Robust Fuzzy Regression Discontinuity Design
La Robust Fuzzy Regression Discontinuity Design stima un effetto medio locale del trattamento (LATE) a una soglia dove il superamento del cutoff aumenta – ma non garantisce – la ricezione del trattamento. Introdotta da Calonico, Cattaneo e Titiunik (2014), la struttura robusta applica una stima polinomiale locale con correzione di bias e un stimatore di varianza robusto, correggendo i fallimenti di copertura dell'inferenza convenzionale ottimizzata per la larghezza di banda sia nei casi sharp che fuzzy.
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Fonti
- 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 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/robust-fuzzy-regression-discontinuity
Quale metodo?
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Regression Discontinuity Design FuzzyInferenza causale↔ confronta
- Metodo delle Variabili Strumentali (IV) per l'Inferenza CausaleEconomia sanitaria↔ confronta
- Effetto Medio Locale del Trattamento (LATE / CACE)Inferenza causale↔ confronta
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
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