Métodos de investigación cuantitativa: Modelos de log, conteo e historial de eventos

Para realizar investigaciones rigurosas en ciencias sociales, negocios o economía, la regresión lineal básica a menudo no es suficiente.Comprender cómo modelar resultados binarios, contar datos y eventos a lo largo del tiempo es esencial para producir análisis empíricos de alta calidad. Este curso de solo texto lo guiará desde los conceptos estadísticos fundamentales hasta la implementación de modelos de regresión avanzados.Aprenderá a seleccionar, especificar e interpretar los métodos cuantitativos adecuados para datos observacionales complejos. Qué aprenderá: • Comprender los fundamentos de los modelos no lineales y la estimación de máxima verosimilitud • Analizar resultados binarios y categóricos utilizando modelos logit y probit • Modelar recuentos y tasas de eventos utilizando regresiones binomiales negativas y de Poisson • Aplicar análisis de historial de eventos y de supervivencia para estudiar el momento de los eventos • Manejar datos de panel • Interpretar los coeficientes de modelo, las relaciones de probabilidades y los efectos marginales con precisión.El curso comienza con la terminología clave y la teoría fundamental antes de sumergirse en familias de modelos específicos. Este curso está diseñado para aspirantes a investigadores, analistas de datos y estudiantes de posgrado que tienen una comprensión básica de la regresión lineal y desean ampliar su kit de herramientas cuantitativas.Este curso está dirigido a estudiantes que desean obtener una comprensiones básicas de la estadística y la regressión lineal. Comience a dominar los métodos avanzados de investigación cuantitativa hoy a través de explicaciones escritas claras y paso a paso.