ScholarGate
Asystent

Porównaj metody

Przeglądaj wybrane metody obok siebie; wiersze, które się różnią, są wyróżnione.

Metoda regresji z nieciągłością (RDD)×Zmienne instrumentalne za pomocą dwuetapowych najmniejszych kwadratów (IV/2SLS)×
DziedzinaWnioskowanie przyczynoweWnioskowanie przyczynowe
RodzinaRegression modelRegression model
Rok powstania20082009
TwórcaImbens & Lemieux (guide to practice); Cattaneo, Idrobo & Titiunik (practical introduction)Angrist & Pischke (textbook treatment); Stock & Yogo (weak-instrument theory)
TypQuasi-experimental causal designInstrumental-variables regression
Źródło pierwotneImbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI ↗Angrist, J. D. & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355
Inne nazwyRDD, regression discontinuity design, sharp RDD, fuzzy RDDinstrumental variables, IV estimation, 2SLS, instrumental variable regression
Pokrewne55
PodsumowanieRegression Discontinuity Design is a quasi-experimental method that identifies a causal effect by locally comparing units just above and just below a cutoff on a continuous assignment (running) variable. Formalised for applied work by Imbens and Lemieux (2008) and developed as a practical framework by Cattaneo, Idrobo, and Titiunik (2020), it estimates a local average treatment effect (LATE) at the threshold.IV/2SLS is a two-stage estimation method that recovers the causal effect of an endogenous regressor by isolating the part of its variation driven by an external instrument. It is the workhorse identification strategy in modern applied econometrics, developed at length in Angrist and Pischke's Mostly Harmless Econometrics (2009).
ScholarGateZbiór danych
  1. v1
  2. 2 Źródła
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Źródła
  3. PUBLISHED

Przejdź do wyszukiwania Pobierz slajdy

ScholarGatePorównaj metody: Regression Discontinuity · Two-Stage Least Squares (2SLS). Pobrano 2026-06-18 z https://scholargate.app/pl/compare