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Inferencia causal para los valientes y verdaderos. Un enfoque ligero pero riguroso para aprender sobre la estimación causal y el análisis de sensibilidad.

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Inferencia Causal para los Valientes y Verdaderos

Notas de la Traducción

Esta obra es de la autoría de Matheus Facure. La versión original (y más actualizada) puede ser encontrada aquí. Al no ser un traductor profesional y mucho menos dedicado, quisiera ofrecer una disculpa adelantada por cualquier error que pueda surgir de esta traducción. Mi intención será siempre recrear fielmente la obra de Facure. Todos los derechos quedan reservados a Mathues Facure y/o lo que establezca la licencia de este trabajo.

Ian Castillo

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DOI

Un enfoque ligero pero riguroso para aprender sobre la estimación causal y el análisis de sensibilidad. Todo en Python y con tantos memes como puedas encontrar.

¡Encuentra la versión original aquí!

Si quieres leer el libro en chino, @xieliaing fue tan amable de hacer una traducción:

因果推断:从概念到实践

También, algunas personas muy amables (@vietecon, @dinhtrang24 and @anhpham52) trabajaron en una traducción al vietnamí:

Also, some really kind folks (@vietecon, @dinhtrang24 and @anhpham52) also translated this content into Vietnamese:
Nhân quả Python

Me gusta pensar que esta serie completa es un tributo a Joshua Angrist, Alberto Abadie y Christopher Walters por su increíble clase de Econometría. Muchas de las ideas aquí presentadas son de sus clases en la Asociación Económica Americana (American Economic Association). Verlos es lo que me mantiene cuerdo durante este difícil año de 2020.

También me gustaría hacer referencia a los increíbles libros de Angrist. Me han demostrado que la Econometría, o 'Metría como la llaman, no solo es extremadamente útil sino también profundamente divertida.

Mi referencia final es el libro de Miguel Hernan y Jamie Robins. Ha sido mi compañero de confianza en las preguntas más espinosas que tuve que responder.

¿Cómo apoyar este trabajo?

"Inferencia Causal para los Valientes y Verdaderos" es un material de código abierto principalmente sobre Econometría y la Estadística de la ciencia. Utiliza solo software libre, basado en Python. Su objetivo es ser accesible, no solo financieramente, sino intelectualmente. He hecho todo lo posible para mantener la escritura entretenida manteniendo el rigor científico necesario.
Recientemente, el libro ha sido traducido al vietnamita por gente muy amable de la London School of Economics. Aunque me emocionó, el proceso de traducción también reveló las insuficiencias de mi inglés. Por esta razón, estoy buscando fondos para contratar servicios profesionales de revisión y solucionar ese problema de una vez por todas. Para ayudarme con eso, visite https://www.patreon.com/causal_inference_for_the_brave_and_true.

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Inferencia causal para los valientes y verdaderos. Un enfoque ligero pero riguroso para aprender sobre la estimación causal y el análisis de sensibilidad.

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