放課後の補習プログラムは本当に生徒の成績を上げたのでしょうか、それとも成績はどこでも上がっていたのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、補習を導入した10校とそれ以外の25校をプログラムの前後で比べ、全体的な上昇傾向からプログラムの効果を切り分けます。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。
同じ企業を毎年観測するとき、推定値はどれくらい信頼できるのでしょうか？100社のシミュレーションデータを Python で用い、誤差の幅を測るいくつかの方法を比べ、そもそも偏った推定値はどの誤差の幅でも直せないことを示します。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。
インドネシアの貧しい地区は、どこでも同じ速さで豊かな地区に追いついているのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、514の地区を対象に、それぞれの関係が場所ごとに、しかも変数ごとに異なる地理的な広がりで変化することを認める地理的な回帰分析を用います。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。
南米の地図上で、人間開発の水準が高い地域や低い地域は固まって分布しているのでしょうか、そしてその集まりは2013年から2019年にかけて変化したのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、153の地域を地図にし、空間統計を用いて隣り合う地域が偶然以上に似ているかを検証します。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。
1990年のドイツ再統一は西ドイツの所得を押し下げたのでしょうか、そしてその結論はどれほど確かなのでしょうか？この Python チュートリアルでは、他の豊かな国々から西ドイツによく似た比較対象を作り、推定値のまわりにありうる値の範囲を加えて、2003年までに1人あたり所得が比較対象より約11%低くなったことを示します。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。
平均寿命と乳児死亡率という2つの健康指標を、どうすれば一つの公平な健康スコアにまとめられるでしょうか？50カ国のシミュレーションデータを用いて、この Python チュートリアルでは、共通する情報の大部分をとらえる一つの方向を見つける主成分分析により、指標を一歩ずつ作ります。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。
物差しそのものを変えずに、地域が時間とともに発展しているかをどう判断すればよいでしょうか？南米153地域の2013年と2019年の教育・健康・所得のデータを用いて、この Python チュートリアルでは両年をまとめて一つの開発指標を作り、時点をまたいでスコアを比べられるようにします。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。
新しい政策は本当に結果を変えたのでしょうか、それとも状況はもともと良くなりつつあったのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、模擬データを用いて、政策を受けた地域と受けなかった地域の時間を通じた変化を比べる差の差分法を紹介し、その答えがどれほど確かかも確かめます。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。