We ran a probit regression with a b

We ran a probit regression with a binary variable indicating whether a subject changes strategy from period t to t + 1 as the dependent variable. As independent variables we use dummy variables indicating which was the strategy chosen in t and the period number. We find that, compared to choosing unconditional defection, choosing a strategy from “Other” in period t is associated with a 38% higher probability of choosing a different strategy in t + 1 (p = 0.009). A similar regression using dummy variables to indicate the realized outcomes in t (instead of strategies) does not result in significant coefficients. We also do not get significant coefficients for realized outcomes if we run a separate regression for unconditional defection and reputation building (we cannot run a regression for strong reciprocity since it does not vary or for strategies under “Other” since we have too few observations). Regressions were run using White’s heteroskedasticity consistent estimator to cluster on second movers.

Результаты (русский) 1:

Мы побежали Пробит регрессия с двоичной переменную, указывающую ли предмет изменения стратегии с периода t по t + 1 в качестве зависимой переменной. Мы используем фиктивные переменные, указывающий, которая была стратегия, выбранная в t и период число независимых переменных. Мы найти, что, по сравнению с выбора безусловной бегства, выбор стратегии от «Других» в период t ассоциируется с 38% выше вероятность выбора другой стратегии в t + 1 (p = 0,009). Аналогичные регрессии с использованием фиктивных переменных для указания реализованных решений в t (вместо стратегии) не приводит к значительным коэффициенты. Мы также не получают значительных коэффициенты для реализованных решений если мы запустим отдельные регрессии для безусловной отступничество и репутация здания (мы нельзя запустить регрессии для сильных взаимности, поскольку он не меняется или стратегии под «Другими» так как у нас слишком мало наблюдений). Регрессии были запущены оценщике Уайта гетероскедастичность последовательной кластер на втором грузчики.

Результаты (русский) 2:

Мы провели пробит регрессии с бинарная переменная указывает, изменяется ли предметом стратегии от периода т до Т + 1 в качестве зависимой переменной. В качестве независимых переменных мы используем переменные, указывающие фиктивные который был стратегия, выбранная в т и номера периода. Мы считаем, что, по сравнению с выбором безусловного отступничество, выбирая стратегию из "Другое" в период т связано с 38% более высокой вероятностью выбора иной стратегии в Т + 1 (р = 0,009). Аналогичное регрессии с использованием фиктивных переменных, чтобы указать, реализованные результаты в т (вместо стратегий) не приводит к значимых коэффициентов. Мы также не получают значительные коэффициенты для реализуемых результатов, если мы запустим отдельный регрессии для безусловной бегства и репутации здания (мы не можем запустить регрессии для сильной взаимности, так как он не меняется или стратегий по "Другое", так как у нас слишком мало наблюдений) , Регрессии были проведены с использованием гетероскедастичности состоятельную оценку белых группироваться на второй грузчиков.

Результаты (русский) 3:

мы провели probit регресс в бинарный переменной с указанием того, тема изменения стратегии на период t - 1 в качестве переменной.в качестве независимых переменных, мы используем фиктивных переменных с указанием была стратегия, выбранная в т и период число.мы считаем, что, по сравнению с выбором безусловного перебежчиком,выбор стратегии из "других" в период t связано с 38% выше вероятность выбора иной стратегии в т - 1 (p = 0009 процента).аналогичный регрессия с использованием фиктивных переменных для указания понял, что результаты в T (вместо стратегии) не приводит к значительным коэффициентов.мы также не получил значительных результатов, если коэффициенты понял, у нас отдельные регрессии для безусловного измену и репутацию здания (мы не можем запустить регрессии для сильных взаимности, поскольку она не изменять или стратегий по "другим", поскольку у нас слишком мало замечаний).регрессии работать на белый гетероскедастичность состоятельная оценка к группе на второй грузчиков.