ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Bayesovský regresný diskontinuitný dizajn

Bayesovský regresný diskontinuitný dizajn (Bayesian RDD) vkladá klasický rámec RD — ktorý odhaduje lokálny kauzálny efekt pri známej hraničnej hodnote — do Bayesovského inferenčného enginu. Predbežné distribúcie sú umiestnené na regresných funkciách na oboch stranách hraničnej hodnoty a na parametre efektu liečby, čo vedie k úplnej posteriórnej distribúcii kauzálneho odhadu namiesto jedného bodového odhadu s frekventistickým p-hodnotou.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Zdroje

  1. Karabatsos, G., & Walker, S. G. (2004). Coherent inference in regression discontinuity designs with a Bayesian nonparametric approach. Journal of the American Statistical Association, 99(468), 1121-1131. link
  2. Chib, S., & Jacobi, L. (2016). Bayesian fuzzy regression discontinuity analysis and returns to compulsory schooling. Journal of Applied Econometrics, 31(6), 1026-1047. DOI: 10.1002/jae.2481

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/causal-inference/bayesian-regression-discontinuity-design

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba
ScholarGateBayesian Regression Discontinuity Design (Bayesian Regression Discontinuity Design). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/causal-inference/bayesian-regression-discontinuity-design · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026