ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Bayesiansk regresjonsdiskontinuitetsdesign

Bayesiansk regresjonsdiskontinuitetsdesign (Bayesian RDD) integrerer det klassiske RD-rammeverket — som estimerer en lokal kausal effekt ved en kjent tildelingsgrense — innenfor en Bayesiansk inferensmotor. Prior-fordelinger plasseres på regresjonsfunksjonene på hver side av grensen og på parameteren for behandlingseffekt, noe som gir en fullstendig posteriorfordeling over den kausale estimanden i stedet for et enkelt punktestimat med en frekventistisk p-verdi.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Karabatsos, G., & Walker, S. G. (2004). Coherent inference in regression discontinuity designs with a Bayesian nonparametric approach. Journal of the American Statistical Association, 99(468), 1121-1131. link
  2. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/bayesian-regression-discontinuity-design

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.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Regression Discontinuity Design (Bayesian Regression Discontinuity Design). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/causal-inference/bayesian-regression-discontinuity-design · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026