rddensity, lpdensity无法安装？那就手动安装

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介绍

手动安装 rddensity, lpdensity 等命令的最新版。该命令用于 RDD 分析中的 数据操控 和 平滑性 检验。

• rdpackages 项目主页，提供了参考文献和 论文重现资料。
• rddensity 仓库地址：https://github.com/rdpackages/rddensity

  • 中文镜像：https://gitee.com/arlionn/rddensity
• lpdensity 仓库地址：https://github.com/nppackages/lpdensity

  • 中文镜像：https://gitee.com/arlionn/lpdensity

手动安装

在 Stata 内部通过 ssc install，github install 经常无法安装该命令。但我们可以手动安装。下面以 rddesity 命令为例进行说明，lpdensity 的安装方式相似。

rddensity 的安装

• 打开 https://gitee.com/arlionn/rddensity，点击橙色按钮【克隆/下载】，页面会自动下载仓库压缩包【arlionn-rddensity-master.zip】
• 解压【arlionn-rddensity-master.zip】，假设存储路径为【D:_下载临时文件\arlionn-rddensity-master】
• 在 Stata 命令窗口输入如下命令，安装：

. net install rddesity , from(D:\_下载临时文件\arlionn-rddensity-master\rddensity\stata)

• ok，输入 which rddensity 查看版本信息；输入 help rddensity 查看帮助文件。

lpdensity 的安装

按上述方式下载 https://gitee.com/arlionn/lpdensity 仓库后，解压，然后执行如下命令 (可能需要酌情修改路径)：

. net install lpdensity, from(D:\_下载临时文件\arlionn-lpdensity-master\lpdensity\stata)

附：rddensity 简介

源自：help rddensity

Description

rddensity implements manipulation testing procedures using the local polynomial density estimators proposed in Cattaneo, Jansson and Ma (2020a), and implements graphical procedures with valid confidence bands using the results in Cattaneo, Jansson and Ma (2020b). In addition, the command provides complementary manipulation testing based on finite sample exact binomial testing following the results in Cattaneo, Frandsen and Titiunik (2015) and Cattaneo, Frandsen and Vazquez-Bare (2017). For an introduction to manipulation testing see McCrary (2008).

A detailed introduction to this Stata command is given in Cattaneo, Jansson and Ma (2018). Companion R functions are also available here.

Companion function is rdbwdensity. For graphical procedures, the lpdensity package is required.

Related Stata and R packages useful for inference in regression discontinuity (RD) designs are described in the following website:

https://rdpackages.github.io/

References

• Calonico, S., M. D. Cattaneo, and M. H. Farrell. 2018. On the Effect of Bias Estimation on Coverage Accuracy in Nonparametric Inference. Journal of the American Statistical Association 113(522): 767-779.
• Calonico, S., M. D. Cattaneo, and M. H. Farrell. 2020. Coverage Error Optimal Confidence Intervals for Local Polynomial Regression. Working paper.
• Cattaneo, M. D., B. Frandsen, and R. Titiunik. 2015. Randomization Inference in the Regression Discontinuity Design: An Application to the Study of Party Advantages in the U.S. Senate. Journal of Causal Inference 3(1): 1-24.
• Cattaneo, M. D., M. Jansson, and X. Ma. 2018. Manipulation Testing based on Density Discontinuity. Stata Journal 18(1): 234-261.
• Cattaneo, M. D., M. Jansson, and X. Ma. 2020a. Simple Local Polynomial Density Estimators. Journal of the American Statistical Association 115(531): 1449-1455.
• Cattaneo, M. D., M. Jansson, and X. Ma. 2020b. Local Regression Distribution Estimators. Working paper.
• Cattaneo, M. D., Michael Jansson, and Xinwei Ma. 2020c. lpdensity: Local Polynomial Density Estimation and Inference. Working paper.
• Cattaneo, M. D., Titiunik, R. and G. Vazquez-Bare. 2017. Comparing Inference Approaches for RD Designs: A Reexamination of the Effect of Head Start on Child Mortality. Journal of Policy Analysis and Management 36(3): 643-681.
• McCrary, J. 2008. Manipulation of the Running Variable in the Regression Discontinuity Design: A Density Test. Journal of Econometrics 142(2): 698-714.

Authors

• Matias D. Cattaneo, Princeton University, Princeton, NJ. cattaneo@princeton.edu.
• Michael Jansson, University of California Berkeley, Berkeley, CA. mjansson@econ.berkeley.edu.
• Xinwei Ma, University of California San Diego, La Jolla, CA. x1ma@ucsd.edu.

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