causal

Un paquete de Python con modelos de control sintético que abandonan el supuesto SUTVA sobre el grupo de donantes: se permite que el tratamiento alcance a los controles y cada modelo informa dos estimandos, el efecto sobre la unidad tratada, libre de contaminación, y el desbordamiento (spillover) que recibe cada donante.

Una introducción a la evaluación de impacto regional mediante métodos modernos de inferencia causal, con ejemplos resueltos y datos de acceso público para una reproducibilidad completa.

Una guía de estudio práctica sobre inferencia causal impulsada por IA, con cuadernos de Python