ScholarGate
المساعد
Regression model

تصميم انحدار الانحناء (RKD)

تصميم انحدار الانحناء (RKD) هو طريقة شبه تجريبية تقدّر أثرًا سببيًا عندما تخلق قاعدة سياسة تغييرًا في الميل (انحناءً) - بدلاً من قفزة - عند عتبة معروفة لمتغير تشغيلي. تم إضفاء الطابع الرسمي عليه كتصميم معمّم بواسطة Card و Lee و Pei و Weber (2015) وهو النظير المعتمد على الميل لتصميم انحدار الانقطاع.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Card, D., Lee, D. S., Pei, Z. & Weber, A. (2015). Inference on Causal Effects in a Generalized Regression Kink Design. Econometrica, 83(6), 2453-2483. DOI: 10.3982/ECTA11224

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Regression Kink Design (RKD). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/regression-kink-design

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateRegression Kink Design (Generalized Regression Kink Design (RKD)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/regression-kink-design · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026