CURSO: Analisis de Regresion Multivariada TRADUCCION: Multivariate Regression Analysis SIGLA: SOL4005 CREDITOS: 10 UC MODULOS: 02 REQUISITOS: Sin Requisitos CONECTOR: Y RESTRICCIONES: Nivel Postgrado CARACTER: Minimo TIPO: Catedra CALIFICACION: Estandar I. DESCRIPCION El curso entrena a los alumnos en el dise?o, implementacion e interpretacion de modelos de regresiones lineales y loglineales multivariados. Se realiza una revision teorica del Metodo de Minimos Cuadrados Ordinarios (MICO). El curso tiene un fuerte componente de aplicacion empirica de estos modelos por medio del paquete estadistico STATA. II. OBJETIVOS 1. Profundizar en los distintos tipos de variables con los que se realiza un analisis multivariado. 2. Comprender y aplicar las distintas tecnicas para describir las variables de manera uni y bivariada. 3. Comprender y aplicar conceptos basicos de inferencia estadistica. 4. Comprender y aplicar la tecnica de Minimos Cuadrados Ordinarios. 5. Proponer, implementar y analizar un modelo multivariado con datos reales. 6. Evaluar la calidad del modelo de regresion a traves del testeo de los supuestos del estandar gaussiano. III. CONTENIDOS 1. Logica del analisis multivariado a traves de regresiones: correlaciones parciales; variables confundentes y relaciones espureas; causacion versus correlacion. 2. Regresion lineal simple: estimacion de coeficientes; estandar Gaussiano y Teorema de Gauss Markov; inferencia Estadistica para regresion lineal bi-variada. 3. Regresion lineal multiple: estimacion de coeficientes, especificacion de modelos, incorporacion de variables dummy, interpretacion de interacciones. 4. Verificacion de supuestos y de la bondad de ajuste en los modelos de regresion multivariada: multicolinearidad, ausencia de autocorrelacion, heterocedasticidad, especificacion del modelo, revision de casos raros (outliers). 5. Regresion logistica binaria: aplicaciones, calculo e interpretacion de modelos. IV. METODOLOGIA - Clases lectivas. - Ejercicios practicos. - Ejercicios STATA. - Trabajo empirico de investigacion. V. EVALUACION - Controles : 50% - Trabajo : 50% VI. BIBLIOGRAFIA Minima Aiken, L. S. (1991). Multiple regression: testing and interpreting interactions. Newbury Park, Calif: Newbury Park, Calif. Sage. Edwards, J. R., & Lambert L. S. (2007). Methods for integrating moderation and mediation: A general analytical framework using moderated path analysis. Psychological Methods, 12, 1-22. Gujarati, D. (2004). Econometria. Mexico: Mexico: McGraw-Hill. Marsh, H. W., Hau, K. T., Wen, Z., Nagengast, B., & Morin, A. J. S. (2011). Moderation. In Little, T. D. (Ed.), Oxford handbook of quantitative methods. New York: Oxford University Press. Complementaria Babbie, E. R. (2000). Fundamentos de la investigacion social. Mexico: Mexico: International Thomson. Baron and Kenny (1986) ?The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations? Journal of Personality and Social Psychology. Kennedy, P. (2003). A guide to econometrics. Cambridge, Mass.: Cambridge, Mass: MIT Press. Knoke, D. (2002). Statistics for social data analysis. Ithaca, Ill.: Ithaca, Ill. : F.E. Peacock Publishers. Ritchey, F. J. (2008). Estadistica para las ciencias sociales. Mexico: Mexico: McGraw-Hill. Wonnacott, T. H. (1990). Introductory statistics. New York: New York Wiley.