Curso en análisis de regresión múltiple

• Profundizar en los distintos tipos de variables con los que se realiza un análisis multivariado.
• Comprender y aplicar las distintas técnicas para describir las variables de manera uni y bi-variada.
• Comprender y aplicar conceptos básicos de inferencia estadística.
• Comprender y aplicar la técnica de Mínimos Cuadrados Ordinarios.
• Proponer, implementar y analizar un modelo multivariado con datos reales.
• Evaluar la calidad del modelo de regresión a través del testeo de los supuestos del estándar gaussiano.

CONTENIDOS
- Lógica del análisis multivariado a través de regresiones: correlaciones parciales; variables confundentes y relaciones espúreas; causación versus correlación.
- Regresión lineal simple: estimación de coeficientes; estándar Gaussiano y Teorema de Gauss Markov; inferencia Estadística para regresión lineal bi-variada.
- Regresión lineal múltiple: estimación de coeficientes, especificación de modelos, incorporación de variables dummy, interpretación de interacciones.
- Verificación de supuestos y de la bondad de ajuste en los modelos de regresión multivariada: multicolinearidad, ausencia de autocorrelación, heterocedasticidad, especificación del modelo, revisión de casos raros (outliers).

JEFE DE PROGRAMA
- María Soledad Herrera Ponce
Socióloga y Licenciada en Sociología (Pontificia Universidad Católica de Chile), Diploma de Estudios Avanzados en Análisis de Datos y Doctora en Sociología de la Universidad Autónoma de Madrid. Actualmente se desempeña como Directora del Instituto de Sociología y es profesora asociada de jornada completa en el ISUC. Dicta las cátedras de análisis de datos y metodología de la investigación en pregrado, y de metodología avanzada y estudios de población en el programa de Magister del ISUC. Ha dirigido y participado en varios estudios, principalmente cuantitativos, en el Departamento de Estudios Sociológicos del ISUC, con gran experiencia tanto en el levantamiento de datos a través de encuestas como en el análisis de dichos datos, aplicando técnicas desde las más simples (análisis descriptivo) a las más complejas (análisis multivariable). Tiene una vasta experiencia en el análisis de datos con información secundaria proveniente tanto de bases nacionales (Encuestas Casen, Censos Nacionales) como internacionales (Encuesta Mundial de Valores).

EQUIPO DOCENTE
- Matías Bargsted
Sociólogo, Pontificia Universidad Católica de Chile. Doctor en Ciencias Políticas, Universidad de Michigan, Estados Unidos. Profesor Asistente Instituto de Sociología

- Daniella Leal
Socióloga, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Instructor Instituto de Sociología PUC. Magíster en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile.

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.