Нечеткий регрессионный разрывный дизайн
Нечеткий регрессионный разрывный дизайн (Fuzzy RDD) оценивает причинно-следственные эффекты, когда право на получение лечения определяется пороговым значением переменной, но фактическое получение этого лечения несовершенно — некоторые имеющие право единицы не получают лечение, а некоторые не имеющие права его получают. Пороговое значение действует как инструмент, а оцениваемая величина — это локальный средний эффект воздействия (LATE) для комплайеров вблизи порога.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
+ ещё 13
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/fuzzy-regression-discontinuity
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Регрессия методом наименьших квадратов в два этапа (2SLS / IV)Эконометрика↔ сравнить
- Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Эконометрика↔ сравнить
- Метод инструментальных переменных (ИП) для причинно-следственного выводаЭкономика здравоохранения↔ сравнить
- Локальный средний эффект воздействия (LATE / CACE)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →