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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

मजबूत फजी रिग्रेशन डिसकंटीन्यूइटी डिज़ाइन

मजबूत फजी रिग्रेशन डिसकंटीन्यूइटी डिज़ाइन एक स्थानीय औसत उपचार प्रभाव (LATE) का अनुमान लगाता है, जो एक सीमा पर होता है जहाँ कटऑफ को पार करने से उपचार प्राप्ति में वृद्धि होती है - लेकिन इसकी गारंटी नहीं होती है। कैलोनिको, कैटानियो और टिट्यूनिक (2014) द्वारा प्रस्तुत, मजबूत ढाँचा पूर्वाग्रह-सुधारित स्थानीय बहुपद अनुमान को एक मजबूत विचरण अनुमानक के साथ लागू करता है, जो तेज और फजी दोनों मामलों में पारंपरिक बैंडविड्थ-अनुकूल अनुमान की कवरेज विफलताओं को ठीक करता है।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/robust-fuzzy-regression-discontinuity

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ScholarGateRobust Fuzzy Regression Discontinuity (Robust Bias-Corrected Fuzzy Regression Discontinuity Design). 2026-06-17 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/causal-inference/robust-fuzzy-regression-discontinuity · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026