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.
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.