cda_soc3070

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

class

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]

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].