Small sample correction for AbsorbingLS
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 25/100
Piste de recherche
Start by reading the AbsorbingLS implementation and its debiased covariance scaling, then look for tests covering that estimator. Check how absorbed variables or areg.approx_rank should affect the degrees-of-freedom correction; done means the scaling reflects the appropriate rank and tests verify the corrected behavior.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
When AbsorbingLS is estimated with debiased = True, the covariance estimator is scaled by nobs / (nobs - nvar), where (nobs, nvar) is the shape of exog_resid.
So nvar here is the number of non-absorbed variables in the regression. Shouldn't the appropriate scaling factor instead be nobs / (nobs - nvar - nabsorbed), where nabsorbed is the number of absorbed variables (or areg.approx_rank)?
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 1.1k
- Forks
- 203
- Merge moyen
- 3 h 26 min
- PR mergées (30 j)
- 115
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Autres issues de bashtage/linearmodels
-
enhancement
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 15/100
bashtage/linearmodels#832 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
bug
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 25/100
bashtage/linearmodels#831 · 1 commentaire ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
IV: LIML kappa with an endogenous regressor spanned by the instruments, kappa's unit dependence, scale-dependent instrument rank checkPeut-être pris Une pull request liée à cette issue est ouverte ou déjà fusionnée. Ouvertebug
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 25/100
bashtage/linearmodels#823 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
enhancement
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 18/100
bashtage/linearmodels#817 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
bug
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 48/100
bashtage/linearmodels#780 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Toutes les issues de bashtage/linearmodels
Issues similaires
-
breaking change
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 82/100
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
check-skill-pages: show fixture build errors when a build failsPeut-être pris @ShahadatTest l’a pris aujourd’hui. Ouvertegood first issue P2
Difficulté 1/5 Moins d'une heure Accessibilité débutants 85/100
coco-research/coco#439 · 1 commentaire ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 72/100
esphome/home-assistant-addon#274 ·
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 72/100
endurain-project/endurain#882 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
Add unit tests for metrics.pyOuvertegood first issue
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 72/100