Robuuste Regressie Discontinuïteit Ontwerp
Robuuste RDD breidt het klassieke regressie discontinuïteit ontwerp uit met biascorrectie en robuuste betrouwbaarheidsintervallen, en pakt het onderdekkingprobleem van conventionele RDD-inferentie aan. Ontwikkeld door Calonico, Cattaneo en Titiunik (2014), gebruikt het lokale polynomiale schatting met een bias-gecorrigeerde puntschatting en een bredere variantieterm die rekening houdt met de toegevoegde onzekerheid, wat resulteert in betrouwbaarheidsintervallen met correcte asymptotische dekking.
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
- 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 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2019). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/robust-regression-discontinuity-design
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.
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ vergelijken
- Fuzzy Regression Discontinuity DesignCausale inferentie↔ vergelijken
- Instrumentele Variabelen (IV) Methode voor Causale InferentieGezondheidseconomie↔ vergelijken
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →