. breps (선택 사항) 부트스트랩에서 사용할 샘플 수입니다. 기본값은 1000입니다. 이 항목에 대한 참조가 없습니다. 이 양식을 사용하여 추가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 코드는 그룹 A와 B의 사실 분포와 그룹 B의 반대 분포에 대한 관련 백분위수를 반환합니다. 또한 부트스트랩 메서드를 사용하여 반사실 분포의 계수에 대한 표준 오류를 calcualte합니다. dfl (MyData, 연봉, “성별”, c (“경험”, 년”, “MBA”), pctile = (.1, .25, .5, .75, .9), breps = 100) 시스템에서 관찰 할 수 있습니다. 예를 들어, 남성과 동일한 경험과 MBA를 수료하고 MBA를 수료하면 여성이 얼마나 많은 돈을 벌 수 있는지 보고 싶다면, 우리의 관찰 가능한 것은 변수 경험, 수년간의 경험, MBA가 될 것입니다. 문자열의 벡터로 입력해야 합니다(예: c(“경험”, “연도”, “MBA”)). . dif_tol(선택 사항) 통합.xy에 전달되었습니다. 다음 오류가 있는 경우 더 낮은 값을 사용하십시오: seq.default의 오류(a, length = max(0, b – a- 1)) : 길이는 음수가 아닌 숫자여야 합니다.

이 항목의 등록된 저자인 경우 확인을 기다리는 인용이 있을 수 있으므로 RePEc 작성자 서비스 프로필의 “인용” 탭을 확인할 수도 있습니다. 관심 변수를 분해하는 데 사용되는 변수입니다. A조는 0으로, B그룹은 1로 들어간다. 문자열로 입력해야 합니다. pctile (선택 사항) 분포에서 보고하려는 백분위수입니다. 기본값은 사분위수(25번째, 50번째 및 75번째 백분위수)로 설정됩니다. 0에서 1 사이의 값으로 입력해야 합니다. 수정은 다양한 RePEc 서비스를 필터링하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다.

아무 일도 일어나지 않으면 GitHub 데스크톱을 다운로드하고 다시 시도하십시오. 커널(선택 사항) 분포를 만드는 데 사용할 커널입니다. 기본값은 가우시안입니다. 이 코드는 DFL 분석에서 DFL (1996)에서 디나르도 포르틴 -Lemieux 분해를 구현하여 두 그룹 (A 및 B)에 대한 관심 변수의 분포를 계산한 다음 그룹 B의 구성원이 그룹 A. DiNardo-Fortin-Rt. Rt. R.t. R.t.

민감도(선택 사항) 백분위수를 찾는 데 사용됩니다. 기본값은 .01입니다. 개별 “단계”를 테스하기 전에 추정치가 실제 값에 얼마나 가까워야 하는지입니다. 이 항목을 작성했지만 아직 RePEc에 등록되지 않은 경우 여기에서 작성하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 프로필을 이 항목에 연결할 수 있습니다. 그것은 또한 우리가 에 대해 불확실이 항목에 잠재적 인 인용을 받아 들일 수 있습니다. moodymq/DFL에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 단계 (선택 사항) 백분위수를 찾는 코드는 모든 “단계”에서 값을 테스트하여 관심 변수의 분할을 올바른 백분수로 가장 밀접하게 나누는 관심 변수의 값을 찾습니다.