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Commit 6413825b authored by luebby's avatar luebby
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Anregungen Toni Stocker. Vielen Dank!

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...@@ -90,9 +90,11 @@ zu definieren. ...@@ -90,9 +90,11 @@ zu definieren.
Wenn Sie vor der Entscheidung stehen: *Nehme ich an der Schulung teil?* gibt es für Ihr Gehalt zwei **potenzielle Ergebnisse (englisch: Potential Outcomes)**: Wenn Sie vor der Entscheidung stehen: *Nehme ich an der Schulung teil?* gibt es für Ihr Gehalt zwei **potenzielle Ergebnisse (englisch: Potential Outcomes)**:
- <blue> Gehalt </blue> ohne <green> Schulung <green>: $\color{blue}{Y}^{\color{green}{X=0}}$ - <blue> Gehalt </blue> ohne <green> Schulung </green>: $\color{blue}{Y}^{\color{green}{X=0}}$
- <blue> Gehalt </blue> mit <green> Schulung <green>: $\color{blue}{Y}^{\color{green}{X=1}}$ - <blue> Gehalt </blue> mit <green> Schulung </green>: $\color{blue}{Y}^{\color{green}{X=1}}$
$\color{blue}{Y}$ ist die *Wirkung*, das Ergebnis, also hier das <blue> Gehalt </blue>. Das hochgestellte $\color{green}{X}$ soll symbolisieren für welche Wert der *Ursache* das Ergebnis betrachtet wird. Ohne <green> Schulung </green> nimmt $\color{green}{X}$ den Wert 0 an, mit <green> Schulung </green> den Wert 1.
![](images/Weggabel.png){width="65%"} ![](images/Weggabel.png){width="65%"}
...@@ -336,7 +338,11 @@ mean(gehalt ~ teilnahme, data = Schulung) ...@@ -336,7 +338,11 @@ mean(gehalt ~ teilnahme, data = Schulung)
``` ```
```{r po-solution} ```{r po-solution}
cat("Potential Outcomes: Durchschnittliches Gehalt ohne Teilnahme:\n")
cat("Für die, die teilnehmen ('Ja') das Counterfactual.\n")
mean(gehalt0 ~ teilnahme, data = Schulung) mean(gehalt0 ~ teilnahme, data = Schulung)
cat("Potential Outcomes: Durchschnittliches Gehalt mit Teilnahme:\n")
cat("Für die, die nicht teilnehmen ('Nein') das Counterfactual.\n")
mean(gehalt1 ~ teilnahme, data = Schulung) mean(gehalt1 ~ teilnahme, data = Schulung)
``` ```
......
...@@ -215,7 +215,7 @@ y <- f_Y(z) ...@@ -215,7 +215,7 @@ y <- f_Y(z)
cat("Wert y (Verstehen):", y, "\n") cat("Wert y (Verstehen):", y, "\n")
``` ```
Für die Erläuterung bitte auf `Nächstes Thema` klicken. Für die Erläuterung bitte auf `Weiter` klicken.
## ##
...@@ -261,6 +261,9 @@ Die zugrunde liegenden Gleichungen des soeben simulierten kausalen Modells laute ...@@ -261,6 +261,9 @@ Die zugrunde liegenden Gleichungen des soeben simulierten kausalen Modells laute
Dabei steht $\mathcal{G}(1,\,10)$ für eine *Gleichverteilung* auf den Bereich von $1$ bis $10$ und $\mathcal{N}(0,\,1)$ für eine *Normalverteilung* mit den Parametern $\mu=0$ und $\sigma=1$, also eine Standardnormalverteilung. Die konkreten Funktionen und Parameter sind hier willkürlich gewählt. Dabei steht $\mathcal{G}(1,\,10)$ für eine *Gleichverteilung* auf den Bereich von $1$ bis $10$ und $\mathcal{N}(0,\,1)$ für eine *Normalverteilung* mit den Parametern $\mu=0$ und $\sigma=1$, also eine Standardnormalverteilung. Die konkreten Funktionen und Parameter sind hier willkürlich gewählt.
Einsetzen von $f_{\color{violet}{Z}}$ in $f_{\color{blue}{Y}}$ ergibt
$\color{blue}{Y} = 3 \cdot (5 \cdot \color{green}{X} + U_{\color{violet}{Z}}) + U_{\color{blue}{Y}}=15 \cdot \color{green}{X} + 5 \cdot U_{\color{violet}{Z}} + U_{\color{blue}{Y}}.$
Für $n=100$ simulierten Beobachtungen lautet der dazugehörige `R`-Code: Für $n=100$ simulierten Beobachtungen lautet der dazugehörige `R`-Code:
```{r RSim, eval = FALSE} ```{r RSim, eval = FALSE}
......
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