Discussion utilisateur:Sépaul Sam
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Gdgourou (discuter) 12 avril 2023 à 17:18 (CEST)
peux tu m'expliquer cet article ?[modifier le code]
Modèles de méta-régression
l'ARM est un outil très efficace qui nous permet estimer les quantités antérieures il fournit des informations interessants et est capable d'aller au-delà des estimations obtenues à partir d'échantillons individuels. Plus précisément, l'ARM utilise les différences entre les études comme variables explicatives dans un modèle de régression pour expliquer l'effet de l'intérêt.
Pendant une etude parallele, la méta-analyse « emprunte de la puissance » à plusieurs études pour améliorer les estimations de paramètres obtenues à partir d'une seule étude. Permetant d'estimer une approximation de l'effet WTP
L'hypothèse de base de notre ARM est que la variation des estimations de CAP peu concluante sur les résumées dans le tableau 2 nous estimons plusieurs spécifications des éléments suivants : Sépaul Sam (discuter) 12 avril 2023 à 17:22 (CEST)
Votre page utilisateur[modifier le code]
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Kirham qu’ouïs-je? 12 avril 2023 à 17:23 (CEST)
peux tu me résumer cet article ?[modifier le code]
- En suite le fait que les 86 effets CAP collectés constituent 35 grappes d'estimations issues d'une même étude, les corrélations d'erreur intra-cluster peuvent affecter les observations WTP, ce qui entraînerait des estimations d'erreur standard biaisées de (2) et (3) [50, 57]. Par conséquent, lors de l'estimation de (2) et (3), nous appliquons plusieurs approches pour atténuer la dépendance aux erreurs intra-étude : (i) WLS avec des erreurs types robustes d'hétéroscédasticité ; (ii) WLS avec des erreurs types robustes en grappes ; et (iii) les erreurs standard bootstrapées sauvages. WLS avec des erreurs standard robustes est considéré comme la spécification de base, tandis que WLS avec des erreurs standard robustes en cluster est généralement considéré comme l'approche supérieure, pour capturer l'hétéroscédasticité dans les données de méta-régression [77]. Néanmoins, Angrist et Pischke (2008 [87]) montrent que le nombre minimum de clusters pour son application devrait être de 42. Comme nos données ne se composent que de 35 clusters d'étude, nous appliquons également la spécification du bootstrap sauvage comme test de robustesse, ce qui est particulièrement adapté aux données de méta-régression avec un petit nombre de clusters [88] Sépaul Sam (discuter) 12 avril 2023 à 17:29 (CEST)
- Wikipédia est une encyclopédie, pas une assistance aux devoirs... Kirham qu’ouïs-je? 12 avril 2023 à 17:30 (CEST)