ScholarGate
Asistent
Regression model

Dizajn regresijskog pregiba (RKD)

Dizajn regresijskog pregiba (Regression Kink Design, RKD) je kvazi-eksperimentalna metoda koja procjenjuje uzročni učinak kada pravilo politike stvara promjenu nagiba (pregib) — umjesto skoka — na poznatom pragu varijable trčanja. Formaliziran je kao generalizirani dizajn od strane Carda, Leea, Peia i Webera (2015.) i predstavlja protutežu dizajnu regresijskog diskontinuiteta utemeljenoj na nagibu.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

Izvori

  1. Card, D., Lee, D. S., Pei, Z. & Weber, A. (2015). Inference on Causal Effects in a Generalized Regression Kink Design. Econometrica, 83(6), 2453-2483. DOI: 10.3982/ECTA11224

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 1). Generalized Regression Kink Design (RKD). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/causal-inference/regression-kink-design

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateRegression Kink Design (Generalized Regression Kink Design (RKD)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/causal-inference/regression-kink-design · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026