बहु-अवधि फजी रिग्रेशन डिसकंटीन्यूइटी डिज़ाइन
बहु-अवधि फजी रिग्रेशन डिसकंटीन्यूइटी डिज़ाइन तब एक स्थानीय औसत उपचार प्रभाव (local average treatment effect) का अनुमान लगाता है जब एक कटऑफ नियम केवल आंशिक रूप से उपचार निर्धारित करता है — अर्थात्, सीमा पार करने से उपचार की संभावना बढ़ जाती है लेकिन इसकी गारंटी नहीं होती — और जब यह असाइनमेंट प्रक्रिया दो या अधिक समय अवधियों या सहस्राब्दियों में देखी जाती है, जिससे बार-बार होने वाली निकट-सीमा तुलनाओं के तहत समेकित या अवधि-विशिष्ट कारण अनुमानों को सक्षम किया जाता है।
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स्रोत
- Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2021). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Extensions. Cambridge Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences. Cambridge University Press. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/multi-period-fuzzy-regression-discontinuity
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