SOC3070 Análisis de Datos Categóricos

Este repositorio contiene el material del curso SOC3070 Análisis de Datos Categóricos, dictado el segundo semestre 2024 a estudiantes de postgrado del Departamento de Sociología de la Universidad Católica de Chile. Para mayores detalles ver el [programa] y [calendario] del curso.

Class of 2024

Nivelación Matemática

• Repaso de pre-cálculo, especialmente funciones logarítmicas y exponenciales: [texto].
• Introducción a derivadas: [texto]
• El concepto de integral, "Calculus Made Easy", 1910: [calculus]

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Calendario

Día	Mes	Contenido	Material
5	Agosto	Presentación del curso	[Pres] [Code]
5	Agosto	Basics teoría de la Probabilidad	[Pres] [Code]
12	Agosto	Probabilidad Condicional y Teorema Bayes	[Pres] [Code] [Sim]
19	Agosto	Variables Aleatorias, Distribuciones Discretas	[Pres] [Code] [Sim]
26	Agosto	Momentos & MLE	[Pres] [Code] [Sim]
2	Septiembre	Tablas de contingencia	[Pres] [Code]
9	Septiembre	Modelo Lineal de Probabilidad (LPM)	[Pres] [Code]
23	Septiembre	Regresión Logística: estructura teórica y MLE	[Pres] [Code]
30	Septiembre	Regresión Logística: interpretación de efectos	[Pres] [Code]
7	Octubre	Regresión Logística: inferencia	[Pres] [Code] [Bootstrap]
14	Octubre	Regresión Logística: ajuste, predicción & cross-validation	[Pres] [Code]
21	Octubre	Regresión Logística Multinomial: estructura teórica	[Pres] [Code]
28	Octubre	Regresión Logística Multinomial: interpretación e inferencia
4	Noviembre	Regresión Poisson: estructura teórica
11	Noviembre	Regresión Poisson: interpretación e inferencia
18	Noviembre	Modelos log-lineales para tablas de contingencia
25	Noviembre	Consideraciones Finales

Ayudantías

Día	Mes	Contenido	Material
13	08	R base & quarto	[Pres] [Code]
20	08	dplyr & tidyr	[Pres] [Code]
día	mes	ggplot() & stargazer()	[Pres] [Code]
24	09	Regresión lineal, LPM - fit lm()	[Pres] [Code]
01	10	Regresión logística - fit glm()	[Pres] [Code]
día	mes	Probabilidades predichas, efectos marginales & clasificación - ggplot()
día	mes	Bootstrap & cross-validation
día	mes	Regresión logística multinomial - fit multinomial()
día	mes	Regresión Poisson - fit glm()
día	mes	Sobre trabajo final

Horario de Consulta

• Reuniones individuales de aproximadamente 15 minutos cada día Lunes entre 14:30 y 15:30pm. [Agendar]

Evaluaciones

Tarea	Asignación	Entrega	Material
Tarea corta 1	5 de Agosto	12 de Agosto	[TC1 sols] [TC1.qmd sols]
Tarea corta 2	19 de Agosto	26 de Agosto	[TC2 sols] [TC2.qmd sols]
Trabajo 1	12 de Septiembre	07 de Octubre	[T1 sols] [wikidata]
Tarea corta 4	16 de Octubre	23 de Octubre	[TC4] [TC4.qmd]
Trabajo 2	21 de Octubre	11 de Noviembre
Trabajo final	18 de Noviembre	9 de Diciembre

Recursos computacionales

Para usuarios de R

• En el repositorio de mi curso de procesamiento avanzado de datos en R puedes encontrar todo el material necesario para aprender R desde cero [aquí].
• Acá pueden encontrar un template para escribir en RMarkdown ([PDF] y [.Rmd] ). El uso de RMarkdown no es obligatorio, pero es altamente recomendado para escribir sus tareas y trabajos. Hoja de ayuda [aquí].
• [StalkOverflow] tiene las respuestas a casi todas las preguntas.

Para usuarios de Stata

• Es este [link] pueden encontrar la implementación en Stata de los ejemplos usandos en (casi) todos los capítulos del libro de Alan Agresti, [Introduction to Categorical Data Analysis].

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