Jueves de 18:15 a 20:30, viernes de 17:00 a 20:30 y algunos sábados de 9:00 a 14:00
Curso que entrega los fundamentos estadísticos esenciales para el cálculo e interpretación de modelos de regresión múltiple (análisis de regresión lineal y de regresión logística).
Descripción.
Este Curso constituye una especialización avanzada en análisis de regresión múltiple, entregando los fundamentos estadísticos esenciales para el cálculo e interpretación de modelos de regresión múltiple, abordando tanto los análisis de regresión lineal como de regresión logística.
Dirigido a.
El Curso está dirigido a profesionales o licenciados de diversas áreas que deseen actualizar y profundizar su formación metodológica.
Prerrequisitos.
• Conocimientos estadística básica (equivalente a Curso “Análisis de Datos Sociales” que dicta el ISUC) y manejo básico de algún software estadístico (por ejemplo, SPSS o STATA).
• Grado académico o título profesional, obtenido en Universidades chilenas o extranjeras, equivalente al grado de licenciado de la UC.
• Antecedentes curriculares.
• Carta proyecto de postulación: descripción sintética (máximo tres páginas) de las razones de su postulación y principales áreas de interés.
• Entrevista con comisión de profesores.
• Aprobar el proceso de selección que realiza el Comité Académico.
Objetivos Generales.
Aprender a ejecutar, analizar e interpretar técnicas de regresión múltiple.
Objetivos específicos y Contenidos.
1. Aprender los fundamentos estadísticos del análisis de regresión lineal multivariada.
2. Aprender los fundamentos estadísticos del análisis de regresión logística multivariada.
3. Ejercitarse en la construcción de modelos de regresión lineal y logística a través de software estadístico.
4. Ejercitarse en la manera de presentar los resultados de las regresiones y redactar informes de resultados.
* Regresión lineal múltiple: especificación de modelos, errores de medición, revisión de supuestos de la regresión (cómo detectar y tratar problemas de multicolinealidad, no linealidad, heterocedasticidad), incorporación de variables dummy, interpretación de interacciones.
* Regresión logística binaria: aplicaciones, cálculo e interpretación de modelos.
Metodología.
La metodología consiste principalmente en clases expositivas donde se presentarán los fundamentos estadísticos de las distintas técnicas que se abordan en el Curso. Además se realizarán laboratorios prácticos para ejercitarse en el cálculo, análisis e interpretación de las técnicas de análisis de datos.
Evaluación.
1. Realización de dos controles cortos de media hora al inicio de algunas clases.
2. Realización de dos ejercicios prácticos a realizarse en el plazo de una semana.
3. Elaboración de un informe final de resultados a partir de una base de datos.
4. Un examen final.
Requisitos de aprobación.
Para aprobar el Curso, se requiere:
1. Asistir a un 75% de las sesiones.
2. Aprobar con nota no inferior a 4.0 en una escala de 1.0 a 7.0, en el conjunto de controles, ejercicios, informe y examen, calculado según la siguiente ponderación: Controles (20%), Ejercicios (20%), Informe final (30%), y Examen final (30%).
Bibliografía.
• Wooldridge, J. (2001). Introducción a la econometría: Un enfoque moderno. Australia, Thomsom.
• Gujarati, D. (2004). Econometría. McGraw-Hill, México.
• Knoke, Bohrnstedt y Potter (2002). Statistics for Social Data Analysis. Ithaca, F.E. Peacock.
Proceso de Admisión.
Las personas interesadas deberán enviar los siguientes documentos:
- Currículum Vitae actualizado
- Copia simple de título o licenciatura.
Luego, será contactado para asistir a una entrevista personal realizada por el Comité Académico de Diplomados del Instituto de Sociología UC.
Una ejecutiva se contactará para guiarlo en su matrícula una vez "aceptado".