Poverty analytics

La unidad de poverty analytics es un área de punta cuyo objetivo es abordar los temas de pobreza, desarrollo y desigualdad desde una perspectiva de la Ciencias de Datos aprovechando las nuevas técnicas que ofrece Machine Learning como también la mayor disponibilidad de fuentes de datos.

Geographic disaggregation of household surveys. Modified estimators for correcting misclassification bias. Alejandro Izaguirre. In Spatial Economic Analysis. 2024. <a href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17421772.2024.2330410">Ver más</a>

Poverty, Inequality, and Development Studies with Machine Learning. Walter Sosa Escudero, M Victoria Anuati and Wendy Brau. In Chan and Matyas (eds) Econometrics with Machine Learning. Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics. 2022. <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-15149-1_9">Ver más</a> Geographic Disaggregation of Household Surveys. Modified Estimators for Correcting Misclassification Bias. Alejandro Izaguirre 2022. R&amp;R in Spatial Economic Analysis. <a href="https://drive.google.com/file/d/11R08bS_FmMXOQfOQvgj7o4Xf4nzb7jgq/view?usp=sharing">Ver más</a> Victoria Oubiña (2022) "Physical violence against children: predictive models as a tool for early detection in Argentina" (Tesis de Maestría) Big data y ciencia de datos: conceptos, oportunidades y desafíos. Walter Sosa Escudero. Nota informativa, Organización Internacional del Trabajo, 2021 <a href="https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---americas/---ro-lima/---sro-santiago/documents/publication/wcms_769307.pdf">Ver más</a> Big data y ciencia de datos: casos y experiencias en el ámbito laboral.  Walter Sosa Escudero. Nota Informativa, Organizacón International del Trabajo. 2021. <a href="https://www.oitcinterfor.org/sites/default/files/file_publicacion/blog_bigdata.pdf">Ver más</a>

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