Libros | Carlos Mendez

Métricas causales comparativas

Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000

¡Bienvenido/a a Métricas causales comparativas! (En desarrollo)

Una introducción a la evaluación de impacto regional

Una introducción a la evaluación de impacto regional mediante métodos modernos de inferencia causal implementados en R y renderizados con Quarto. El recurso abarca técnicas cuasiexperimentales para evaluar los efectos de políticas e intervenciones sobre resultados regionales, con ejemplos resueltos y datos de acceso público para una reproducibilidad completa.

Este libro en desarrollo incluye:

Un recorrido comparativo por los métodos — Desde las series temporales interrumpidas y las diferencias en diferencias hasta el control sintético, las series temporales estructurales bayesianas y los estimadores modernos de datos de panel, todo con un enfoque comparativo regional.
Cuadernos en R + Quarto — Capítulos reproducibles con código plegable, listos para renderizarse localmente o ampliarse con sus propios datos.

El libro está organizado en dos partes:

Parte I — Unidad tratada única (capítulos 1 a 9) desarrolla la intuición con un único caso de estudio: el impuesto al cigarrillo de la Proposición 99 de California (1989).
Parte II — Adopción escalonada (capítulos 10 a 12) pasa a entornos en los que muchas unidades adoptan una política en momentos distintos, mediante un panel de condados sobre el salario mínimo de Callaway–Sant’Anna.

Capítulos

Parte I — Unidad tratada única

Parte II — Adopción escalonada

Además: Referencias

Contribuya y deje sus comentarios en https://github.com/quarcs-lab/ccm.

Proyecto relacionado

Recurso complementario: Dominando las métricas causales — una guía de estudio en Python impulsada por IA basada en Mastering ‘Metrics de Angrist & Pischke.

Dominando las métricas causales

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

¡Bienvenido/a a Dominando las métricas causales!

Una guía de estudio impulsada por IA para Dominando las métricas causales. Aprenda los fundamentos de la inferencia causal con cuadernos interactivos de Python y herramientas de IA, a partir del libro de texto fundacional Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect de Angrist & Pischke.

Esta plataforma incluye:

Métodos fundamentales — Basados en Mastering ‘Metrics de Angrist & Pischke. Aprenda inferencia causal desde los ensayos aleatorizados hasta las diferencias en diferencias.
Cuadernos de Python — Cuadernos de Google Colab sin instalación. Conjuntos de datos reales, código funcional e implementaciones completas de cada método.
Aprendizaje impulsado por IA — Múltiples tutores de IA con estilos pedagógicos diferenciados.

Cuadernos interactivos de Google Colab

Haga clic en cualquier insignia de abajo para abrir y ejecutar al instante en su navegador:

Parte I: El marco conceptual

Capítulo	Título	Temas	Cuaderno de Colab
1	Ensayos aleatorizados	Sesgo de selección, resultados potenciales, RAND HIE

Parte II: Las cinco herramientas

Capítulo	Título	Temas
2	Regresión	MCO, sesgo por variable omitida, controles inadecuados
3	Variables instrumentales	LATE, cumplidores, experimento de violencia doméstica de Minneapolis
4	Regresión discontinua	RD nítida, ancho de banda, edad legal para beber y mortalidad
5	Diferencias en diferencias	Tendencias paralelas, efectos fijos bidireccionales, banca de la Gran Depresión

Parte III: Síntesis

Capítulo	Título	Temas	Cuaderno de Colab
6	Los retornos de la educación	Gemelos, trimestre de nacimiento, efectos del diploma

Cómo usar los cuadernos

Haga clic en cualquier insignia “Open in Colab” de arriba
Inicie sesión con su cuenta de Google (gratuita)
Haga clic en “Ejecutar todo” en el menú Entorno de ejecución (o ejecute las celdas de forma individual)
Explore y modifique — cambie parámetros, pruebe distintos modelos, experimente con los datos
Guarde su trabajo — Archivo > Guardar una copia en Drive para conservar sus modificaciones

¡Sin instalación, sin descargas, sin configuración!

Autores y créditos

Carlos Mendez — Implementación en Python y desarrollo de los cuadernos educativos

Joshua D. Angrist & Jörn-Steffen Pischke — Libro de texto original, Mastering ‘Metrics

Econometría impulsada por la IA

Mon, 26 Jan 2026 00:00:00 +0000

🤖 Econometría impulsada por la IA

Una introducción mediante cuadernos de Python en la nube

🚀 Visión

🤖 La econometría en la era de la IA
☁️ Aprendizaje interactivo en la nube
📊 Datos reales, preguntas económicas reales

El aprendizaje de la econometría se replantea como un proceso activo, computacional y asistido por la IA que preserva el rigor teórico.

🧠 ¿Por qué repensar la enseñanza de la econometría?

📖 Manuales pasivos
💻 Altas barreras técnicas
🔗 Brecha entre la teoría y su implementación

Los enfoques tradicionales a menudo retrasan el análisis de datos significativo y dificultan la comprensión conceptual.

🔄 El enfoque del libro

🧱 Conceptos fundamentales
🧪 Cuadernos computacionales
🤖 Aprendizaje potenciado por la IA

Un sistema de tres pilares integra la teoría, la programación y la IA para crear un ecosistema de aprendizaje activo.

📘 Pilar 1: Conceptos fundamentales

📚 Basado en Cameron (2022)
📐 Teoría econométrica rigurosa
🌍 Enfoque aplicado y real

La estructura y el contenido se ajustan a la práctica econométrica y de investigación estándar.

🗂️ Estructura

🧮 Fundamentos estadísticos
📉 Regresión bivariante
📊 Regresión múltiple
🔬 Temas avanzados

Diecisiete capítulos avanzan de forma sistemática desde los fundamentos hasta los métodos empíricos modernos.

☁️ Pilar 2: Cuadernos computacionales

🚫 Sin instalación
🧑‍💻 Google Colab
🌐 Acceso desde cualquier dispositivo

Cada capítulo se acompaña de un cuaderno interactivo de Python.

🧰 Stack moderno de Python

🐼 Manipulación de datos
📐 Modelización econométrica
📊 Visualización

El alumnado aprende herramientas ampliamente utilizadas y transferibles para la investigación empírica.

🔁 Aprender programando

✏️ Modificar y volver a ejecutar el código
⚡ Retroalimentación inmediata
🔍 Experimentación activa

La comprensión se desarrolla mediante la interacción directa con los datos y los modelos.

🤖 Pilar 3: Aprendizaje potenciado por la IA

🖼️ Resúmenes visuales
📑 Diapositivas generadas por IA
🎙️ Pódcast y cuestionarios

Múltiples modalidades refuerzan el aprendizaje y se adaptan a distintas preferencias.

⚖️ Uso responsable de la IA

🧠 La IA apoya el pensamiento, no lo reemplaza
🔍 La verificación es esencial
📘 La teoría sigue siendo central

La IA mejora la comprensión, pero no sustituye al razonamiento econométrico.

🔗 Sistema de aprendizaje de tres componentes

📕 Este libro
🌐 El sitio web metricsAI
📘 El manual de Cameron

En conjunto, conforman un entorno de aprendizaje completo y coherente.

🎓 Conclusión

📊 La econometría a través de la computación
🤖 Potenciada por la IA
🌍 Accesible y rigurosa

📓 Cuadernos interactivos de Google Colab

Haga clic en cualquier insignia de abajo para abrir y ejecutar al instante en su navegador:

Parte I: Fundamentos estadísticos

Capítulo	Título	Cuaderno de Colab
1	Análisis de datos económicos
2	Resumen de datos univariantes
3	La media muestral
4	Inferencia estadística sobre la media

Parte II: Regresión bivariante

Capítulo	Título	Cuaderno de Colab
5	Resumen de datos bivariantes
6	El estimador de mínimos cuadrados
7	Inferencia estadística para la regresión bivariante
8	Estudios de caso de regresión bivariante
9	Modelos con logaritmos naturales

Parte III: Regresión múltiple

Capítulo	Título	Cuaderno de Colab
10	Resumen de datos para la regresión múltiple
11	Inferencia estadística para la regresión múltiple
12	Temas adicionales sobre la regresión múltiple
13	Estudios de caso de regresión múltiple

Parte IV: Temas avanzados

Capítulo	Título	Cuaderno de Colab
14	Regresión con variables indicadoras
15	Regresión con variables transformadas
16	Comprobación del modelo y los datos
17	Datos de panel, series temporales y causalidad

Cómo usar los cuadernos

Haga clic en cualquier insignia “Open in Colab” de arriba
Inicie sesión con su cuenta de Google (gratuita)
Haga clic en “Ejecutar todo” en el menú Entorno de ejecución (o ejecute las celdas de forma individual)
Explore y modifique — cambie parámetros, pruebe distintos modelos, experimente con los datos
Guarde su trabajo — Archivo → Guardar una copia en Drive para conservar sus modificaciones

¡Sin instalación, sin descargas, sin configuración!

👥 Autores y créditos

Carlos Mendez — Implementación en Python y desarrollo de los cuadernos educativos

A. Colin Cameron — Libro de texto, datos, código en Stata/R y diapositivas originales.

Clubes de convergencia en la productividad laboral y sus fuentes próximas: evidencia de países desarrollados y en desarrollo

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Ensayos sobre productividad agregada, cambio estructural y mala asignación

Mon, 27 Jul 2015 00:00:00 +0000