南米153地域の実際の地方レベルデータを用い、プールドPCAによって2つの期間にわたって比較可能な人間開発指数を構築します。さらに期間ごとのPCAと対比し、時系列比較にはプールドな標準化が不可欠である理由を示します。
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。
diff-diffパッケージを用いて、差分の差分法による因果的な処置効果を推定します。古典的な2×2デザインから、Callaway-Sant'Anna法による段階的導入、HonestDiDによる感度分析までを扱います。
シミュレーションされた小売店データセットを用いて、交絡因子を取り除くことで因果関係を切り出すFrisch-Waugh-Lovell定理を理解します。
PythonのCausalBoundingEngineパッケージを用いて、未観測の交絡のもとでManski境界とTian-Pearl境界による因果的な区間を計算します。
Lalondeデータセットを用い、DoWhyの4ステップ因果推論フレームワークにより、職業訓練プログラムが収入に与える因果効果を推定します。
ペンシルベニア・ボーナス実験を用いて、ダブル機械学習により現金ボーナスが失業期間に与える因果効果を推定します。
連続データを対象としたランダムフォレスト回帰の、初心者にも分かりやすい包括的な入門です。ボリビアの衛星画像を用い、5分割交差検証と out-of-fold（フォールド外）予測でモデルを一貫して評価します。
空間クラスターと外れ値を調べるためのインタラクティブなジオコンピュテーション・ノートブックです。
GWRおよびMGWRフレームワークを用いて空間的異質性を調べるためのジオコンピュテーション・ノートブックです。