만약 종속변수 y가 연속적이지 않다면?
왠지 선택의 문제를 다루고 싶을 때.. (가구의 주택소유여부, 기업의 Stock Option 부여 여부, 개인의 흡연 여부..)
우리는 종속변수를 0 또는 1로 coding. (binary choice)
y의 예측값은 선택확률의 의미를 가지게 됨.
이 경우, 문제가 생긴다. (Linear Probability Model)
Heteroskedast
conditional ignorability)의 가정에 기초하여 선택편의를 통제하려는 방법이다. 이 방법은 본 연구에서 채택할 PSM 방법도 포함되지만, 성과변수의 과거값을 포함한 다양한 통제변수들을 활용한 OLS 방법도 포함한다.
두 번째 종류의 방법은 실업자들의 사업 참가에 관한 결정과 관련하여 일련의 가정을 설정
카이제곱 검정을 넘어서서:
두 명명척도 변인 간의
연관성 기술
(Beyond Chi-Squared:
Describing Association Between
Two Nominal Scale Variables)
목 차
Ⅰ. 머리말
Ⅱ. 연관성과 인과추론
Ⅲ. 명명척도 변인 간의 관계성 분석을
위한 현대적 접근
: 로그선형모델에 대한 기본적 소개
Ⅰ. 머리말
▶ 카이제곱 검정의 한계
A Bayesian growth mixture model to examine maternal hypertension and birth outcomes
SEM Final Project
Abstract
본 보고서는 Neelon et al(2011)의 논문을 읽고 그들이 수행한 분석을 이해하고 또한 그 분석을 재연해보는 것을 목표로 한다. 그들은 지금까지 임신 중 태아의 건강에 미치는 어머니의 여러 가지 요인을 분석하는 데에 있어
Ⅰ. 서론
Grinblatt, Masulis, Titman은 주식배당이나 주식분할이 실시된 기업에 대하여 광범위하게 조사한 결과 주식분배에 관한 공시의 효과는 가까운 미래의 현금배당의 증가와는 직접적인 관련이 없음을 발견하였다.
그들은 Fama, Fisher, Jensen, Roll의 선행 연구가 공시일 전후의 다른 재무적 사건에 의하