Bayesian Panel Quantile Regression for Binary Outcomes with Correlated\n Random Effects: An Application on Crime Recidivism in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article develops a Bayesian approach for estimating panel quantile\nregression with binary outcomes in the presence of correlated random effects.\nWe construct a working likelihood using an asymmetric Laplace (AL) error\ndistribution and combine it with suitable prior distributions to obtain the\ncomplete joint posterior distribution. For posterior inference, we propose two\nMarkov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms but prefer the algorithm that\nexploits the blocking procedure to produce lower autocorrelation in the MCMC\ndraws. We also explain how to use the MCMC draws to calculate the marginal\neffects, relative risk and odds ratio. The performance of our preferred\nalgorithm is demonstrated in multiple simulation studies and shown to perform\nextremely well. Furthermore, we implement the proposed framework to study crime\nrecidivism in Quebec, a Canadian Province, using a novel data from the\nadministrative correctional files. Our results suggest that the recently\nimplemented "tough-on-crime" policy of the Canadian government has been largely\nsuccessful in reducing the probability of repeat offenses in the post-policy\nperiod. Besides, our results support existing findings on crime recidivism and\noffer new insights at various quantiles.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».