×
![]()
| Pozīcija | Domēns | Lapa | Darbības |
|---|---|---|---|
| 1 | cran.r-project.org | /package=did | |
|
Pilns URL
Nosaukums
did
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
20 июл. 2022 г. — This package contains tools for computing average treatment effect parameters in Difference in Differences setups with more than two periods and with variation ... |
|||
| 2 | bcallaway11.github.io | /did/ | |
|
Pilns URL
Nosaukums
Treatment Effects with Multiple Periods and Groups • did
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
The did package contains tools for computing average treatment effect parameters in a Difference-in-Differences setup allowing for. |
|||
| 3 | princeton.edu | /~otorres/DID101R.pd... | |
|
Nosaukums
Differences-in-Differences (using R)
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
Автор |
|||
| 4 | github.com | /bcallaway11/did | |
|
Pilns URL
Nosaukums
GitHub - bcallaway11/did
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
The did package contains tools for computing average treatment effect parameters in a Difference-in-Differences setup allowing for. |
|||
| 6 | pedrohcgs.github.io | /did-resources/ | |
|
Nosaukums
DiD Resources
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
... DiD. One can implement the discussed CS estimators using the did R package , the Stata packages csdid and csdid2, and the Python package csdid. Lecture 13 ... |
|||
| 7 | www.rdocumentation.org | /packages/did/versio... | |
|
Nosaukums
did package
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
21 июн. 2019 г. — The standard Difference-in-Differences (DID) setup involves two periods and two groups -- a treated group and untreated group. |
|||
| 8 | rpubs.com | /mbounthavong/cs_sta... | |
|
Nosaukums
Staggered Difference-in-Differences using R
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
29 июл. 2024 г. — This “staggered DID” approach can provide us with an ATT estimate of the impact of the EBP across time where implementation time varies along with treatment ... |
|||
| 9 | yiqingxu.org | /packages/fect/05-pa... | |
|
Nosaukums
5 New DID Methods – fect -- User Manual
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
This chapter will guide you through implementing these HTE-robust estimators, as well as TWFE, in R . It will also provide instructions on creating event study ... |
|||
| 10 | docs.doubleml.org | /stable/examples/R_d... | |
|
Nosaukums
R
Pēdējo reizi atjaunināts
N/A
Lapas autoritāte
N/A
Satiksme:
N/A
Atpakaļsaites:
N/A
Sociālās akcijas:
N/A
Ielādes laiks:
N/A
Fragmenta priekšskatījums:
In this example, we demonstrate, how DoubleML can be used in combination with the did package for R in order to estimate group-time average treatment effects. |
|||