Construcción de un Índice de Desarrollo Humano comparable a lo largo de dos periodos utilizando PCA agrupado (pooled) con datos subnacionales reales para 153 regiones sudamericanas, contrastándolo con el PCA por periodo para mostrar por qué la estandarización agrupada es esencial para las comparaciones temporales.
Estimación de modelos de regresión con efectos fijos de alta dimensión utilizando PyFixest, desde MCO simple hasta efectos fijos de dos vías, variables instrumentales, datos de panel y estudios de eventos.
Estimación de efectos causales de tratamiento mediante Diferencias en Diferencias con el paquete diff-diff, desde el diseño clásico 2x2 hasta la adopción escalonada con Callaway-Sant'Anna y el análisis de sensibilidad HonestDiD.
Comprensión del teorema de Frisch-Waugh-Lovell para aislar relaciones causales descontando los factores de confusión en un conjunto de datos simulado de tiendas minoristas.
Estimación del efecto causal de un programa de capacitación laboral sobre los ingresos mediante el marco de inferencia causal de cuatro pasos de DoWhy con el conjunto de datos Lalonde.
Estimación del efecto causal de una bonificación en efectivo sobre la duración del desempleo mediante Double Machine Learning con el Experimento de Bonificación de Pensilvania.
Introducción integral y apta para principiantes a la regresión con Random Forest para datos continuos, evaluada de principio a fin con validación cruzada de cinco particiones y predicciones fuera de pliegue (out-of-fold) sobre imágenes satelitales de Bolivia.