¿Cómo se calcula el error típico de la discontinuidad cuando se utiliza la regresión local en una regresión discontinua?

Question

En un diseño típico de regresión discontinua, el error típico de la discontinuidad es $se(\beta_2)$ en el siguiente modelo:

$$Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 D + \beta_3 (D X_1) + U$$

Sin embargo, ¿cómo se calcula el mismo error típico cuando se utiliza una regresión local (es decir, MCO ponderada con un núcleo lineal o gaussiano)?

Answer 1

Las funciones de tus variables independientes originales sólo producen nuevas variables independientes. Sí, puede que conozcas interpretaciones particulares de las transformaciones, pero las matemáticas ni lo saben ni les importa.

Si dispone de un método para calcular el error típico de un coeficiente de regresión, utilícelo.

He escrito sobre esto en la pila de estadísticas y como el video que enlacé en mi respuesta.