Regresijas atšķirības dizains (RDD)
Regresijas atšķirības dizains (Regression Discontinuity Design, RDD) ir kvaz eksperimentāla metode, kas novērtē lokālu cēloņsakarību efektu ap sliekšņa (nogrieznes) vērtību, salīdzinot vienības tieši zem un tieši virs nogriežņa, it kā tās būtu gandrīz nejauši sadalītas. Šo dizainu praktiskai lietošanai izstrādāja Imbenss un Lemjē (Imbens and Lemieux, 2008) un Lī un Lemjē (Lee and Lemieux, 2010).
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2020). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781108684606 ↗
- Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression Discontinuity Designs in Economics. Journal of Economic Literature, 48(2), 281-355. DOI: 10.1257/jel.48.2.281 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Regression Discontinuity Design (RDD). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/econometrics/rdd
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Diferenču starpībām (Diff-in-Diff)Ekonometrija↔ compare
- Instrumentālo mainīgo (IV) metode cēloņsakarību noteikšanaiVeselības ekonomika↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Fiksēto efektu paneļa datu modelisEkonometrija↔ compare
- Propensity Score MatchingPētniecības statistika↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →