* cd "/Volumes/18210463169/---当 前 需 要 做 的 工 作---/广义倾向得分匹配法 学习 (GPS)"cd "G:课件2020年 硕士生计量课程材料广义倾向得分匹配(GPS)模型GPS示例代码"*---------------------------------------------------------set more off* 测试使用gpscoreuse lotterydataset.dta,clearqui generate cut = 23 if prize<=23qui replace cut = 80 if prize>23 & prize<=80qui replace cut = 485 if prize>80gpscore agew male ownhs owncoll tixbot workthen yearw yearm1 yearm2 yearm3 yearm4 yearm5 yearm6, /// t(prize) gpscore(pscore) predict(hat_treat) sigma(sd) cutpoints(cut) /// index(p50) nq_gps(5) t_transf(ln) detail * 测试计算dose-response反映函数use lotterydataset.dta, clearqui generate cut = 23 if prize<=23qui replace cut = 80 if prize>23 & prize<=80qui replace cut = 485 if prize>80matrix define tp = (112534405060708090100)doseresponse agew ownhs male tixbot owncoll workthen yearw yearm1 yearm2 /// yearm3 yearm4 yearm5 yearm6, outcome(year6) t(prize) gpscore(pscore) /// predict(hat_treat) sigma(sd) cutpoints(cut) index(p50) nq_gps(5) /// t_transf(ln) dose_response(dose_response) npoints(100) delta(1) /// reg_type_t(quadratic) reg_type_gps(quadratic) interaction(1) bootstrap(yes) /// boot_reps(100) filename("output") analysis(yes) graph("graph_output") detail *------------------------------------------------------------------------------- ** GPS模型gpscore命令参数的说明* gpscore varlist(这是所有协变量Xi), * t(prize)--设置处理变量* gpscore(pscore)--设置保存计算出来的GPS值的变量* predict(hat_treat)--设置保存拟合处理效应的值* sigma(sd)--设置保存处理变量拟合值的标准差* cutpoints(cut)-- 设置对 处理变量进行切分的变量* index(p10)-- 指明某 分位点 来计算N个GPS值* nq_gps(5)-- 指明对计算出来的GPS划分为几个区间 (后面用于进行Balancing Test做准备)* t_transf(ln)-- 指明对 处理变量做变换的方式* normal_test(type)--指明对gps值是否正太分布的检验方法* normal_level(#)-- 指明对gps值正太分布检验的 显著性水平* test_varlist(varlist)-- 指明需要进行 平衡性 检验的变量是那些(Xi)* test(type)-- 平衡性检验对应的检验方式(双尾检验 还是 单侧检验)* flag(#)-- 控制是否给出平衡检验结果 和 正太检验结果* detail -- 是否给出全部详细的结果*-------------------------------------------------------------------------------** GPS模型中doseresponse_model 命令参数说明* doseresponse_model treatment_var gps_var,outcome(var)* 以下为选用参数* cmd(regress_type)--指定计算gps的模型形式(regress/logit/probit/mlogit/mprobit/oprobit)* reg_type_t(#)--指定模型计算时 Ti 变量进入回归模型的最高次数 (linear/quadratic/cubic)* reg_type_gps(#)--指定模型计算时 gps 变量进入回归模型的最高次数 (linear/quadratic/cubic)* interaction(#)--回归模型中是否加入交互项*-------------------------------------------------------------------------------** GPS模型中doseresponse 命令参数说明* doseresponse varlist(这是所有协变量Xi), * outcome(var) -- 设置效应变量* t(prize)--设置处理变量* gpscore(pscore)--设置保存计算出来的GPS值的变量* predict(hat_treat)--设置保存拟合处理效应的值* sigma(sd)--设置保存处理变量拟合值的标准差* cutpoints(cut)-- 设置对 处理变量进行切分的变量* index(p10)-- 指明某 分位点 来计算N各GPS值* nq_gps(5)-- 指明对计算出来的GPS划分为几个区间 (后面用于进行Balancing Test做准备)* dose_response(newvarlist)-- 指明剂量反应函数的变量名 ？？？？* 以下为选用参数* t_transf(ln)-- 指明对 处理变量做变换的方式* normal_test(type)--指明对gps值是否正太分布的检验方法* normal_level(#)-- 指明对gps值正太分布检验的 显著性水平* test_varlist(varlist)-- 指明需要进行 平衡性 检验的变量是那些(Xi)* test(type)-- 平衡性检验对应的检验方式(双尾检验 还是 单侧检验)* interaction(#)--回归模型中是否加入交互项* flag(#)-- 控制是否给出平衡检验结果 和 正太检验结果* cmd(regress_type)--指定计算gps的模型形式(regress/logit/probit/mlogit/mprobit/oprobit)* reg_type_t(#)--指定模型计算时 Ti 变量进入回归模型的最高次数 (linear/quadratic/cubic)* reg_type_gps(#)--指定模型计算时 gps 变量进入回归模型的最高次数 (linear/quadratic/cubic).* tpoints(...) -- 指明Y_hati|Ti 中 Ti的位置* npoints(#) -- 等同tpoints作用，不过使用均分的方式* delta(#)-- 设定另外的一个处理效应出 mu(t+#)-mu(t) 图* filename(..)-- 设置 tpoints/npoints估计的结果数据* bootsrap(yes/no)-- 设置是否使用bootstrap算法计算* boot_reps(#)-- 设置迭代次数* analysis(yes/no)-- 是否显示图* analysise(#)-- 设置doseresponse函数的置信区间* detail(gpscore/doseresponse) -- 给出那一步的全部详细的结果*-------------------------------------------------------------------------------