Robust Regression Discontinuity Design

Robust RDD utvider den klassiske regresjonsdiskontinuitetsdesignen med skjevhetskorreksjon og robuste konfidensintervaller, og adresserer problemet med underdekning i konvensjonell RDD-inferens. Utviklet av Calonico, Cattaneo og Titiunik (2014), bruker den lokal polynomestimering med et skjevhetskorrigert punktestimat og en bredere varians som tar hensyn til den ekstra usikkerheten, noe som gir konfidensintervaller med korrekt asymptotisk dekning.