Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design
Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design rozszerza standardowy fuzzy RDD na ustawienie panelowe lub wielookresowe, pozwalając badaczom oszacować, jak efekt przyczynowy leczenia opartego na probabilistycznym progu ewoluuje w czasie. Łącząc pierwszą fazę fuzzy opartą na IV z wynikami indeksowanymi czasowo, śledzi efekty leczenia w wielu okresach po leczeniu, a nie tylko w jednym przekroju.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
Źródła
- 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 ↗
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/dynamic-fuzzy-regression-discontinuity
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Dynamic Difference-in-DifferencesWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Fuzzy Regression DiscontinuityWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Metoda zmiennych instrumentalnych (IV) do wnioskowania przyczynowegoEkonomika zdrowia↔ porównaj
- Panel Data Regression Discontinuity DesignWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
Similar methods
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →