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.
Cuando el 'tratamiento' es un punto en el espacio, la distancia se convierte en la variable de asignación. Recorremos el DiD de anillos paramétrico y una alternativa no paramétrica basada en datos, primero en un mundo simulado con respuesta conocida y luego en el estudio de precios de vivienda de Linden y Rockoff, y reconciliamos un −5,78 % paramétrico con un −20,6 % no paramétrico.
Un estudio de caso sobre la expansión de Medicaid de la Affordable Care Act —pasando por medias de celda 2x2, TWFE, DRDID ajustado por covariables, estudios de eventos escalonados 2xT y de Callaway-Sant'Anna, y la sensibilidad HonestDiD— para mostrar cómo la ponderación poblacional cambia el parámetro objetivo cuando las unidades son regiones de tamaños muy distintos.
Seis estimadores en un mismo tutorial —pre-post ingenuo, DiD, dos variantes de ITS, RDD temporal, control sintético y CausalImpact— aplicados al impuesto al tabaco de la Proposición 99 de California (1988) para ver cuánto (y dónde) difieren.