where fR(·) and fL(·) are polynomia

where fR(·) and fL(·) are polynomials in the forcing variable. It is necessary to model the forcing variable in this way as the conditional
expectation function E[Victoryi,t + 1 | Sharei,t] may be non-linear. Failure to do so could result in a non-linearity in the CEF being mistakenly
identified as a discontinuity. For convenience, we subtract the threshold value (of 0.5) from the forcing variable in Eqs. (7) and (8). The incumbency
effect at the threshold is equal to the intercept terms yielding an estimate of incumbency advantage equal to α^R−α^L:
An alternative to estimating two separate regressions for the winners and losers is to estimate one single “pooled” regression (Lee and
Lemieux, 2010). The advantage of this is that it yields direct estimates and standard errors. The pooled regression is the following,

Результаты (русский) 1:

где fR(·) и fL(·) являются многочлены в переменной принуждение. Это необходимо для моделирования заставляет переменную таким образом как условноеОжидание функция E [Victoryi, t + 1 | Шаарей, t] может быть нелинейной. Невыполнение этого требования может привести к нелинейности в CEF, будучи ошибочноопределены как разрыв. Для удобства мы вычитаем пороговое значение (0,5) от воздействия переменной в эквалайзерами. (7) и (8). Заполнениеэффект на пороге равно условия перехвата, давая оценку должностей преимущество равен α ^ R−α ^ Л:В качестве альтернативы оценки две отдельные регрессии для победителей и проигравших можно оценить один единый «пуле» регрессии (Lee иЛемье, 2010). Преимуществом этого является то, что он дает прямых оценок и стандартные ошибки. Обобщённые регрессии заключается в следующем,

Результаты (русский) 2:

где FR (·) и Флорида (·) являются полиномами выгонки переменной. Необходимо смоделировать заставляя переменную таким образом, в качестве условного
ожидания функции E [Victoryi, T + 1 | Sharei, T] может быть нелинейной. Невыполнение этого требования может привести к нелинейности в CEF время ошибочно
идентифицированы как разрыв. Для удобства, мы вычитаем пороговое значение (0,5) от накачки переменной в уравнениях. (7) и (8). Укомплектованность штатов
эффект на пороге, равна с условиями перехвата, дающих оценку Incumbency преимущество, равной α ^ R-α ^ L:
альтернатива оценки двух отдельных регрессии для победителей и побежденных, чтобы оценить одну "объединенному" регрессии ( Ли и
Лемье, 2010). Преимущество этого состоит в том, что он дает прямые оценки и стандартные ошибки. Объединили регрессии следующее,

Результаты (русский) 3:

Где FR( · ), и fl( · )многочленов нажимной переменной. Необходимо к модели нажимной переменной таким образом в качестве условного
ожидания функция E[Victoryi,t 1 | Sharei,t] может быть нелинейным. Невыполнение этого требования может привести к нелинейности в CEF, ошибочно
определены в качестве последовательности. Для удобства мы вычесть порогового значения (0.5) с нажимной переменной в EQS. 7) и 8). Фактическая численность персонала
воздействие на пороге равно перехват с точки зрения дает оценку степени заполненности должностей преимущества равное в α
R-α
l:
альтернативы для оценки двух отдельных регрессии для победителей и проигравших, следует оценить один "объединить" регрессии (Lee и
Лемье, 2010 г. ).Преимущество заключается в том, что он дает прямой оценки и стандартных ошибок. Объединенные регрессии - следующее,