ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Proiectarea Fuzzy Regression Discontinuity

Proiectarea Fuzzy Regression Discontinuity (Fuzzy RDD) estimează efecte cauzale atunci când eligibilitatea pentru un tratament este determinată de un prag pe o variabilă continuă, dar preluarea efectivă a acelui tratament este imperfectă — unele unități eligibile nu primesc tratamentul, iar unele unități neeligibile îl primesc. Pragul acționează ca un instrument, iar estimandul este un Efect Mediu Local al Tratamentului (LATE) pentru complianți în apropierea pragului.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

+13 altele

Surse

  1. Hahn, J., Todd, P., & van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183
  2. 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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGateFuzzy Regression Discontinuity (Fuzzy Regression Discontinuity Design). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026