“ Stata”或“ R”中回归不连续设计中的图形

Lee和Lemieux（p。31，2009）建议研究人员在进行回归不连续性设计分析（RDD）时呈现图表。他们建议执行以下步骤：

“ ...对于某个带宽，以及分别对于截止值左侧和右侧的一定数量的仓和，想法是构造仓（， ]，其中 +，其中 “ $h$ $K_0$ $K_1$ $b_k$ $b_{k+1}$ $k = 1, . . . ,K = K_0$ $K_1$ $b_k = c−(K_0−k+1) \cdot h.$

c=cutoff point or threshold value of assignment variable
h=bandwidth or window width.

...然后比较临界点左右两侧的平均结果...”

..在所有情况下，我们还显示了截止点两侧分别估算的四次回归模型的拟合值...（同一页的第34页）

我的问题是，我们如何在编写该程序Stata或R密谋结果变量的图表对赋值的变量（置信区间）的急剧RDD ..一个样品例如在Stata提到这里和这里（更换rd_obs RD）和样本在例子R是在这里。但是，我认为这两个步骤均未执行第1步。请注意，它们都具有原始数据以及图中的拟合线。

没有置信度变量的样本图[Lee and Lemieux，2009] 在此处输入图片说明预先谢谢。

— 指标
source

回应您的问题，复活您的问题的一个好方法是对其进行编辑并提供悬赏：这将使您的问题更加丰富，并使更多的人对此感兴趣。如果您认为在Stack Overflow上可以更好地解决此问题，请告诉我们，我们可以为您迁移它。

— chl

我希望将其迁移到Stack Overflow。

— 公制

不幸的是，这个问题太旧了，无法迁移到Stack Overflow。我相信它属于Cross Validated，但是如果您想问一下Stack Overflow（着重于编程方面并提供一个最小的可重现示例），请告诉我，我将在这里关闭。

— chl

您应该使用cmogram。它可以满足您的所有需求。

— Yan Song

Answers:

$K_i$

use votex // the election-spending data that comes with rd

tw 
(scatter lne d, mcolor(gs10) msize(tiny)) 
(lpolyci lne d if d<0, bw(0.05) deg(2) n(100) fcolor(none)) 
(lpolyci lne d if d>=0, bw(0.05) deg(2) n(100) fcolor(none)), xline(0)  legend(off)

twoway $x$ $s$ $se$ $ul$ $ll$

lpoly lne d if d<0, bw(0.05) deg(2) n(100) gen(x0 s0) ci se(se0)
lpoly lne d if d>=0, bw(0.05) deg(2) n(100) gen(x1 s1) ci se(se1)

/* Get the 95% CIs */
forvalues v=0/1 {
    gen ul`v' = s`v' + 1.95*se`v' 
    gen ll`v' = s`v' - 1.95*se`v' 
};

tw 
(line ul0 ll0 s0 x0, lcolor(blue blue blue) lpattern(dash dash solid)) 
(line ul1 ll1 s1 x1, lcolor(red red red) lpattern(dash dash solid)), legend(off)

如您所见，第一个绘图中的线与第二个绘图中的线相同。

— 迪米特里（Dimitriy V. Masterov）
source

@Dimitry：为解决方案+1。但是，我想获得每个bin的平均值（请运行上面的stata示例），而不是显示原始值的散点图。CI很棒。

— Metrics

我不太确定你的意思。我添加了代码，显示如何手动获取每个bin中的平滑均值。如果这不是您想要的，请更详细地说明您的想法。据我所知，这些图通常显示原始数据和平滑的均值。

— Dimitriy V. Masterov

引用Lee和Lemieux的话（2009年第31页）：“绘制数据图形的标准方法是将赋值变量（此处为d）划分为多个bin，确保截止的每一侧都有两个单独的bin点（以避免将已处理和未处理的观测值混合在同一容器中）。然后，可以为每个容器计算结果变量的平均值，并针对容器的中点绘制图形。因此，如果有50个仓位，那么我们左右将只有25个数据点，而不是全部原始数据（例如，参考数据的图表6（b）：正在更新中）

— 指标

现在很清楚！我同意内核。但是您确定现在不是0度吗？那将相当于平均加权的平均平滑。

— Dimitriy V. Masterov

我相信这对应于具有规则内核和0度多项式的

— lpoly

这是一个固定的算法。Calonico，Cattaneo和Titiunik最近提出了一种健壮的带宽选择程序。他们为Stata和R实施了理论工作，并且还附带了plot命令。这是R中的示例：

# install.packages("rdrobust")
library(rdrobust)
set.seed(26950) # from random.org
x<-runif(1000,-1,1)
y<-5+3*x+2*(x>=0)+rnorm(1000)
rdplot(y,x)

这将为您提供此图：

— 德登
source

嗨，如何添加CI？

— Krantz