Un tutorial fiel en Python sobre Li y Fotheringham (2026) — utilizando un algoritmo MGWFER de dos etapas para eliminar los factores de confusión espaciales invariantes en el tiempo de la MGWR multiescala y recuperar tanto pendientes espacialmente variables insesgadas como efectos contextuales intrínsecos a partir de datos de panel simulados (225 unidades x 3 periodos).
Un recorrido accesible para principiantes por el aprendizaje automático causal —ATE, GATE, IATE y la asignación que maximiza el bienestar— usando DoubleML y EconML sobre una cohorte sintética estilo ALMP de Flandes con efectos verdaderos conocidos.
Replicación de la curva de Kuznets en forma de N con efectos fijos de datos de panel en Python usando PyFixest, desde el MCO agrupado hasta los efectos fijos bidireccionales, el análisis del punto de inflexión y los determinantes de la desigualdad regional en 180 países.
Aprenda Diferencias en Diferencias (DiD) en Python usando PyFixest y Great Tables. Cubre el diseño 2x2, la regresión TWFE, la comparación de inferencia, tablas con calidad de publicación, estudios de eventos y la prueba de tendencias paralelas basada en Corral y Yang (2024).
Un recorrido accesible para principiantes por siete estimadores de datos de panel — POLS, Between, Primeras Diferencias, Efectos Fijos, Efectos Fijos de Dos Vías, Efectos Aleatorios y Efectos Aleatorios Correlacionados (Mundlak) — aplicados a un panel de salarios de trabajadores de dos periodos.
Comparación de estimadores de errores estándar en regresiones de datos de panel utilizando Python y linearmodels --- desde los convencionales hasta los agrupados (clustered), Driscoll-Kraay y efectos fijos.
Una introducción al análisis exploratorio de datos espaciales usando PySAL, que abarca mapas coropléticos, pesos espaciales, la I de Moran, clústeres LISA, dinámica espacio-temporal y un análisis comparativo Venezuela-Bolivia para 153 regiones sudamericanas.
El control sintético con intervalos de predicción cuantifica la incertidumbre en el impacto de la reunificación alemana sobre el PIB utilizando el paquete scpi.
Aplicación de la regresión geográficamente ponderada multiescala (MGWR) para revelar cómo el alcance económico varía entre los 514 distritos de Indonesia, con cada variable operando en su propia escala espacial.
Construcción de un Índice de Salud compuesto a partir de la Esperanza de Vida y la Mortalidad Infantil utilizando PCA manual con datos simulados para 50 países, y posterior verificación con scikit-learn.