Bayesian Regression Discontinuity Design
Bayesian Regression Discontinuity Design (Bayesian RDD) embeds the classical RD framework — which estimates a local causal effect at a known assignment cutoff — within a Bayesian inferential engine. Prior distributions are placed on the regression functions on either side of the cutoff and on the treatment-effect parameter, yielding a full posterior distribution over the causal estimand rather than a single point estimate with a frequentist p-value.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- Karabatsos, G., & Walker, S. G. (2004). Coherent inference in regression discontinuity designs with a Bayesian nonparametric approach. Journal of the American Statistical Association, 99(468), 1121-1131. · URL
- Chib, S., & Jacobi, L. (2016). Bayesian fuzzy regression discontinuity analysis and returns to compulsory schooling. Journal of Applied Econometrics, 31(6), 1026-1047. · DOI 10.1002/jae.2481
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।