ノンパラメトリック回帰の漸近推測を制する：確率オーダー記号の数理とオネスト信頼区間の真実
ノンパラメトリック推定や因果推論の論文で頻出する確率オーダー記号（op, Op）と√n一致性。単なる数学的記法を超えて、なぜそれが推定量の一様性やKolesár & Rothe (2018)が指摘するオネスト推測の被覆崩壊リスクと直結するのか、数理と実証の狭間から徹底解説します。
#計量経済学 の記事一覧
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境界の跳躍をどう測るか：回帰不連続デザイン（RDD）における識別理論とバイアス修正・オネスト推測の数理
回帰不連続デザイン（RDD）は観測データから因果効果を炙り出す強力な準実験手法ですが、境界における推定バイアスと信頼区間の過小被覆という深い罠を孕んでいます。局所多項式回帰、Calonico et al.の頑健バイアス修正、Kolesár & Rotheの一様に妥当なオネスト信頼区間の数理的本質を行間まで解剖します。
境界の不連続性に宿る因果の光：回帰不連続デザイン（RDD）の識別論理と推測数理を解き明かす
非実験データから因果効果を炙り出す最強の武器、回帰不連続デザイン（RDD）。Cattaneo & Titiunik (2022)の金字塔的レビューを軸に、連続性枠組みと局所無作為化の数理、境界バイアスと頑健推測、偽証検証の最前線までを気鋭の計量経済学者が徹底解剖する。
回帰不連続デザイン（RDD）における識別と漸近推測の深淵：局所線形回帰のバイアス修正とオネスト信頼区間の行間を解剖する
回帰不連続デザイン（RDD）における局所線形（LL）推定量の境界バイアス構造、Calonico et al.のバイアス修正と分散推定、そしてKolesár & Rotheの一様に妥当なオネスト信頼区間の数理的導出と行間を徹底解説します。