| rdfs:comment
| - Die Instrumentvariablenschätzung (kurz: IV-Schätzung), auch Methode der Instrumentvariablen, oder Instrumentvariablenmethode ist ein Oberbegriff für bestimmte Schätzverfahren in der schließenden Statistik. Ziel der IV-Methode ist es, bei einer Regressionsanalyse eine Korrelation zwischen den erklärenden Variablen und dem Fehlerterm auszuschließen. Dies geschieht, indem man die erklärenden Variablen durch andere Größen ersetzt, die zwar in engem Zusammenhang mit ihnen stehen, aber nicht mit dem Fehlerterm korrelieren oder eine Linearkombination anderer erklärender Variablen darstellen. (de)
- En statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. (fr)
- 도구 변수 (instrument variable)란 통계학에서 사용되는 용어의 일종이다. 두가지 변수 X(원인) 와 Y(결과)를 가정했을 때 Y가 X에 의해 영향을 받는지 확인하고 싶은 경우, X에만 영향을 끼치고 Y에는 영향을 끼치지 않음을 이미 알고 있는 변수K를 추가했을 때 X, Y 의 변화를 추적함으로써 X가 정말로 Y에 영향을 미치는지 확인할 수 있다. 이와같은 확인작업에 사용되는 변수 K를 X, Y 에 대한 도구 변수라고 칭한다. (ko)
- Instrumentvariabler används inom statistik för att uppskatta orsakssamband, när det inte är möjligt att göra kontrollerade experiment. Metoden används för att undvika de systematiska fel som uppkommer i vanlig regressionsanalys när de oberoende variablerna är korrelerade med slumpfelet. Instrumentvariabler, som är korrelerade med den oberoende variabeln men inte med slumpfelet, används för att isolera den variation i oberoende variabeln som inte är korrelerad med slumpfelet. Detta innebär att den oberoende variabelns kausala effekt kan estimeras. (sv)
- 工具变量（英語：instrumental variable，简称“IV”），又稱仪器变量或辅助变量，是经济学、计量经济学、流行病学和相关学科中无法实现可控实验的时，用于估计模型因果关系的方法。 在回归模型中，当解釋變數与误差项存在相关性（内生性问题），使用工具变量法能够得到一致的估计量。内生性问题一般产生于被忽略变量问题或者测量误差问题。当内生性问题出现时，常见的线性回归模型会出现不一致的估计量。此时，如果存在工具变量，那么人们仍然可以得到一致的估计量。根据定义，工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解释变量相关的变量。在线性模型中，一个有效的工具变量应该满足以下两点：
* 此变量和内生解释变量存在相关性；
* 此变量和误差项不相关，也就是说工具变量严格。 (zh)
- En estadística, econometría, epidemiología y disciplinas afines, el método de variables instrumentales (VI) se utiliza para estimar relaciones causales cuando los experimentos controlados no son factibles.
* El instrumento debe estar correlacionado con las variables explicativas endógenas, condicionada a las otras variables.
* El instrumento no puede estar correlacionado con el término de error en la ecuación explicativa, es decir, el instrumento no puede sufrir el mismo problema que la variable original que pretende predecir. (es)
- In statistics, econometrics, epidemiology and related disciplines, the method of instrumental variables (IV) is used to estimate causal relationships when controlled experiments are not feasible or when a treatment is not successfully delivered to every unit in a randomized experiment. Intuitively, IVs are used when an explanatory variable of interest is correlated with the error term, in which case ordinary least squares and ANOVA give biased results. A valid instrument induces changes in the explanatory variable but has no independent effect on the dependent variable, allowing a researcher to uncover the causal effect of the explanatory variable on the dependent variable. (en)
- In statistica, la stima con il metodo delle variabili strumentali è utilizzata nell'analisi di regressione lineare. Un'ipotesi standard del modello classico di regressione lineare è che le variabili esplicative non siano correlate con la componente non spiegata, o disturbo; laddove tale ipotesi viene meno, la regressione con il consueto metodo dei minimi quadrati non consentirà di ottenere stime consistenti (cioè asintoticamente corrette e con varianza asintoticamente nulla). Se tuttavia è disponibile una variabile strumentale, è ancora possibile ottenere stime consistenti. (it)
- 操作変数法（そうさへんすうほう、英: method of instrumental variables, IV）とは、統計学、計量経済学、疫学、また関連分野において、統制された実験が出来ない時、もしくは処置がランダムに割り当てられない時に、因果関係を推定するための方法である。直感的に言えば、操作変数は説明変数と被説明変数の間の相関が二変数間の因果関係をもっともらしく反映していない時に用いられる。妥当な操作変数は説明変数に影響を与えるが被説明変数に独立的な影響を持たず、研究者が被説明変数に対する説明変数の因果効果を明らかにすることを可能とする。
* 操作変数は他の共変数で条件付けた時に、内生的な説明変数と相関しなくてはならない。もしこの相関が統計的に有意なほど高ければ、その操作変数は強い第一段階（英: strong first stage）を持つと言う。相関が弱いとパラメータの推定値と標準誤差について間違った推論を導きかねない。
* 操作変数は説明方程式の誤差項と他の共変数で条件付けた時に相関してはならない。言い換えると、操作変数は元の予測変数と同じ問題に直面することがない。もしこの条件が満たされているならば、その操作変数は除外制約（英: exclusion restriction）を満たすと言う。 (ja)
- Em estatística, econometria, epidemiologia e disciplinas relacionadas, o método de variáveis instrumentais (IV, em inglês) é usado para estimar relações causais, quando experimentos controlados não são viáveis.O método IV permite estimações consistentes quando as variáveis explicativas são correlacionados com os termos de erro de uma relação de regressão. Nesta situação, a regressão linear simples geralmente produz estimativas viesadas e inconsistentes. No entanto, se um instrumento está disponível, estimativas consistentes ainda podem ser obtidas. (pt)
- Metoda zmiennych instrumentalnych – quasi-eksperymentalna technika statystycznej analizy danych we wnioskowaniu przyczynowym, która pozwala na przeciwdziałanie błędom estymacji wprowadzanym przez zmienne zakłócające, dzięki temu że pomocniczo wykorzystuje zmienność zewnętrznych czynników wolnych od ich wpływu – tzw. zmiennych instrumentalnych. (pl)
- Метод инструментальных переменных (ИП, IV — Instrumental Variables) — метод оценки параметров регрессионных моделей, основанный на использовании дополнительных, не участвующих в модели, так называемых инструментальных переменных. Метод применяется в случае, когда факторы регрессионной модели не удовлетворяют условию экзогенности, то есть являются зависимыми со случайными ошибками. В этом случае, оценки метода наименьших квадратов являются смещенными и несостоятельными. (ru)
- Метод інструментальних змінних (ІЗ, IV — Instrumental Variables) — метод оцінки параметрів регресійних моделей, заснований на використанні додаткових змінних, які не використовуються в моделі, так званих інструментальних змінних. Метод застосовується в разі, коли фактори регресійної моделі не задовольняють умові екзогенністі, тобто є залежними з випадковими помилками. У цьому випадку, оцінки звичайного методу найменших квадратів є зміщеними і конзистентними. Сутність методу полягає в замінні змінної, що корелює із залишками, інструментальною змінною, яка повинна мати такі властивості: (uk)
|
_2.png)
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)