Best-subset instrumental variable selection method using mixed integer optimization with applications to health-related quality of life and education–wage analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The classical best-subset selection method has been demonstrated to be nondeterministic polynomial-time-hard and thus presents computational challenges. This problem can now be solved via advanced mixed integer optimization (MIO) algorithms for linear regression. We extend this methodology to linear instrumental variable (IV) regression and propose the best-subset instrumental variable (BSIV) method incorporating the MIO procedure. Classical IV estimation methods assume that IVs must not directly impact the outcome variable and should remain uncorrelated with nonmeasured variables. However, in practice, IVs are likely to be invalid, and existing methods can lead to a large bias relative to standard errors in certain situations. The proposed BSIV estimator is robust in estimating causal effects in the presence of unknown IV validity. We demonstrate that the BSIV using MIO algorithms outperforms two-stage least squares, Lasso-type IVs, and two-sample analysis (median and mode estimators) through Monte Carlo simulations in terms of bias and relative efficiency. We analyze two datasets involving the health-related quality of life index and proximity and the education–wage relationship to demonstrate the utility of the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle