ScholarGate
সহকারী

পদ্ধতির তুলনা করুন

নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।

রিগ্রেশন কিঙ্ক ডিজাইন (Regression Kink Design - RKD)×রিগ্রেশন ডিসকন্টিনিউটি ডিজাইন (RDD)×
ক্ষেত্রকার্যকারণ অনুমানকার্যকারণ অনুমান
পরিবারRegression modelRegression model
উদ্ভবের বছর20152008
প্রবর্তকCard, Lee, Pei & WeberImbens & Lemieux (guide to practice); Cattaneo, Idrobo & Titiunik (practical introduction)
ধরনQuasi-experimental design (slope-based RDD)Quasi-experimental causal design
মৌলিক উৎসCard, 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 ↗Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI ↗
অপর নামRKD, regression kink design, kink regression discontinuity, Regresyon Kırılma Tasarımı (RKD — Regression Kink Design)RDD, regression discontinuity design, sharp RDD, fuzzy RDD
সম্পর্কিত45
সারসংক্ষেপThe Regression Kink Design is a quasi-experimental method that estimates a causal effect when a policy rule creates a change in slope (a kink) — rather than a jump — at a known threshold of a running variable. It was formalised as a generalized design by Card, Lee, Pei and Weber (2015) and is the slope-based counterpart of the regression discontinuity design.Regression Discontinuity Design is a quasi-experimental method that identifies a causal effect by locally comparing units just above and just below a cutoff on a continuous assignment (running) variable. Formalised for applied work by Imbens and Lemieux (2008) and developed as a practical framework by Cattaneo, Idrobo, and Titiunik (2020), it estimates a local average treatment effect (LATE) at the threshold.
ScholarGateডেটাসেট
  1. v1
  2. 1 উৎস
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 উৎস
  3. PUBLISHED

অনুসন্ধানে যান স্লাইড ডাউনলোড করুন

ScholarGateপদ্ধতির তুলনা করুন: Regression Kink Design · Regression Discontinuity. 2026-06-18 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/compare