Lessmann and Seidel（2017）をPythonで包括的かつ初心者にやさしく再現します。衛星の夜間光から地域GDPを予測し、人口加重の不平等指標5種類をゼロから構築し、地域間格差の国際的な動態を探り、PyFixestで地域版クズネッツ曲線、その決定要因、Conleyの空間HAC頑健性チェックを推定します。
Lessmann (2014) の空間的クズネッツ曲線を、初心者にもわかりやすくRで再現します。シミュレートした地域データから加重変動係数を構築し、クロスセクションOLS、fixestによる二元固定効果、RobinsonおよびBaltagi–Liのセミパラメトリック推定量で逆U字を推定します。
Li & Fotheringham (2026) に忠実なPythonチュートリアルです。2段階のMGWFERアルゴリズムを用いて、マルチスケールGWRから時間不変の空間的交絡を取り除き、シミュレートされたパネルデータ（225ユニット×3期間）から不偏な空間変動傾きと内在的な文脈効果の両方を回復します。
PyFixestを用いてPythonでN字型のクズネッツ曲線を再現します。180か国を対象に、プールドOLSから二元固定効果、転換点分析、地域間格差の決定要因までを扱います。
手作業による平均除去と二元固定効果（TWFE）の比較——Frisch-Waugh-Lovell定理を通じて、TWFEが平均除去されたデータに対するOLSにすぎないことを示します。150カ国のBarro収束パネルを用いた実践的な証明付きです。
PyFixestを用いて高次元固定効果を含む回帰モデルを推定します。単純なOLSから始め、Two-Way FE、操作変数法、パネルデータ、イベントスタディまでを扱います。