Introduccción a Estimación de Modelos de Máxima Verosimilitud | 2017

 

 

 
Facultad de Ciencias Humanas

Escuela de Invierno en Métodos

Introduccción a Estimación de Modelos de Máxima Verosimilitud | 2017

Descripción

Este es un curso centrado en generar las competencias necesarias para poder utilizar dos modelos particulares para el análisis de datos: logit y probit. El curso, dada su duración, es una guía práctica para aplicar la estadística a la investigación social. Sin embargo, los estudiantes deben aprender conceptos y teoría estadística básica, y ser conscientes de los varios supuestos en los que se basan dichas técnicas. El curso combinará exposiciones teóricas con sesiones prácticas de laboratorio donde los estudiantes deberán aplicar el material mientras tienen la oportunidad de aprender a programar en los paquetes estadísticos R o STATA.

Ver programa

Prerrequisitios

El curso asume que el estudiante está familiarizado con los siguientes temas:

•Matemáticas: nociones básicas de álgebra, logaritmos, potencias, funciones y cálculo básico (comprende el significado de derivar e integrar).
•Probabilidad: concepto, distribuciones, cálculo de probabilidades.
•Regresión Lineal: modelos de regresión por OLS (MCO), interpretación de coeficientes e inferencia en resultados de los modelos.
•STATA o R: operar básicamente con el programa estadístico.

Bibliografía 

Bogliaccini, Juan & Jan Rovny. 2008. “Applied Quantitative Methods: Max- imum Likelihood Estimation.” notes not published.
Gelman, Andrew & Jennifer Hill. 2007. Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. Cambridge University Press.
King, Gary. 2001. Unifying political methodology: The likehood theory of statistical inference. University of Michigan Press.
Long, J Scott. 1997. Regression models for categorical and limited dependent variables. Vol. 7 Sage.



Instructor 

Juan Bogliaccini 
Profesor de alta dedicación
Departamento de Ciencias Sociales y Políticas 
Universidad Católica del Uruguay
juan.bogliaccini@correo.ucu.edu.uy
Sitio web: sites.google.com/site/juanbogliaccini/

Juan Bogliaccini es profesor asociado del Departamento de Ciencias Sociales y Políticas de la Universidad Católica del Uruguay. Es doctor en Ciencia Política por la Universidad de Carolina del Norte (Chapel Hill, EEUU). Sus áreas de investigación son la política comparada y los métodos de investigación en Ciencias Sociales. Enseña Análisis Cuantitativo, Economía Política del Bienestar.

 

 

 

Bookmark and Share