Python实现断点回归 | 只有戴冠英的世界

一、参考文献

断点回归是一种‘准自然实验’式研究，其思想在于存在一个连续变量（驱动变量X，或分组变量，或处理变量），该变量某临界点cutoff处可拆分成左侧和右侧，进而研究该变量对于另一变量（结果变量Y，或因变量）的影响。比如高考时本科线为500分，那么有的学生好低于500分，有的弱高于500，但正是由于500这个cutoff断点值，导致学生是否能上本科，进而最终影响到学生以后的收入情况，此处高考成绩即为驱动变量X，收入则为结果变量Y。上述的500分是一个非常明确的断点cutoff值，如果低于500分一定不能上本科，高

https://www.bilibili.com/read/cv16816562/

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https://nbviewer.org/github/evan-magnusson/rdd/blob/master/tutorial/tutorial.ipynb

断点回归（regression discontinuity design）学习笔记-CSDN博客

文章浏览阅读8w次，点赞183次，收藏627次。本篇博文主要是对断点回归的一些学习和总结~学习材料如下：1 断点回归设计RDD分类与操作案例2 RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典3 断点回归设计的前沿研究现状, RDD4 让“跳跃”更有意义:断点回归设计(RDD)5 Stata: 断点回归 (RDD) 教程6 怎么用通俗的语言解释断点回归？它与DID的区别是什么7 Watering Down Environmental Regulation in China,Guojun He, Shaoda Wang, Bing Zhan_regression discontinuity design

https://blog.csdn.net/claire_chen_jia/article/details/108857734

二、断点回归的基本原理

上述的500分是一个非常明确的断点cutoff值，如果低于500分一定不能上本科，高于500分一定可以上本科，那么此类RDD模型则称为‘精确断点’（sharp regression discontinuity design, 简称SRD）。如果说有的学生有着‘特长加分项’，分数小于500分但正由于其有着‘特长加分项’因而上了本科，也或者有的学生高于500分但是其更愿意读了优秀的专科，此类情况时的断点回归研究，称作为‘模糊断点回归’（fuzzy regression discontinuity, 简称FRD），多数情况下研究均使用精确断点SRD；除此之外，RDD断点回归模型时有时还会加入到控制变量。

至于断点回归具体断点、带宽、模型的确定，我觉得是比较进阶的内容，暂时可以不学习。

三、小案例-断点回归的Python实现

本部分基本完全照搬Jupyter Notebook Viewer (nbviewer.org)

很有帮助

Python断点回归.ipynb

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