Đồ thị trong thiết kế gián đoạn hồi quy trong ăn vặt

Lee và Lemieux (trang 31, 2009) đề nghị nhà nghiên cứu trình bày các biểu đồ trong khi thực hiện phân tích thiết kế gián đoạn Regression (RDD). Họ đề nghị các thủ tục sau đây:

"... Đối với một số băng thông và đối với một số thùng và ở bên trái và bên phải của giá trị ngưỡng, tương ứng, ý tưởng là xây dựng các thùng ( , ], cho + , trong đó "$h$$K_0$$K_1$$b_k$$b_{k+1}$$k = 1, . . . ,K = K_0$$K_1$$b_k = c−(K_0−k+1) \cdot h.$

c=cutoff point or threshold value of assignment variable
h=bandwidth or window width.

... sau đó so sánh kết quả trung bình ở bên trái và bên phải của điểm cắt ... "

.. trong tất cả các trường hợp, chúng tôi cũng hiển thị các giá trị được mô tả từ mô hình hồi quy bậc bốn được ước tính riêng ở mỗi bên của điểm cắt ... (trang 34 của cùng một bài viết)

Câu hỏi của tôi là làm thế nào để chúng ta lập trình quy trình đó trong Statahoặc Rđể vẽ đồ thị của biến kết quả theo biến gán (với khoảng tin cậy) cho RDD sắc nét .. Một ví dụ mẫu Statađược đề cập ở đây và ở đây (thay thế bằng nd_obs) và một mẫu Ví dụ trong Rlà đây . Tuy nhiên, tôi nghĩ cả hai đều không thực hiện bước 1. Lưu ý rằng cả hai đều có dữ liệu thô cùng với các dòng được trang bị trong các ô.

Biểu đồ mẫu không có biến tự tin [Lee và Lemieux, 2009] Cảm ơn bạn trước.

Điều này có khác nhiều so với thực hiện hai đa thức cục bộ bậc 2, một cho dưới ngưỡng và một cho ở trên với điểm trơn tru ở điểm ? Đây là một ví dụ với Stata:$K_i$

use votex // the election-spending data that comes with rd

tw 
(scatter lne d, mcolor(gs10) msize(tiny)) 
(lpolyci lne d if d<0, bw(0.05) deg(2) n(100) fcolor(none)) 
(lpolyci lne d if d>=0, bw(0.05) deg(2) n(100) fcolor(none)), xline(0)  legend(off)

Ngoài ra, bạn chỉ có thể lưu các giá trị được làm mịn lpoly và các lỗi tiêu chuẩn dưới dạng các biến thay vì sử dụng twoway. Dưới là bin, là giá trị trung bình được làm mịn, là lỗi tiêu chuẩn và và là giới hạn trên và dưới của Khoảng tin cậy 95% cho kết quả được làm mịn.$x$$s$$se$$ul$$ll$

lpoly lne d if d<0, bw(0.05) deg(2) n(100) gen(x0 s0) ci se(se0)
lpoly lne d if d>=0, bw(0.05) deg(2) n(100) gen(x1 s1) ci se(se1)

/* Get the 95% CIs */
forvalues v=0/1 {
    gen ul`v' = s`v' + 1.95*se`v' 
    gen ll`v' = s`v' - 1.95*se`v' 
};

tw 
(line ul0 ll0 s0 x0, lcolor(blue blue blue) lpattern(dash dash solid)) 
(line ul1 ll1 s1 x1, lcolor(red red red) lpattern(dash dash solid)), legend(off)  

Như bạn có thể thấy, các dòng trong cốt truyện đầu tiên giống như trong phần thứ hai.

Đây là một thuật toán đóng hộp. Calonico, Cattaneo và Titiunik gần đây đã đề xuất một quy trình lựa chọn băng thông mạnh mẽ. Họ đã thực hiện công việc lý thuyết của họ cho cả Stata và R , và nó cũng đi kèm với một lệnh cốt truyện. Đây là một ví dụ trong R:

# install.packages("rdrobust")
library(rdrobust)
set.seed(26950) # from random.org
x<-runif(1000,-1,1)
y<-5+3*x+2*(x>=0)+rnorm(1000)
rdplot(y,x)

Điều đó sẽ cung cấp cho bạn biểu đồ này: