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多种方法及其应用

作者

上市的：
  • 朱利奥·贾科莫，坎通
  • 维内拉托马塞利

摘要

多元宇宙分析是一种通过对一个模型（即多元宇宙）的大量规范进行系统而非随机抽样来估计科学主张准确性不确定性的范式。规格一旦适合样本，就会产生统计结果。观察不同规格组的结果统计数据的可变性被认为有助于检查索赔的稳健性或更好地理解其前提。然而，这些程序背后的假设并不明确，也不总是单一的：一般来说，多元样本的适用性仅适用于非参数假设。提出了建模中分析选择的一种新的形式分类。它有助于使多元宇宙的假设更加透明，并检查参数假设。这些理论应用于面板数据集。从设计假设到计算相同广义线性效应的估计值分布，都记录了分析过程。分析强调了模型对面板中固定协变量估计的敏感性，以及这些结果如何对这一决定如此敏感，从而扭曲了线性效应的估计。总之，多元抽样理论与如何衡量多元宇宙的争论有关。

建议引用

  • 坎通纳，朱利奥·贾科莫和托马塞利，维内拉，2023年。"多种方法及其应用,"MetaArXiv公司ukvw7，开放科学中心。
    • 手柄：RePEc:osf:metar:ukvw7
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    IDEAS上列出的参考文献

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    2. Nate Breznau&Eike Mark Rinke&Alexander Wuttke&Hung H.V.Nguyen&Muna Adem&Jule Adriaans&Amalia Alvarez Benjumea&Henrik K.Andersen&Daniel Auer&Flavio Azevedo&Oke Bahnsen&Dave Bal，2022年。"使用相同的数据和假设对许多研究人员进行观察，揭示了一个隐藏的不确定性宇宙,"决策分析，INFORMS，第119（44）卷，第2203150119-页，11月。
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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