【実践データ分析】シミュレーションデータで回帰不連続デザイン（RDD）を実施 - Qiita

忙しい人向けの結論 ・シミュレーションでデータを生成し、回帰不連続デザインを実施。 ・データがカットオフされたポイント以外で線形な場合には、回帰不連続デザインの効果は発揮されなかった。 シミュレーションデータの生成 データのシチュエーションについて 学生に２回テストを受けてもらう場合を想定する。１回目のテストで点数が６０点未満だった場合は補講を受講してもらい、２回目のテストに臨む。補講には２回目のテストの点数を任意の点数（今回は１０点）上昇させる効果がある。2回目のテストは１回目のテストと大体０.９の相関がある。 データを生成した結果は下図の通り。 カットオフ（６０点）の前後で、データを分割してそれぞれに単回帰をしたのが下図 import pandas as pd import numpy as np def make_df(size=60, cut_off_point=60, hokou