MODELOS DE REGRESIÓN PARA VARIABLES DEPENDIENTES LIMITADAS CON STATA

Instructor: Javier Aparicio, División de Estudios Políticos – CIDE

Los modelos de regresión lineal son ampliamente utilizados en ciencias sociales para analizar la relación estadística entre una variable dependiente y un conjunto de variables explicativas. Este breve curso es una introducción a los modelos de regresión para variables dependientes limitadas -tales como resultados binarios, categorías ordinales y categorías nominales o no ordenadas-, utilizando Stata.

Este curso cubrirá los modelos de regresión de forma práctica usando ejemplos de Ciencia Política, política mexicana o latinoamericana. El curso comenzará con una introducción a los métodos de estimación de máxima verosimilitud, y luego discutiremos tres tipos de modelos de regresión: modelos logit/probit para resultados binarios; logit/probit ordenados para resultados ordinales; y logit multinomial para resultados nominales.


Clases virtuales en horario de la Ciudad de México

Fechas:  Del 24 al 28 de junio de 2024

Horario: 17:00 - 20:00

Idioma: Español

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