Invertibility problem: check variability of running variable around cutoff

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stata小白一枚，在使用指令rdrobust gpi stdmonth02,all时出现如标题所示的错误，请问各位大神应该如何解决呢？

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关键词：variability Variable Ability problem running

提示让你检查运行变量在临界值附近的变化。也就是说，如果运行变量在临界值附近变化不大，没法估计处理效应。我在改变最优带宽倍数进行估计时，也出现该错误。可能原因是我在填写b()和h()选项用了最优带宽的乘法表达式。如果直接填入最优带宽的倍数值，就不会出现上述报错。

adamesky 发表于 2021-7-20 11:42
提示让你检查运行变量在临界值附近的变化。也就是说，如果运行变量在临界值附近变化不大，没法估计处理效应 ...

您好，我也出现这个问题，但是直接填入最优带宽的倍数值仍然会报错，并且该问题只会出现在0.5倍最优带宽情况下。换言之，任何比最优带宽更小的带宽都得不到估计结果。。不知道有什么解决办法

7911665599 发表于 2022-11-10 21:57
您好，我也出现这个问题，但是直接填入最优带宽的倍数值仍然会报错，并且该问题只会出现在0.5倍最优带宽情 ...

你好 请问你解决了吗 求教

stata 前一天跑的结果能跑出来，第二天报错

在使用`rdrobust`命令时遇到“invertibility problem: check variability of running variable around cutoff”的错误，通常意味着你的数据在截断点（cutoff）附近的变量（running variable）分布可能存在问题。这个问题可能是因为截断点附近的变量值不够多样或者分布不均匀导致的。

解决这个问题的方法主要有以下几种：

1. **检查数据**：首先，你需要检查你的连续变量（running variable，例如本例中的`stdmonth02`）在截断点附近的分布情况。可以使用图表的方式来直观地查看这个分布，比如使用散点图或密度图。这样可以帮助你发现问题所在，比如是否所有的观测值都集中在截断点的一侧，或者截断点附近的观测值是否过于稀疏。

2. **调整截断点**：如果发现问题出在截断点的选择上，可以考虑调整截断点。有时候，微调截断点的位置能够改善变量在截断点附近的分布情况，从而解决“invertibility problem”。

3. **增加数据**：如果可能的话，增加观测值，特别是增加截断点附近的观测值，也可以帮助解冑问题。更多的数据可以增加变量在截断点附近的分布密度，可能会解决invertibility问题。

4. **使用其他方法**：如果上述方法都不能解决问题，可能需要考虑使用其他统计方法来分析数据。比如，如果数据确实不适合使用`rdrobust`，或者如果截断点附近的数据问题无法解决，可能需要考虑其他回归方法或因果推断方法。

5. **咨询专家**：如果你尝试了上述所有方法仍然无法解决问题，可能需要咨询统计专家或者你的导师。他们可能会根据你具体的数据和研究问题给出更专业的建议。

最后，`rdrobust`是一个强大的工具，但它要求数据在截断点附近有良好的连续性和多样性。确保这一点是使用`rdrobust`进行分析的前提。希望这些建议能够帮助你解决问题。

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