Diseño de Discontinuidad por Regresión Difusa Robusta
El Diseño de Discontinuidad por Regresión Difusa Robusta estima un efecto de tratamiento local promedio (LATE) en un umbral donde cruzar el punto de corte aumenta — pero no garantiza — la recepción del tratamiento. Introducido por Calonico, Cattaneo y Titiunik (2014), el marco robusto aplica estimación local polinomial con corrección de sesgo y un estimador de varianza robusto, corrigiendo las fallas de cobertura de la inferencia convencional óptima en ancho de banda en casos agudos y difusos.
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Fuentes
- 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 ↗
- Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/robust-fuzzy-regression-discontinuity
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