ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dynamisch Fuzzy Regression Discontinuity Design

Dynamisch Fuzzy Regression Discontinuity Design breidt het standaard fuzzy RDD uit naar een panel- of multi-periode-setting, waardoor onderzoekers kunnen schatten hoe het causale effect van een probabilistische drempelgebaseerde behandeling zich in de loop van de tijd ontwikkelt. Door een IV-gebaseerde fuzzy eerste fase te combineren met tijdsgeïndexeerde uitkomsten, traceert het behandelingseffecten over meerdere post-behandelingsperioden, niet slechts een enkele cross-sectionele momentopname.

Openen in MethodMindBinnenkortApply, compare, get guidance
Tools & resources
Dia's downloaden
Learn & explore
VideoBinnenkort

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  1. 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
  2. Cellini, S. R., Ferreira, F., & Rothstein, J. (2010). The Value of School Facility Investments: Evidence from a Dynamic Regression Discontinuity Design. Quarterly Journal of Economics, 125(1), 215-261. DOI: 10.1162/qjec.2010.125.1.215

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/dynamic-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.

Naast elkaar vergelijken
ScholarGateDynamic Fuzzy Regression Discontinuity (Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design). Geraadpleegd op 2026-06-17 via https://scholargate.app/nl/causal-inference/dynamic-fuzzy-regression-discontinuity · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026