Robustní regresní diskontinuita (Robust Regression Discontinuity Design)
Robustní RDD rozšiřuje klasický regresní diskontinuita design o korekci vychýlení a robustní intervaly spolehlivosti, čímž řeší problém nedostatečného pokrytí konvenční inference RDD. Metoda, vyvinutá Calonico, Cattaneem a Titiunik (2014), využívá lokální polynomiální odhad s bodovým odhadem korigovaným o vychýlení a širším variačním členem, který zohledňuje přidanou nejistotu, a poskytuje intervaly spolehlivosti se správným asymptotickým pokrytím.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Mapa metod
Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.
Zdroje
- Calonico, S., Cattaneo, M. D., & Titiunik, R. (2014). Robust Nonparametric Confidence Intervals for Regression-Discontinuity Designs. Econometrica, 82(6), 2295-2326. DOI: 10.3982/ECTA11757 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2019). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/causal-inference/robust-regression-discontinuity-design
Která metoda?
Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.
- Rozdíl v rozdílech (Diff-in-Diff)Ekonometrie↔ porovnat
- Fuzzy design přerušení regreseKauzální inference↔ porovnat
- Metoda instrumentálních proměnných (IV) pro kauzální inferenciEkonomika zdravotnictví↔ porovnat
- Párování na základě skóre propensityStatistika ve výzkumu↔ porovnat
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →