二重にロバストな回帰不連続デザイン

本稿では、回帰不連続デザインにおける処置効果の推定において、従来のノンパラメトリック回帰手法の限界を克服するために、二重にロバストな推定量であるDR-RD推定量を提案する。DR-RD推定量は、局所化関数と条件付き期待アウトカムの2つの推定量を組み合わせることで、いずれかの推定量が一致してさえいれば、処置効果の推定量の一致性が保証される。さらに、特定の条件下では、√n一致性を達成し、従来手法で必要とされた複雑な統計的推論を簡素化する。