Régression par discontinuité (RDD)
La régression par discontinuité (RDD) est une méthode quasi-expérimentale qui estime un effet causal local autour d'une valeur seuil (coupe), en comparant les unités juste en dessous et juste au-dessus du seuil comme si elles étaient assignées de manière quasi aléatoire. Il s'agit du dispositif développé pour la pratique appliquée par Imbens et Lemieux (2008) et par Lee et Lemieux (2010).
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Sources
- 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 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2020). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108684606 ↗
- Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression Discontinuity Designs in Economics. Journal of Economic Literature, 48(2), 281-355. DOI: 10.1257/jel.48.2.281 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Discontinuity Design (RDD). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/econometrics/rdd
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