15 348 Seminário Doutoral em Métodos de Investigação II Primavera 2004

Para conduzir pesquisas rigorosas em ciências sociais, negócios ou economia, a regressão linear básica muitas vezes não é suficiente. Entender como modelar resultados binários, contar dados e eventos ao longo do tempo é essencial para produzir análises empíricas de alta qualidade. Este curso somente de texto orienta você desde conceitos estatísticos fundamentais até a implementação de modelos de regressão avançados. Você aprenderá a selecionar, especificar e interpretar os métodos quantitativos corretos para dados observacionais complexos. O que você aprenderá: • Entenda os fundamentos dos modelos não lineares e estimativa de máxima verossimilhança • Analise resultados binários e categóricos usando modelos logit e probit • Modele contagens e taxas de eventos usando regressões binomial negativas e Poisson • Aplique análise de histórico e sobrevivência de eventos para estudar o tempo de eventos • Manipule dados de painel • Interprete com precisão os coeficientes do modelo, as razões de chances e os efeitos marginais. O curso começa com a terminologia chave e a teoria fundamental antes de mergulhar em famílias de modelos específicas. Você progredirá através de cenários práticos, aprendendo a estruturar seus dados e interpretar a saída para pesquisas do mundo real. Este curso é projetado para aspirantes a pesquisadores, analistas de dados e estudantes de pós-graduação que têm uma compreensão básica da regressão linear e querem expandir seu kit de ferramentas quantitativas. Comece a dominar os métodos avançados de pesquisa quantitativa hoje através de explicações escritas claras e passo a passo.