
断点回归(regression discontinuity design)学习笔记 - CSDN博客
对于断点回归(RDD),和其他方法相比, 学术界普遍认为运用断点回归设计更接近准自然实验, 估计的结果更加准确,原因在于其设计思想。 设计思想:其基本思想是 存在一个连续变量, 该变量能决定个体在某一临界点两侧接受政策干预的概率, 由于X在该临界点两侧是连续的, 因此个体针对X的取值落入该临界点任意一侧是随机发生的, 即不存在人为操控使得个体落入某一侧的概率更大, 则在临界值附近构成了一个准自然实验。 **举例1:**在一条河流随机设置一个水质监测点,设置 …
Regression discontinuity design - Wikipedia
In statistics, econometrics, political science, epidemiology, and related disciplines, a regression discontinuity design (RDD) is a quasi-experimental pretest–posttest design that aims to determine the causal effects of interventions by assigning a cutoff or threshold above or below which an intervention is assigned.
断点回归方法 (RDD) 全网最全操作指南,保姆级教学 - 知乎
根据个体在临界点两侧接受干预概率的差异,可以将断点回归分为 精确断点回归 (sharp regression discontinuity,SRD) 和 模糊断点回归 (fuzzy regression discontinuity,FRD) 两类。 前者是个体在临界点附近接受干预的概率从0到1的变化,后者是个体接受干预的概率从一个概率到另一个概率的变化。 断点回归的直观体验:图形展示 (部分,变化很多) 3. 断点回归基本步骤,明晰操作.
Lee and Lemieux: Regression Discontinuity Designs in Economics 283 assigned to individuals (or “units”) with a value of X greater than or equal to a cutoff value c. • RD designs can be invalid if indi- viduals can precisely manipulate the
Stata: 断点回归 (RDD) 教程 - 知乎 - 知乎专栏
2020年11月12日 · rdd基本原理 断点回归 分析被认为是最接近随机实验的检验方法,能够缓解参数估计的内生性问题,近来在越来越多的研究中得到使用。 现有资料已经对断点回归方法的基本原理和效应识别进行了较为广泛的介绍,但对阶数选择和稳健性检验等问题的仍相对较少 ...
断点回归RDD - 知乎 - 知乎专栏
RDD: Regression Discontinuity Design 更多的是⼀种研究的设计,数据符合RDD形式的时候,才能使⽤。 断点回归的基本原理 和psm不⼀样,RDD有很明显的 驱动变量 ,很明确的知道进⼊哪⼀组。
金融计量模型(五):RDD(断点回归) - CSDN博客
本文探讨了RDD(断点回归)中的清晰断点(SharpRDD)与模糊断点(FurryRDD)概念,包括它们的假设、关键区别和应用。 讲解了如何通过图形分析、密度测试和参数估计来识别和处理处理效应。 最后,介绍了RDD的实施步骤,包括两阶段估计方法。 如果知道确定人员/公司的哪一部分是处理组的分配规则,就有机会应用RDD来识别因果关系。 {1 S ≥ S¯ 0 S <S¯ {1 S ≥ S ¯ 0 S <S ¯. 假设. D = 1 o r D = 0 , Y i D=1\ or\ D=0,Y_i D = 1 or D = 0,Y i 是person i 的收入。 Y i 0 …
因果推断系列18-断点回归设计(Regression Discontinuity Design,RDD)
2023年5月25日 · RDD(Regression Discontinuity Design)回归断点设计是一种实证研究中用以估计因果效应的统计方法。RDD特别适用于那些可以准确确定因果关系临界点的场景。在RDD中,研究者会集中关注一个变量(通常是处理分配的关键...
Step-by-Step:使用R语言进行断点回归(RDD)分析 - 简书
2020年1月9日 · rdd: 由Dimmery在2016年发布,最后一次更新是2016-3-14,貌似目前没有获得积极的更新; rddtools:由Stigler & Quast最早在2013年发布,最后一次更新是2015-07-27,貌似目前也没有获得积极的更新; rdrobust:由Sebastian Calonico, Matias D. Cattaneo, Max H.
Regression: conditional independence assumption E[Y0i jXi, Di ] = E[Y0i jXi ]. Once we control for a confounder Xi, treatment assignment is as good as random. The key to the RD design is that …
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