夜間光の衛星画像を地域所得の推計に変換し、各国の地域間格差を測定する方法を学びます。Pythonで一歩ずつ、国の発展に伴って地域間格差が一度拡大し、その後縮小するかを検証します。
国が発展するにつれて、豊かな地域と貧しい地域の格差はまず広がり、その後縮まるのでしょうか？既存の研究を再現した56か国のシミュレーションデータを使い、地域間格差を測って所得とともにどう上下するかを、簡単な方法からより柔軟な方法までたどります。R のチュートリアルで、ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
ある関係が場所ごとにどう変わるかを測るとき、それぞれの場所の目に見えない特徴が答えをゆがめることがあります。このPythonチュートリアルでは、Li と Fotheringham による2026年の研究に沿って、225の地点を3期間にわたって観測した模擬データを用い、同じ場所を時間を通じて追うことでそのゆがみを取り除けることを示します。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
国が豊かになるにつれて、地域間格差はまず広がってから縮まるのでしょうか、それとも最も豊かな段階で再び広がるのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、約180か国の夜間光の衛星画像を用いて各国を時間を通じて自国自身と比べ、N字型のパターンを見いだします。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
国の違いと年の違いを調整する回帰分析は、実際にはデータに何をしているのでしょうか？150カ国のシミュレーションデータを R で用い、それが国ごと・年ごとの平均を差し引いてから単純な回帰を行うことと同じであることを一歩ずつ示し、その際に通常の誤差の幅に補正が必要な理由も説明します。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
労働組合員の高い賃金のうち、どれだけが組合そのものによるもので、どれだけが加入する人の違いによるものでしょうか？この Python チュートリアルでは、各労働者を時間を通じて本人とだけ比べる固定効果によって見えない違いを取り除き、組合による見かけの賃金上昇が約18%から8%に縮むことを示します。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。