ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Hồi quy Bình phương Tối thiểu Thông thường (OLS)×Thiết kế Gián đoạn Hồi quy (Regression Discontinuity Design - RDD)×
Lĩnh vựcKinh tế lượngSuy luận nhân quả
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời20192008
Người khởi xướngWooldridge (textbook treatment); classical least squaresImbens & Lemieux (guide to practice); Cattaneo, Idrobo & Titiunik (practical introduction)
LoạiLinear regressionQuasi-experimental causal design
Công trình gốcWooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI ↗
Tên gọi khácordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonuRDD, regression discontinuity design, sharp RDD, fuzzy RDD
Liên quan55
Tóm tắtOrdinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE).Regression Discontinuity Design is a quasi-experimental method that identifies a causal effect by locally comparing units just above and just below a cutoff on a continuous assignment (running) variable. Formalised for applied work by Imbens and Lemieux (2008) and developed as a practical framework by Cattaneo, Idrobo, and Titiunik (2020), it estimates a local average treatment effect (LATE) at the threshold.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 1 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: OLS Regression · Regression Discontinuity. Truy cập ngày 2026-06-18 từ https://scholargate.app/vi/compare