cmp与opsel及snpopsel 【简单介绍】

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记得曾经介绍过cmp
https://bbs.pinggu.org/thread-799687-1-1.html

想不到，果然是好文章阿！
后来就刊登在stata journal上，而且是今年最新的第二期，
各位可在stata上传下载区下载到。
https://bbs.pinggu.org/thread-1141679-1-1.html


以下是我介绍给我导师与学弟妹们 【信件节录】

親愛的老師與學弟妹們好：
建議大家下載opsel與snpopsel，【findit opsel]
該方法正式於Stata Joura的l2011年第二期被介紹【一年出四期的期刊，理論上今年七月份的最新】
出處:
The Stata Journal
Volume 11 Number 2 2011
pp.213-239

在該文章介紹出snpopsel的兩大特點，
"Two features of this approach are worth noticing: First, it is less computationally demanding
than other semiparametric approaches based on kernel density estimation.
Second, the Monte Carlo simulations by Stewart (2005) and De Luca (2008) suggest
that SNP estimators of discrete choice models have good finite sample performances
relative to both parametric estimators and other semiparametric estimators."

從上述，另一方面，可能可以看出半母數【参数】與半無母數的差異，首先是可能半無母數與半母數應當都是無母數的一種方法，
兩者最大的差異，很可能是density estimation的差異。不過顯然，從第一個特點，半無母數是計算上比較簡便。
【有兴趣者，可以参考Cameron and Trivedi 2005书中的第九章9.7.7小节，页数328-329页】
第二點，有限樣本的pwrformances較好，如果是樣本不夠大的情況，也許半無母數較可取。

實證上的考量：【用opsel与snpopsel】
如果我們的薪水是級距【假设资料调查，您属于哪一薪资阶层，2000以下为0，2000～5000为1…】，而且假設就業後才觀測的到該薪水。
如果先不考慮內生的情況，
那麼研究 bmi 與 obesity 【这个变数请自行设计有兴趣的变数，且暂不考虑内生，所以该变数为外生】對薪水层级可能的影響---母數與半母數的比較
上述指令將十分有用，且值得參考。

祝 研安 ＆ 順心

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关键词：snpopsel OPS PSE NPO pop CMP snpopsel

哈哈，这个主题很好，虽然很少关注离散变量及其非参数回归
这篇文章作者就是写xtabond2的，很厉害

希望楼主可以给以更多介绍，呵呵。
谢谢
祝好！