Bayesian Fuzzy Regression Discontinuity
Bayesian Fuzzy Regression Discontinuity (Bayesian Fuzzy RD) combineert de quasi-experimentele logica van het fuzzy regression discontinuity design met volledige Bayesiaanse inferentie. Het schat een lokale gemiddelde behandelingseffect (LATE) bij een beleidsdrempel waarbij de toewijzing van de behandeling probabilistisch is in plaats van deterministisch, door prior-verdelingen toe te passen op alle onbekenden en een volledige posterior-verdeling van het causale effect te verkrijgen in plaats van een enkel puntschatting.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183 ↗
- Chib, S., & Jacobi, L. (2016). Bayesian fuzzy regression discontinuity analysis and returns to compulsory schooling. Journal of Applied Econometrics, 31(6), 1026-1047. DOI: 10.1002/jae.2481 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/bayesian-fuzzy-regression-discontinuity
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Bayesiaanse Instrumentele Variabelen (Bayesian IV)Causale inferentie↔ vergelijken
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ vergelijken
- Fuzzy Regression Discontinuity DesignCausale inferentie↔ vergelijken
- Instrumentele Variabelen (IV) Methode voor Causale InferentieGezondheidseconomie↔ vergelijken
- Lokale Gemiddelde Behandelingsuitkomst (LATE / CACE)Causale inferentie↔ vergelijken
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →