多重RHS固定估计

发布于04月09日

我正在分析三个同时运行的实验，就像这样:

df <- tibble(
  treatment_1 = 1 * rbinom(1000, 1, 0.5),
  treatment_2 = 2 * rbinom(1000, 1, 0.5),
  treatment_3 = 3 * rbinom(1000, 1, 0.5),
  covariate = rnorm(1000),
  y = covariate + treatment_1 + treatment_2 + treatment_3 + rnorm(1000),
  cluster = rep(1:10, each = 100),
)

我想 for each 实验估计的规格是y ~ covariate + treatment_i + i(treatment_i, covariate, ref = 0) | cluster，当然我可以通过运行feols()三次来实现这一点:

fixest::feols(fml = y ~ covariate + treatment_1 + i(treatment_1, covariate, ref = 0) | cluster, data = df)
fixest::feols(fml = y ~ covariate + treatment_2 + i(treatment_2, covariate, ref = 0) | cluster, data = df)
fixest::feols(fml = y ~ covariate + treatment_3 + i(treatment_3, covariate, ref = 0) | cluster, data = df)

这似乎有点低效，因为这需要我计算cluster个固定效应三次.有没有一种方法可以使用fixest的multiple estimations functionality来估计这三种规格？

fixest::feols(y ~ covariate + sw(treatment_1 + i(treatment_1, covariate, ref = 0), treatment_2 + i(treatment_2, covariate, ref = 0), treatment_3 + i(treatment_3, covariate, ref = 0)) | cluster, data=df)

多重RHS固定估计

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