Versión en Python de los tutoriales de Doble LASSO en R y Stata: los mismos datos, los mismos cinco estimadores y una introducción práctica a la biblioteca DoubleML (DoubleMLPLR, DoubleMLIRM y robustez frente al estimador base entre LASSO, RandomForest y XGBoost).
Versión en Stata del tutorial de Doble LASSO en R: los mismos datos, los mismos cinco estimadores, replicando la extensión de 284 controles de Belloni-Chernozhukov-Hansen del panel de aborto y delincuencia de Donohue y Levitt con pdslasso, rlasso y cvlasso.
Un recorrido accesible por el Doble LASSO para inferencia causal, replicando el análisis de Fitzgerald, Lattimore, Robinson y Zhu (2026) sobre la cuestión del aborto y la delincuencia de Donohue–Levitt con 284 controles candidatos y errores estándar agrupados por estado.
Identifique estructuras de grupos latentes en datos de panel usando el método Classifier-LASSO (Su, Shi, Phillips 2016), que revela cómo el efecto agrupado de la democracia sobre el crecimiento de +1,055 oculta un efecto de +2,151 en 57 países y un efecto de -0,936 en 41 países.