Robust Regression Discontinuity Design (मजबूत रिग्रेशन डिसकंटीन्यूइटी डिज़ाइन)
Robust RDD (मजबूत आरडीडी) शास्त्रीय रिग्रेशन डिसकंटीन्यूइटी डिज़ाइन (RDD) को पूर्वाग्रह सुधार (bias correction) और मजबूत आत्मविश्वास अंतराल (robust confidence intervals) के साथ विस्तारित करता है, जो पारंपरिक आरडीडी अनुमान (inference) की अल्प-आवरण (under-coverage) समस्या का समाधान करता है। Calonico, Cattaneo, और Titiunik (2014) द्वारा विकसित, यह पूर्वाग्रह-सुधारित बिंदु अनुमान (bias-corrected point estimate) और व्यापक विचरण पद (wider variance term) के साथ स्थानीय बहुपद अनुमान (local polynomial estimation) का उपयोग करता है जो अतिरिक्त अनिश्चितता को ध्यान में रखता है, जिससे सही स्पर्शोन्मुख आवरण (correct asymptotic coverage) वाले आत्मविश्वास अंतराल प्राप्त होते हैं।
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स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/robust-regression-discontinuity-design
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