Aplicaciones interactivas para explorar datos y aprender métodos en el navegador: paneles de Google Earth Engine, aplicaciones de Streamlit y las aplicaciones complementarias de los tutoriales.
¿Dónde están las regiones más ricas y más pobres, y se agrupan las regiones parecidas en el mapa? Mapee datos regionales, vea cuánto se parecen las regiones vecinas y detecte grupos de valores altos y bajos a lo largo del tiempo. Funciona en Streamlit, en su navegador web.
¿Es nuevo en el estudio de la convergencia y la desigualdad entre regiones? Aprenda las ideas principales con explicaciones sencillas y pequeños ejemplos interactivos que usted mismo puede ejecutar y modificar. Funciona en Streamlit, en su navegador web.
¿Están las regiones más pobres alcanzando a las más ricas y está disminuyendo la desigualdad entre regiones? Mida la convergencia, la desigualdad regional y cómo las regiones pasan de un grupo de ingreso a otro, con métodos que toman en cuenta a las regiones vecinas. Funciona en Streamlit, en su navegador web.
¿Qué patrones esconden los datos que siguen a los mismos países, empresas o personas durante muchos años? Explore distribuciones, valores faltantes, tendencias en el tiempo y las diferencias entre unidades y dentro de cada unidad, sin necesidad de programar. Funciona en Streamlit, en su navegador web.
¿Es nuevo en los datos que siguen a las mismas unidades durante muchos años? Aprenda los métodos principales con explicaciones sencillas y pequeños ejemplos interactivos que usted mismo puede ejecutar y modificar. Funciona en Streamlit, en su navegador web.
¿Cómo medir una relación cuando se observa a los mismos países, empresas o personas durante muchos años? Estime los modelos habituales para este tipo de datos, compárelos con pruebas formales y estudie qué ocurre antes y después de un evento o si las unidades más pobres alcanzan a las demás. Funciona en Streamlit, en su navegador web.
¿Cómo ha cambiado el mundo de noche entre dos años? Elija dos años cualesquiera entre 1992 y 2025 y compare sus mapas de luces nocturnas lado a lado en una pantalla dividida, con un registro satelital largo y armonizado que une satélites antiguos y recientes. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo cambia la iluminación nocturna de un mes a otro en una región entera? Elija una región administrativa, como un país o una provincia, para ver su serie mensual de luces nocturnas entre 1992 y 2024, con una serie de luces nocturnas más reciente y detallada, reconstruida hasta 1992. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo cambia la iluminación nocturna de un mes a otro en un lugar concreto? Haga clic en cualquier punto del mapa mundial para ver su serie mensual de luces nocturnas entre 1992 y 2024, con una serie de luces nocturnas más reciente y detallada, reconstruida hasta 1992. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo ha cambiado año tras año la iluminación nocturna en una región entera? Elija una región administrativa, como un país o una provincia, para ver su serie anual de luces nocturnas entre 1992 y 2024, con una serie de luces nocturnas más reciente y detallada, reconstruida hasta 1992. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo ha aumentado la iluminación nocturna de una región entera desde 1992? Elija una región administrativa, como un país o una provincia, para ver su serie anual de luces nocturnas hasta 2025, a partir de un registro satelital largo y armonizado que une satélites antiguos y recientes. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo ha cambiado año tras año la iluminación nocturna en un lugar concreto? Haga clic en cualquier punto del mapa mundial para ver su serie anual de luces nocturnas entre 1992 y 2024, con una serie de luces nocturnas más reciente y detallada, reconstruida hasta 1992. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Qué tan iluminadas han estado las noches en un lugar de su interés desde 1992? Haga clic en cualquier punto del mapa mundial para ver su serie anual de luces nocturnas hasta 2025, a partir de un registro satelital largo y armonizado que une satélites antiguos y recientes. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Qué tan grandes son las brechas de ingreso entre las regiones de Japón y se han reducido desde 1990? Compare la actividad económica por habitante entre regiones japonesas en varias escalas geográficas, de 1990 a 2022. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo cambiaron la población, las luces nocturnas, el uso del suelo y la actividad económica en Camboya entre 2013 y 2019? Explore mapas y tendencias de estas cuatro medidas para ver cómo evolucionaron en el espacio y en el tiempo. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cómo cambiaron la población, las luces nocturnas, el uso del suelo y la actividad económica en Bolivia entre 2013 y 2019? Explore mapas y tendencias de estas cuatro medidas para ver cómo evolucionaron en el espacio y en el tiempo. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Qué regiones del mundo están alcanzando a las demás en actividad económica y cuáles se quedan atrás? Observe cómo las regiones suben o bajan unas respecto de otras entre 1992 y 2019, con estimaciones detalladas de la actividad económica construidas a partir de luces nocturnas satelitales. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Qué regiones del mundo están alcanzando a las demás en iluminación nocturna y cuáles se quedan atrás? Observe cómo las regiones suben o bajan unas respecto de otras entre 1992 y 2023, con una serie de luces nocturnas más reciente y detallada, reconstruida hasta 1992. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Qué regiones del mundo están alcanzando a las demás en iluminación nocturna y cuáles se quedan atrás? Observe cómo las regiones suben o bajan unas respecto de otras entre 1992 y 2019, con un registro satelital largo y armonizado que une satélites antiguos y recientes. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Dónde se han iluminado más las noches del mundo en los últimos años? Recorra mapas mundiales anuales de luces nocturnas de la serie satelital más reciente y detallada, que solo abarca los años recientes. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Dónde y cuándo se iluminaron más las noches en el mundo? Recorra mapas mundiales de luces nocturnas a lo largo del tiempo, con una serie larga y armonizada que une satélites antiguos y recientes en un solo registro que comienza en 1992. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Dónde y cuándo se iluminaron más las noches en el mundo? Recorra mapas mundiales de luces nocturnas a lo largo del tiempo, con la serie satelital más antigua de luces nocturnas extendida hacia años más recientes. Funciona en Google Earth Engine, en su navegador web.
¿Cuánto redujo la venta de cigarrillos la Proposición 99, el programa de control del tabaco que California inició en 1989? Este tutorial de Python para principiantes enseña el método de control sintético, que construye una California comparable a partir de otros estados, encuentra ventas alrededor de 19 cajetillas por persona más bajas cada año y luego intenta a fondo refutar ese resultado. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Afiliarse a un sindicato aumenta el salario? Siguiendo a los mismos trabajadores durante dos años en Python, comparamos siete formas de analizar datos repetidos y vemos que la ganancia salarial estimada casi se triplica cuando cada trabajador se compara consigo mismo en otro momento. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué significa realmente controlar por otro factor en una regresión? Este tutorial en Python usa una campaña simulada de cupones de comida rápida para mostrar que cualquier resultado de este tipo puede reconstruirse eliminando primero lo que explican los demás factores y graficando luego lo que queda en un gráfico simple de dos variables. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Cuando un gran puente conectó en 1998 a millones de personas del noroeste de Bangladés con la capital, ¿despegó la economía de la región? Este tutorial de Python para principiantes usa imágenes satelitales de luces nocturnas para comparar la región conectada con otra similar que siguió aislada, antes y después de la apertura del puente.
¿La ley antitabaco de California de 1988 redujo la venta de cigarrillos y afectó también a estados vecinos como Nevada? Este tutorial de Python construye una California comparable a partir de otros estados en tres etapas, terminando con un modelo que permite que los estados cercanos también se vean afectados, y muestra que la caída en California se mantiene, aunque los estados de comparación no quedaron intactos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cuánto le costó a la economía británica la votación del Brexit de 2016? Este tutorial de Python construye un Reino Unido comparable a partir de otras economías ricas con seis métodos relacionados, encuentra una producción alrededor de 3 por ciento más baja a finales de 2018 y muestra cómo las opciones predeterminadas pueden cambiar la respuesta sin que usted lo note. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cuánto le costó a la economía del Reino Unido el voto del Brexit de 2016? Construimos un Reino Unido de comparación a partir de otros países ricos, paso a paso por una escalera de métodos cada vez más flexibles, y comparamos lo que dice cada paso. Este tutorial en R incluye guías rápidas para Stata y Python y una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué regiones europeas se influyen realmente entre sí? En lugar de suponer que solo importan las regiones que comparten frontera, dejamos que los datos de crecimiento de 90 regiones europeas entre 2001 y 2019 revelen quiénes son los verdaderos vecinos. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Es posible encontrar el verdadero efecto de un programa de capacitación laboral sobre los ingresos si se compara a los participantes con personas comunes de una encuesta, en lugar de un grupo de control aleatorio? Este tutorial en Python muestra que agregar características de los participantes corrige la estimación solo cuando ajustan la tendencia esperada de ingresos del grupo de comparación. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Aprenda a convertir imágenes satelitales de luces nocturnas en estimaciones del ingreso regional y a medir cuán desiguales son las regiones dentro de cada país. Paso a paso en Python, ponemos a prueba si la desigualdad regional primero aumenta y luego disminuye a medida que los países se desarrollan.
¿Las brechas entre regiones ricas y pobres de un país primero se amplían y luego se reducen a medida que el país se desarrolla? Con datos simulados de 56 países que reproducen un estudio publicado, medimos la desigualdad regional y seguimos cómo sube y baja con el ingreso, desde métodos sencillos hasta otros más flexibles. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los parques industriales generan más actividad económica en las localidades cercanas, y quién se beneficia? Este tutorial en Python compara, antes y después de su apertura, los lugares que recibieron un parque con los que no, usando datos simulados basados en Etiopía, y también examina el bienestar de los hogares y los resultados para las mujeres. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Cuando una empresa gana o pierde trabajadores este año, ¿cuánto de ese cambio persiste el año siguiente? Este tutorial en Python usa datos de 140 empresas británicas para mostrar por qué las estimaciones simples de esta persistencia engañan y cómo métodos y verificaciones más cuidadosos llegan a una respuesta confiable. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cómo afectó el tsunami de 2004 a la economía de Aceh, Indonesia, a largo plazo? Este tutorial de Python para principiantes usa datos simulados, luces nocturnas y varios métodos causales para comparar zonas dañadas y no dañadas antes y después del desastre.
¿El gran recorte de impuestos de Kansas en 2012 impulsó la economía del estado o la achicó? Este tutorial de R para principiantes construye un Kansas comparable a partir de otros estados, corrige luego el desajuste restante y encuentra una producción por persona aproximadamente 3 a 4 por ciento más baja, aunque no se puede descartar del todo el azar. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿El impuesto al tabaco de 1988 en California redujo el consumo de cigarrillos? En Stata, comparamos tres formas de construir una comparación para California a partir de otros estados, incluido un método más reciente que combina sus ventajas, y las tres coinciden en que las ventas cayeron, aunque en distinta magnitud. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las cuotas de género aumentan la proporción de mujeres en los parlamentos nacionales? En Stata, comparamos 9 países que adoptaron cuotas en años distintos con grupos parecidos construidos a partir de 110 países sin cuotas, y encontramos un aumento promedio de unos 8 puntos porcentuales que varía mucho entre países. El tutorial incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Adoptar el euro hizo más productivos a los países? Construimos países de comparación a partir de economías que no se unieron, primero con datos simulados y luego con un estudio publicado sobre la zona del euro, y verificamos si el efecto es real o solo ruido. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La legalización del aborto redujo la delincuencia en Estados Unidos, como afirmó un famoso estudio de 2001? En lugar de elegir a mano unas pocas variables de control, dejamos que un método guiado por los datos elija entre 284 candidatas y verificamos si el hallazgo original se sostiene. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué ocurre con el precio de las viviendas cercanas cuando un delincuente sexual registrado se muda a un vecindario? Comparamos las casas próximas a su domicilio con otras un poco más alejadas, antes y después de la llegada, y mostramos cómo la distancia elegida como límite puede cambiar la respuesta. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La ampliación de la cobertura de salud de Medicaid a adultos de bajos ingresos redujo las muertes? Comparamos condados de estados que ampliaron la cobertura con condados de estados que no lo hicieron, y mostramos cómo contar por igual cada condado o cada persona puede cambiar la respuesta. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿El impuesto a los cigarrillos de California de 1988 redujo su venta, y coinciden los distintos métodos en cuánto? Este tutorial de R aplica seis formas de evaluar una política a los mismos datos y encuentra que la mayoría apunta a una caída de aproximadamente 13 a 20 cajetillas por persona al año. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿El impuesto al carbono que Suecia introdujo en 1991 redujo las emisiones de carbono del transporte, y perjudicó a la economía? Este tutorial de Python construye una Suecia comparable a partir de otros países ricos y encuentra emisiones del transporte alrededor de 11 por ciento más bajas cada año, sin señales de un menor crecimiento económico. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cuánto redujo las ventas de cigarrillos el impuesto al tabaco de California de 1988? Construimos una California de comparación a partir de otros estados y medimos también cómo la política se extendió a estados vecinos como Nevada, donde la gente cruza la frontera para comprar cigarrillos. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las buenas instituciones hacen más ricos a los países? Este tutorial en Python revisa el estudio de 2001 de Acemoglu, Johnson y Robinson, que usa las tasas de mortalidad de los primeros colonos europeos en 64 ex colonias para aislar el efecto de las instituciones, y muestra que una comparación simple subestima ese efecto. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las buenas instituciones hacen más ricos a los países? Siguiendo el estudio de 2001 de Acemoglu, Johnson y Robinson en Stata, usamos la mortalidad de los primeros colonos europeos en 64 excolonias como un experimento natural y encontramos un efecto mucho mayor que el que sugiere una comparación simple. El tutorial incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La riqueza minera ayuda o perjudica el desarrollo local, y las buenas instituciones locales marcan la diferencia? Este tutorial en Python usa aprendizaje automático causal con datos simulados de distritos, cuyos efectos verdaderos se conocen, para medir cómo varía de un lugar a otro el impacto de la minería y de los precios de los minerales. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La minería hace más ricos o más pobres a los lugares, y depende la respuesta de la calidad del gobierno? Con datos simulados que reproducen un estudio publicado, usamos aprendizaje automático en Stata para estimar cómo los efectos de la minería y de los precios de los minerales sobre el desarrollo varían de un lugar a otro. El tutorial incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Trabajar desde casa hace a los empleados más productivos, o las personas productivas simplemente eligen trabajar desde casa? Este tutorial de Python para principiantes usa datos simulados con una respuesta conocida para mostrar un enfoque de cuatro pasos sobre causa y efecto: plantear los supuestos, decidir qué comparar, estimar el efecto y ponerlo a prueba. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Cuando medimos cómo cambia una relación de un lugar a otro, las características ocultas de cada lugar pueden distorsionar la respuesta. Este tutorial en Python sigue un estudio de 2026 de Li y Fotheringham y usa datos simulados de 225 lugares en tres períodos para mostrar cómo seguir a los mismos lugares a lo largo del tiempo elimina esa distorsión. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Tener acceso a un plan de ahorro para el retiro en el trabajo hace que los hogares estadounidenses ahorren más, o los hogares que lo tienen simplemente ganan más? Este tutorial en Python usa el doble aprendizaje automático, que permite que modelos de predicción flexibles tengan en cuenta el ingreso y otras diferencias, con datos de una encuesta de 1991. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿El acceso a un plan de ahorro para el retiro en el trabajo ayuda a algunos hogares a acumular más riqueza que a otros? En lugar de reportar un solo efecto promedio, usamos aprendizaje automático en Stata para estimar cómo varía el efecto entre hogares según su ingreso y otras características. El tutorial incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Si un programa de capacitación laboral ayuda a las personas desempleadas a encontrar trabajo, ¿quién se beneficia más y a quién conviene ofrecerle un cupo primero? Este tutorial en Python usa aprendizaje automático causal con datos simulados de buscadores de empleo, cuyos efectos verdaderos se conocen, para pasar del efecto promedio a los efectos individuales y a una mejor forma de asignar la capacitación. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Fumar durante el embarazo reduce el peso de los bebés al nacer? Con datos de unos 4.600 nacimientos en Stata, comparamos seis formas de hacer comparables a madres fumadoras y no fumadoras, y la mayoría coincide en una reducción de alrededor de 230 gramos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Por qué los países pobres crecen más rápido que los ricos desde alrededor de 2000, tras décadas de quedarse atrás? Reproducimos un estudio de 2021 de Kremer, Willis y You que muestra que las políticas, las instituciones y la educación que predicen el crecimiento se han vuelto más parecidas entre países. Este tutorial en Stata incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los países más pobres están alcanzando a los más ricos? Con datos internacionales de ingreso, comprobamos si los países más pobres crecen más rápido y si las brechas de ingreso en el mundo se están reduciendo, y vemos cómo cambió la respuesta después de 2000. Este tutorial en Stata incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cuánto reduce una guerra el nivel de vida de un país? Con datos de 160 países entre 1955 y 2015 en Stata, seguimos a cada país en el tiempo para separar el daño de la guerra de las diferencias permanentes entre naciones, y encontramos que cerca de la mitad del costo a largo plazo pasa por el deterioro de las instituciones. El tutorial incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cuánto le costaron a la economía del País Vasco, en España, los años de violencia terrorista? Este tutorial de R para principiantes construye un País Vasco comparable a partir de otras regiones españolas, sobre todo Cataluña y Madrid, y encuentra un ingreso por persona aproximadamente 8 por ciento más bajo en el punto de mayor brecha. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
A medida que los países se enriquecen, ¿las brechas entre sus regiones primero se amplían y luego se reducen, o vuelven a ampliarse en los niveles más altos? Este tutorial en Python usa imágenes satelitales de luces nocturnas de unos 180 países y compara a cada país consigo mismo a lo largo del tiempo, y encuentra un patrón en forma de N. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Un programa de tutorías después de clases realmente mejoró las calificaciones de los estudiantes, o las calificaciones estaban subiendo en todas partes? Este tutorial en Python compara 10 colegios con tutorías y otros 25, antes y después del programa, para separar su efecto de la tendencia general al alza. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿El impuesto al tabaco y la campaña contra el tabaquismo de 1988 en California redujeron la venta de cigarrillos? En Stata, usamos el método del control sintético, que construye una California parecida a partir de una mezcla de otros estados, y encontramos que las ventas cayeron unos 19 paquetes por persona al año. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Una caída económica hace más probable un conflicto civil? Con datos anuales de más de 5.000 regiones de África en Stata, usamos las variaciones de la lluvia como un experimento natural para los cambios en la actividad económica local, medida con las luces nocturnas vistas desde el espacio, y encontramos que el declive económico aumenta el riesgo de conflicto. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Un programa de tutorías después de clases mejoró las calificaciones de estudiantes de secundaria de bajos ingresos? Con datos simulados de 35 escuelas en Stata, comparamos cómo cambiaron las calificaciones en escuelas con y sin el programa, y verificamos si ambos grupos seguían trayectorias similares antes de que comenzara. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las tutorías adicionales mejoran las calificaciones del examen final? En Stata, comparamos a estudiantes que obtuvieron puntajes justo por debajo y justo por encima del límite de 70 en un examen de ingreso que decidía quién recibía tutorías, y encontramos mejoras de unos 9 a 11 puntos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Responden todos los países de la misma manera a la democracia o a la inflación? En Stata, usamos un método que clasifica a los países en grupos ocultos con un comportamiento similar, y encontramos que la relación promedio entre democracia y crecimiento económico esconde un efecto positivo fuerte en 57 países y uno negativo en 41. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué hace realmente con los datos una regresión que ajusta por las diferencias entre países y entre años? Con datos simulados de 150 países en R, mostramos paso a paso que equivale a restar los promedios por país y por año y luego estimar una regresión simple, y por qué los márgenes de error habituales necesitan entonces una corrección. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué tan seguros podemos estar de una estimación cuando observamos a las mismas empresas año tras año? Con datos simulados de 100 empresas en Python, comparamos varias formas de medir el margen de error y mostramos que ningún margen de error puede corregir una estimación que ya está sesgada. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las emisiones de carbono primero bajan, luego suben y después vuelven a bajar a medida que los países se enriquecen? Con 12 posibles variables de control hay miles de modelos posibles, así que usamos dos métodos guiados por los datos que ponderan o seleccionan los controles y los ponemos a prueba con datos simulados cuya respuesta correcta conocemos. Este tutorial en Stata incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué factores impulsan realmente el crecimiento económico, como la inversión, la educación o el comercio? Con 73 países a lo largo de cuatro décadas, promediamos todas las combinaciones posibles de factores en lugar de apostar por un solo modelo, y tenemos en cuenta que el propio crecimiento puede influir en esos factores. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué significa realmente controlar por una variable en una regresión? En Stata, convertimos esa idea en una imagen: eliminamos la influencia de otros factores y graficamos lo que queda, con ejemplos sobre ventas de tiendas, vuelos comerciales y salarios. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué significa realmente controlar por una variable en una regresión? Usamos un resultado clásico de la estadística para convertir esa idea en gráficos de dispersión sencillos, primero con datos simulados y luego con datos reales que siguen a las mismas personas a lo largo del tiempo. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cómo se propaga el riesgo de crédito entre bancos? Con datos trimestrales de 350 bancos de Estados Unidos entre 2006 y 2014 en Stata, modelamos préstamos morosos que se contagian entre bancos similares, persisten en el tiempo y responden a choques económicos comunes, y mostramos que ignorar esos choques lleva a conclusiones engañosas. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Cuando un estado sube el precio de los cigarrillos, ¿los fumadores simplemente compran en el estado vecino? Con la demanda de cigarrillos de 46 estados de Estados Unidos entre 1963 y 1992, medimos cómo los precios y el ingreso afectan el consumo en el propio estado y en los vecinos, y cómo los hábitos se arrastran de un año a otro. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La ampliación de Medicaid en algunos estados de Estados Unidos aumentó la cobertura de seguro médico entre adultos de bajos ingresos, y cuánto podemos confiar en esa respuesta? En Stata, medimos cuánto tendrían que alejarse los estados por sí solos para que la ganancia estimada desaparezca, lo que convierte una prueba de sí o no en una medida clara de solidez. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Aumentar el salario mínimo les costó el empleo a los adolescentes? Con estados de Estados Unidos que elevaron su salario mínimo en distintos momentos, comparamos los estados antes y después de cada aumento y mostramos por qué el atajo clásico puede engañar cuando las políticas comienzan en fechas distintas. Este tutorial en R incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Entregar dinero a hogares pobres aumenta lo que gastan en sus necesidades diarias? Con un experimento aleatorio simulado de 2.000 hogares en Stata, comparamos varias formas de estimar el efecto y vemos que todas recuperan la ganancia verdadera de alrededor del 12 por ciento. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
Cuando muchos factores podrían explicar las emisiones de carbono, ¿cuáles importan de verdad? Con datos simulados de 120 países ficticios en los que se conoce la respuesta correcta, este tutorial de R compara tres métodos para elegir qué factores conservar y muestra que los factores señalados por los tres son la apuesta más segura. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La reunificación alemana de 1990 redujo el ingreso de Alemania Occidental, y qué tan seguros podemos estar? Este tutorial de Python construye una Alemania Occidental comparable a partir de otros países ricos y agrega un rango de valores probables alrededor de la estimación, que muestra un ingreso por persona alrededor de 11 por ciento por debajo de la comparación en 2003. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los distritos más pobres de Indonesia alcanzan a los más ricos al mismo ritmo en todas partes? Este tutorial en Python usa una regresión geográfica que permite que cada relación cambie de un lugar a otro, cada una a su propia escala geográfica, en 514 distritos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Las regiones con alto o bajo desarrollo humano se agrupan en el mapa de América del Sur, y esos grupos cambiaron entre 2013 y 2019? Este tutorial en Python mapea 153 regiones y usa estadística espacial para comprobar si las regiones vecinas se parecen más de lo que cabría esperar por azar. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cómo saber si las regiones se desarrollan con el tiempo cuando la vara de medir debe permanecer igual? Con datos de educación, salud e ingreso de 153 regiones sudamericanas en 2013 y 2019, este tutorial de Python construye un solo índice de desarrollo con ambos años juntos para que los puntajes puedan compararse en el tiempo. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Cómo combinar dos medidas de salud, la esperanza de vida y la mortalidad infantil, en un solo puntaje de salud justo? Con datos simulados de 50 países, este tutorial de Python construye el índice paso a paso con el análisis de componentes principales, un método que encuentra la dirección que resume la mayor parte de la información compartida. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué parte del mayor salario de los trabajadores sindicalizados se debe al sindicato y qué parte a quiénes se afilian? Este tutorial de Python muestra cómo los efectos fijos, que comparan a cada trabajador solo consigo mismo a lo largo del tiempo, eliminan diferencias ocultas y reducen la ganancia salarial aparente del sindicato de alrededor de 18 a 8 por ciento. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Una nueva política realmente cambió los resultados, o la situación ya venía mejorando? Este tutorial en Python presenta el método de diferencias en diferencias, que compara los cambios en el tiempo entre los lugares que recibieron la política y los que no, con datos simulados, y verifica qué tan sólida es la respuesta. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Qué podemos aprender todavía sobre si la capacitación laboral ayuda a conseguir empleo cuando un factor importante, como la experiencia laboral previa, nunca se midió? Con un estudio simulado de trabajadores en Python, calculamos un rango dentro del cual debe estar el efecto verdadero en lugar de un solo número, y vemos por qué más datos por sí solos no lo estrechan. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Un programa de capacitación laboral aumentó los ingresos de trabajadores desfavorecidos? Este tutorial en Python aplica un enfoque de cuatro pasos sobre causa y efecto (plantear los supuestos, decidir qué comparar, estimar el efecto y ponerlo a prueba) a los datos clásicos de capacitación laboral de LaLonde. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Pueden las imágenes satelitales indicarnos qué tan bien se desarrolla cada municipio de Bolivia? Este tutorial de Python para principiantes entrena un bosque aleatorio, un modelo de aprendizaje automático que promedia muchos árboles de decisión, lo evalúa en lugares que nunca vio y muestra que las imágenes contienen información real pero limitada. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Un bono en efectivo ayuda a los trabajadores desempleados a encontrar empleo más rápido? Este tutorial en Python usa el doble aprendizaje automático, que permite que modelos de predicción flexibles eliminen la influencia de las características de las personas, con datos de un experimento real en Pensilvania. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿Los precios del cigarrillo en un estado cambian cuánto se fuma en los estados vecinos? Con datos de 46 estados de Estados Unidos entre 1963 y 1992 en Stata, modelamos las compras al otro lado de la frontera y los hábitos de consumo, y encontramos que ignorar a los vecinos subestima la importancia de los precios. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.
¿La delincuencia se extiende de un barrio a otro? Con datos de 49 barrios de Columbus, Ohio, en Stata, comparamos modelos en los que la delincuencia, el ingreso y el valor de las viviendas de las zonas cercanas también cuentan, y encontramos que un mayor ingreso reduce la delincuencia en el propio barrio y en los vecinos. Incluye una aplicación interactiva que funciona en su navegador web.