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R语言 sampleSelection包 heckitVcov()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 21:35:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
heckitVcov(sampleSelection)
heckitVcov()所属R语言包:sampleSelection

                                        Heckit Variance Covariance Matrix
                                         Heckit方差协方差矩阵

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate the asymptotic covariance matrix for the coefficients of a Heckit estimation
系数一个Heckit估计的协方差矩阵计算的渐近


用法----------Usage----------


   heckitVcov( xMat, wMat, vcovProbit, rho, delta, sigma,
   saveMemory = TRUE )



参数----------Arguments----------

参数:xMat
model matrix of the 2nd step estimation.
第2步估计的模型矩阵。


参数:wMat
model matrix of the 1st step probit estimation.
第1步概率估计的模型矩阵。


参数:vcovProbit
variance covariance matrix of the 1st step probit estimation.
的第一步骤概率估计的方差协方差矩阵。


参数:rho
the estimated ρ, see Greene (2003, p. 784).
估计ρ,格林(2003年,第784页)。


参数:delta
the estimated δs, see Greene (2003, p. 784).
估计δ的信息,请参阅格林(2003年,第784页)。


参数:sigma
the estimated σ, see Greene (2003, p. 784).
估计σ,格林(2003年,第784页)。


参数:saveMemory
logical. Save memory by using a different implementation of the formula? (this should not influence the results).
逻辑。保存记忆的公式中使用了不同的实现? (这应该不影响结果)。


Details

详细信息----------Details----------

The formula implemented in heckitVcov is available, e.g., in Greene (2003), last formula on page 785.
其计算公式实施的heckitVcov是可用的,例如,在格林(2003年),第785页上的最后一个公式。


值----------Value----------

the variance covariance matrix of the coefficients.
的方差协方差矩阵的系数。


(作者)----------Author(s)----------


Arne Henningsen



参考文献----------References----------

Econometric Analysis, Fifth Edition, Prentice Hall.
Asymetric covariance matrices of two-stage probit and two-stage tobit methods for simultaneous equations models with selectivity. Econometrica, 48, p. 491-503.

参见----------See Also----------

heckit.
heckit。

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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