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.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
+13 altele
Surse
- 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 ↗
- 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.
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate în două etape (2SLS / IV)Econometrie↔ compară
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometrie↔ compară
- Metoda Variabilelor Instrumentale (IV) pentru Inferența CauzalăEconomia sănătății↔ compară
- Efectul Mediu Local al Tratamentului (LATE / CACE)Inferență cauzală↔ compară
- Potrivirea scorului de propensitateStatistică pentru cercetare↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →