillent. L`équation de participation de la main-d`œuvre estimée dans l`exemple introductif est utilisée pour la sélection. L`équation salariale utilise le salaire du journal (lsalaire) comme variable dépendante. Les variables explicatives dans l`équation salariale sont les années de scolarité de la femme (EDUC), l`expérience de travail de l`épouse (exper), et le carré d`expérience (expersq). Le programme est le suivant: efface le modèle de sélection de tous les indices sélectionnés. Cette méthode tentera de sélectionner l`index directement avant l`index ciblé actuel. Si clearSelection n`est pas appelé en premier, cette méthode aura le résultat de la sélection de l`index précédent, tout en conservant la sélection de tous les autres indices actuellement sélectionnés. S`il existe déjà un ou plusieurs index sélectionnés dans ce modèle, l`appel de cette méthode n`effacera pas ces sélections-pour ce faire, il est nécessaire d`appeler d`abord clearSelection ().

Méthode pratique pour indiquer si l`index donné est actuellement sélectionné dans ce SelectionModel. Est fonctionnellement équivalent à l`appel de getSelectedIndices (). Contains (index). Retourne la valeur entière indiquant l`index actuellement sélectionné dans ce modèle. S`il y a plusieurs éléments sélectionnés, cela retournera la sélection la plus récente effectuée. 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.

Cette méthode tentera de sélectionner l`index qui contient l`objet donné. Il itérer dans le modèle de données sous-jacent jusqu`à ce qu`il trouve un élément dont la valeur est égale à l`objet donné. À ce stade, il cessera d`itérer-cela signifie que cette méthode ne sélectionnera pas plusieurs index. Notez que la valeur retournée est un instantané dans le temps-si vous souhaitez observer le modèle de sélection pour les modifications apportées à l`index sélectionné, vous pouvez ajouter un ChangeListener en tant que tel: Heckman a discuté du biais de l`utilisation d`échantillons non aléatoires sélectionnés pour estimer les relations comportementales comme une erreur de spécification.