Estadística bayesiana para Ciencias Sociales | 2020

Estadística bayesiana para Ciencias Sociales | 2020

Descripción

El objetivo del curso es proveer una introducción – tanto teórica como computacional – a la econometría Bayesiana, focalizándose particularmente en simulaciones MCMC. El curso proveerá una introducción básica a la teoría de inferencia Bayesiana y los algoritmos más comúnmente utilizados (sampleo de Gibbs y Metropolis Hastings), e ilustrara su aplicación en contextos en los que los métodos Bayesianos presentan mayores ventajas comparativas (estimación con muestras pequeñas, problemas donde la razón de verosimilitud es analíticamente intratable, contextos con una gran proporción de valores faltantes, y datos multi-nivel). Las aplicaciones teóricas serán complementadas con ejercicios prácticos utilizando los programas más comunes para la inferencia Bayesiana moderna (R, WinBUGS/JAGS, Stan y – para problemas especialmente complejos, C++).

Gabriel Katz es Doctor en Ciencias Sociales por el California Institute of Technology (Caltech). Es actualmente Profesor Asociado (Reader) en la Universidad de Exeter, UK, donde fue fundador del Instituto de Métodos Cuantitativos para las Ciencias Sociales (Q-Step) y es actualmente responsable académico del Programa de Doctorado en Métodos Cuantitativos Avanzados.

Sus intereses académicos se centran en la Metodología Política (fundamentalmente análisiss Bayesiano y Métodos Experimentales), Economía Política y Política Latinoamericana. Sus investigaciones han sido publicadas en prestigiosas revistas tanto de Ciencia Política (American Journal of Political Science, Comparative Political Studies, Political Science Research and Methods) como de Economía (Economic Journal, Journal of Law, Economic and Organization).

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Instructor


Gabriel Katz          
Doctor en Ciencias Sociales por el California Institute of Technology (Caltech)











Gabriel Katz es Doctor en Ciencias Sociales por el California Institute of Technology (Caltech). Es actualmente Profesor Asociado (Reader) en la Universidad de Exeter, UK, donde fue fundador del Instituto de Métodos Cuantitativos para las Ciencias Sociales (Q-Step) y es actualmente responsable académico del Programa de Doctorado en Métodos Cuantitativos Avanzados.

Sus intereses académicos se centran en la Metodología Política (fundamentalmente análisiss Bayesiano y Métodos Experimentales), Economía Política y Política Latinoamericana. Sus investigaciones han sido publicadas en prestigiosas revistas tanto de Ciencia Política (American Journal of Political Science, Comparative Political Studies, Political Science Research and Methods) como de Economía (Economic Journal, Journal of Law, Economic and Organization).

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