Introducción a la Estimación por Máxima Verosimilitud (Maximum Likelihood Estimation/MLE) | 2019

Introducción a la Estimación por Máxima Verosimilitud (Maximum Likelihood Estimation/MLE) | 2019

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Descripción

Muchos de los problemas de investigación en ciencias sociales no se ajustan fácilmente al modelo lineal. El marco de “likelihood” proporciona un conjunto poderoso de herramientas a través de las cuales se pueden estudiar muchos fenómenos sociales y al mismo tiempo subsumir el modelo de regresión lineal estándar. Sin embargo, la interpretación y evaluación de los modelos basados en “likelihood” requiere cuidado y matiz. Los principios de la teoría y la estimación de por máxima verosimilitud son fundamentales para el estudio metodológico continuo.

Este curso sirve como una introducción a los métodos de máxima verosimilitud con un enfoque en ciencias sociales aplicado. Discutiremos la selección de métodos estadísticos apropiados para una variedad de preguntas de investigación típicas en las ciencias sociales a la vez que proporcionaremos los fundamentos teóricos y computacionales para la estimación de máxima verosimilitud. Debido al corto tiempo, enfocamos en los conceptos y la teoría basicos, validación y selección de modelos, e interpretación y presentación de resultados. Los modelos incluyen aquellos diseñados para variable aleatorias binarios, ordinales y conteos. Utilizamos datos tomados de investigaciones publicadas. Ejemplos utilizan la lenguaje de programación R.

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Pre-requisitos

El curso requiere familiaridad con álgebra matricial, calculo multivariado, e el lenguaje de programación R.



Bibliografía

Ward, Michael D. and John S. Ahlquist. 2018. Maximum Likelihood for Social Sciences. Cambridge University Press.

 

Instructor

John Ahlquist

Profesor Asociado en la School of Global Policy and Strategy John Ahlquist
Universidad de California, San Diego jahlquist@ucsd.edu

CV    


















John Ahlquist es profesor asociado de economía política en la Escuela de Política y Estrategia Global (GPS) de la Universidad de California en San Diego. Su investigación se centra en la relación dinámica entre el gobierno democrático y las economías de mercado, particularmente sobre cómo las democracias gestionan los conflictos sobre la distribución de recursos y oportunidades. También trabaja en estadísticas aplicadas para datos de redes sociales. Es autor de En interés de Otros (con Margaret Levi) y Estrategias de máxima probabilidad para las ciencias sociales (con Michael Ward), así como de numerosos artículos que aparecen en diversas revistas académicas de ciencias políticas y económicas.


Los proyectos actuales de Ahlquist incluyen experimentos de comportamiento que examinan el efecto del seguro de desempleo en la disposición de los trabajadores a aprender habilidades particulares; la política del rencor; y los esfuerzos para reconstruir nuestra infraestructura de datos sociales en la línea de "estaciones meteorológicas socioeconómicas" distribuidas. Ahlquist imparte cursos de MIA / MPP sobre procesos de formulación de políticas y  la política de la desigualdad económica. Tambien ensena clases a nivel doctoral sobre estadística aplicada. Es licenciado por la Universidad de California en Berkeley y doctor por la Universidad de Washington. http://johnahlquist.net/