Proiectarea robustă a regresiei cu discontinuitate
RDD robust extinde proiectarea clasică a regresiei cu discontinuitate prin corecția biasului și intervale de încredere robuste, abordând problema sub-acoperirii inferenței convenționale RDD. Dezvoltat de Calonico, Cattaneo și Titiunik (2014), utilizează estimarea polinomială locală cu o estimare punctuală corectată pentru bias și un termen de varianță mai larg care ia în considerare incertitudinea adăugată, generând intervale de încredere cu acoperire asimptotică corectă.
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.
Surse
- Calonico, S., Cattaneo, M. D., & Titiunik, R. (2014). Robust Nonparametric Confidence Intervals for Regression-Discontinuity Designs. Econometrica, 82(6), 2295-2326. DOI: 10.3982/ECTA11757 ↗
- Cattaneo, M. D., Idrobo, N., & Titiunik, R. (2019). A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press. ISBN: 978-1108710206
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bias-Corrected Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/robust-regression-discontinuity-design
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometrie↔ compară
- Proiectarea Fuzzy Regression DiscontinuityInferență cauzală↔ compară
- Metoda Variabilelor Instrumentale (IV) pentru Inferența CauzalăEconomia sănătății↔ compară
- Potrivirea scorului de propensitateStatistică pentru cercetare↔ compară
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →