Prólogo#
La econometría, como disciplina que combina teoría económica, estadística y matemática, puede resultar difícil. Los conceptos abstractos y las demostraciones matemáticas, aunque fundamentales, a veces dificultan la comprensión intuitiva de los principios econométricos.
Este libro nace de la convicción de que una buena manera de entender la econometría es experimentando con ella. A través de simulaciones interactivas, permite visualizar y experimentar con los conceptos econométricos en tiempo real: se modifican parámetros y supuestos, se observa cómo cambian los resultados, y así se construye una comprensión más profunda y práctica de los métodos econométricos. Cada capítulo incluye simulaciones que permiten «jugar» con los conceptos, haciendo el aprendizaje más dinámico y memorable.
La experiencia de aprendizaje#
Cada sección del libro está construida en tres capas que se complementan:
Narrativa — la intuición primero, con la formalización matemática llegando generalmente después.
Tableros interactivos — construidos sobre simulaciones de estilo Monte Carlo, que permiten cambiar supuestos y parámetros y ver los resultados al instante.
Notebooks de código — cuadernos ejecutables que muestran cómo implementar las técnicas en código real, con datos reales. En desarrollo activo — todavía no todas las secciones cuentan con uno.
No todas las secciones tienen las tres capas completas todavía (ver la nota sobre el estado del proyecto más abajo), pero esa es la estructura hacia la que apunta cada capítulo.
A quién está dirigido#
Este libro tiene en mente varios públicos. Los estudiantes de grado que cursan una materia de regresión o econometría —en programas de economía o de negocios— van a encontrar especialmente útil la estructura de intuición primero para construir un primer modelo mental de las herramientas. Los profesionales en ejercicio, que no necesitan recorrer cada demostración formal pero sí necesitan suficiente base conceptual para tomar decisiones sólidas con datos, pueden usar los tableros como una vía rápida para desarrollar ese criterio. Los investigadores —de maestría o doctorado— que quieran aplicar estos métodos en su propio trabajo van a encontrar en los notebooks de código un puente entre el concepto y una implementación funcionando.
Más allá de estos tres públicos, parte de la hoja de ruta del libro es extender el mismo enfoque de experimentar primero a profesionales de la industria: analistas y data scientists que trabajan en entornos aplicados —pricing, medición de marketing, evaluación de políticas, experimentación en plataformas— y que usan estas mismas herramientas econométricas en su trabajo diario, pero rara vez cuentan con un recurso que las enseñe a través de la manipulación directa en lugar de la demostración. Los capítulos y tableros orientados específicamente a ese público forman parte de la expansión del proyecto, y se pueden seguir en el índice planificado.
Cómo leerlo#
Cada sección es razonablemente autocontenida, y el orden de los capítulos sigue una progresión pedagógica —de regresión simple a inferencia causal— más que una dependencia estricta. El libro está pensado para cubrir los contenidos de un curso introductorio de econometría de un semestre completo. Para cursos más avanzados, se puede omitir el bloque de mecánica de la regresión y concentrarse directamente en inferencia causal.
Sobre el estado del proyecto#
Este es un libro vivo, en desarrollo activo. Los capítulos y tableros enlazados en el índice están disponibles y reflejan el enfoque que busca el proyecto, pero el contenido se sigue ampliando con actualizaciones regulares. El índice planificado muestra qué secciones están publicadas y cuáles están en camino. Si encuentra un error o algo que no queda claro, hay un botón de «Reportar un problema» en cada página — los reportes se leen y se incorporan a las revisiones del libro.
— Ricardo A. Pasquini