강건 퍼지 회귀 불연속성 설계

강건 퍼지 회귀 불연속성 설계(Robust Fuzzy Regression Discontinuity Design)는 임계값(threshold)에서 국소 평균 처리 효과(LATE)를 추정하는데, 이 임계값을 넘어서면 처리(treatment)를 받을 확률이 높아지지만 보장되지는 않습니다. Calonico, Cattaneo, and Titiunik (2014)에 의해 소개된 이 강건한 프레임워크는 편향 보정된 국소 다항식 추정(bias-corrected local polynomial estimation)과 강건 분산 추정량(robust variance estimator)을 적용하여, 날카로운(sharp) 경우와 퍼지(fuzzy) 경우 모두에서 기존 대역폭 최적 추론(bandwidth-optimal inference)의 커버리지 실패를 수정합니다.