Métricas causales comparativas

Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000

¡Bienvenido/a a Métricas causales comparativas! (En desarrollo)

Una introducción a la evaluación de impacto regional mediante métodos modernos de inferencia causal implementados en R y Quarto. El recurso abarca técnicas cuasiexperimentales para evaluar los efectos de políticas e intervenciones sobre resultados regionales, con ejemplos resueltos y datos de acceso público para una reproducibilidad completa.

Este libro en desarrollo incluye:

Métodos cuasiexperimentales — Desde series temporales interrumpidas hasta el control sintético y las series temporales estructurales bayesianas, con un enfoque comparativo regional.
Cuadernos en R + Quarto — Capítulos reproducibles con código plegable, listos para renderizarse localmente o ampliarse con sus propios datos.

Capítulos

Introducción
Series temporales interrumpidas
Regresión discontinua en el tiempo
Diferencias en diferencias básicas
Control sintético clásico
Series temporales estructurales bayesianas
Referencias

Contribuya y deje sus comentarios en https://github.com/quarcs-lab/ccm.

Proyecto relacionado

Recurso complementario: Dominando las métricas causales — una guía de estudio en Python impulsada por IA basada en Mastering ‘Metrics de Angrist & Pischke.

Dominando las métricas causales

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

¡Bienvenido/a a Dominando las métricas causales!

Una guía de estudio impulsada por IA para Dominando las métricas causales. Aprenda los fundamentos de la inferencia causal con cuadernos interactivos de Python y herramientas de IA, a partir del libro de texto fundacional Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect de Angrist & Pischke.

Esta plataforma incluye:

Métodos fundamentales — Basados en Mastering ‘Metrics de Angrist & Pischke. Aprenda inferencia causal desde los ensayos aleatorizados hasta las diferencias en diferencias.
Cuadernos de Python — Cuadernos de Google Colab sin instalación. Conjuntos de datos reales, código funcional e implementaciones completas de cada método.
Aprendizaje impulsado por IA — Múltiples tutores de IA con estilos pedagógicos diferenciados.

Cuadernos interactivos de Google Colab

Haga clic en cualquier insignia de abajo para abrir y ejecutar al instante en su navegador:

Parte I: El marco conceptual

Capítulo	Título	Temas	Cuaderno de Colab
1	Ensayos aleatorizados	Sesgo de selección, resultados potenciales, RAND HIE

Parte II: Las cinco herramientas

Capítulo	Título	Temas
2	Regresión	MCO, sesgo por variable omitida, controles inadecuados
3	Variables instrumentales	LATE, cumplidores, experimento de violencia doméstica de Minneapolis
4	Regresión discontinua	RD nítida, ancho de banda, edad legal para beber y mortalidad
5	Diferencias en diferencias	Tendencias paralelas, efectos fijos bidireccionales, banca de la Gran Depresión

Parte III: Síntesis

Capítulo	Título	Temas	Cuaderno de Colab
6	Los retornos de la educación	Gemelos, trimestre de nacimiento, efectos del diploma

Cómo usar los cuadernos

Haga clic en cualquier insignia “Open in Colab” de arriba
Inicie sesión con su cuenta de Google (gratuita)
Haga clic en “Ejecutar todo” en el menú Entorno de ejecución (o ejecute las celdas de forma individual)
Explore y modifique — cambie parámetros, pruebe distintos modelos, experimente con los datos
Guarde su trabajo — Archivo > Guardar una copia en Drive para conservar sus modificaciones

¡Sin instalación, sin descargas, sin configuración!

Autores y créditos

Carlos Mendez — Implementación en Python y desarrollo de los cuadernos educativos

Joshua D. Angrist & Jörn-Steffen Pischke — Libro de texto original, Mastering ‘Metrics

causal | Carlos Mendez