1樓：連玉君
在斷點回歸中，若使用最小二乘法估計，研究者通常會加入不受政策影響的協變數，如人口統計特徵；而使用非引數區域性多項式法，研究者大都不考慮協變數，這使得估計量並不總是引數的一致估計。為此，Calonico 等 (2019) 將協變數納入非引數多項式回歸中，以估計區域性政策效應，並對相應的統計推斷進行了數理論證。
參見連享會推文：
專題：斷點回歸 RDD
RDD：斷點回歸可以加入控制變數嗎？Stata：
RDD-中可以加入控制變數參考文獻：Calonico S, Cattaneo M D, Farrell M H, et al. Regression discontinuity designs using covariates[J].
Review of Economics and Statistics, 2019, 101(3): 442-451.
Note：產生如下推文列表的 Stata 命令為：
lianxh 控制變數
安裝最新版 lianxh 命令：
`ssc install lianxh, replace`專題：Stata 命令
Stata 新命令-pdslasso：眾多控制變數和工具變數如何挑選？
專題：回歸分析
不用太關心控制變數，真的！
加入控制變數後結果悲催了！
2樓：
根據RDD大牛Imbens的文章，加。http://
scholar.harvard.edu/fil
es/imbens/files/regression_discontinuity_designs_a_guide_to_practice.pdf
斷點回歸設計（RD Design）與新增虛擬變數有什麼區別？
Dr.X RD design是為了測量乙個treatment的作用，而dummy是為了解決乙個解釋變數和另外乙個解釋變數存在相關性的問題。 基本同意之前各位的回答，RD其實就是一種計算treatment effect的方法，但是你在estimate的時候只加乙個treated controlled ...
邏輯回歸損失函式為什麼使用最大似然估計而不用最小二乘法？
遊衍莫忘 說點自己的理解，邏輯回歸中的最小二乘為什麼不一定是convex 假如有乙個資料集如圖所示，紅色代表1，藍色代表0，我們大概可以知道最優的解是 假如我們的損失函式是最小二乘，也就是 初始值是，上面被判定為1，下面被判定為0。我們從開始找損失函式最小，很容易找到 此時我們面臨乙個艱難的選擇，要...
如何理解在簡單線性回歸中，計算OSL估計量（ 1和 0）的方差時， 將SSTx和di等均視為非隨機的？
羅城 一般的OLS回歸裡X被認為沒有隨機性，所以書本的介紹是對的。那個除掉的X的方差指的是樣本方差，而不是population的方差。當然現實生活裡，X基本都帶誤差。所以比較好的另外乙個解釋是X Y服從聯合正態分佈，線性回歸可以被當成E Y X 在取這個條件期望的時候，X也是被當成固定變數的。如果你...