비모수적 추정 앞의 Part 2에서의 추정치에서도 편의가 발생하는 것은 특정한 함수형태를 가정하였기 때문이다(혹은, 회귀불연속설계의 가정이 만족되지 않아서 일 수도 있다). 비모수적 추정은 다음의 값을 추정하는 것이다. $$ \hat{\delta} = \lim_{s \downarrow \tau} E[Y|X = \tau] - \lim_{s \uparrow \tau} E[Y|X = \tau] $$ 예전에는 계산상 어려움 때문에 모수적 형태를 가정하고 추정하는 경향이 있었다. 하지만 STATA 에서는 rdrobust 라는 추정명령어가 있기 때문에 이를 사용하면 함수형태에 대한 가정없이도 비교적 쉽게 추정할 수 있다. 동일한 자료를 rdplot을 이용해서 다시 그려보자. 아래 그림에 그 결과가 제시되어 있다. ..
단층과 정책효과 추정: part 1 (개요)
일반적인 회귀모형을 생각해보자. 아래 그림은 설명변수 $X$(covariate)와 성과변수 $Y$와의 관계를 산포도로 그린 것이다. . clear . set more off . use rd_1, clear . scatter y_original x /// > , xtitle(Covariate) ytitle(Outcome) ms(O) mcolor(green%30) /// > title("Covariate and outcomes") 위 산포도에 따르면, $X$가 증가하면서 $Y$도 증가하는 경향이 있는 것으로 보인다. 이러한 상관관계를 선형모형으로 추정한 것이 아래 그림의의 붉은색 실선이다. 파란색 점선은 비모수적으로 추정한 선형식이다. . tw (scatter y_original x , ms(O) mcolo..