Robust Fuzzy Regression Discontinuity Design
Robust Fuzzy Regression Discontinuity Design estimerer en lokal gjennomsnittlig behandlingseffekt (LATE) ved en terskel der det å krysse grenseverdien øker – men ikke garanterer – mottak av behandling. Introdusert av Calonico, Cattaneo og Titiunik (2014), anvender det robuste rammeverket bias-korrigert lokal polynomiell estimering med en robust variansestimator, som korrigerer dekningsfeilene til konvensjonell båndbredde-optimal inferens i både skarpe og fuzzy tilfeller.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/robust-fuzzy-regression-discontinuity
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.
- Differanse-i-differanser (DiD)Økonometri↔ compare
- Fuzzy Regression Discontinuity DesignKausal inferens↔ compare
- Instrumentelle variabler (IV) metode for kausal inferensHelseøkonomi↔ compare
- Lokal gjennomsnittlig behandlingseffekt (LATE / CACE)Kausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistikk↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →