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Modelos de regresión para variables dependientes limitadas: Logit , Probit y Tobit

Dirigido a:

Profesionales, docentes e investigadores cuyas labores requieran de la implementación de software especializado para el análisis de datos cuantitativos con modelos de probabilidad y que deseen obtener conocimientos intermedios para su aplicación con apoyo de Stata.

Objetivo:

Conocer la funcionalidad de Stata para realizar estimaciones por medio de modelos de regresión cuando la variable dependiente es categórica.

Utilizar herramientas para la comparación y selección de modelos, descripción, estimación y graficación de la información relacionada.

Temario:

  • Modelo de probabilidad Lineal.
  • Modelo Probit. Modelo Logit.
  • Modelo Tobit.
  • Medidas de Bondad de Ajuste y Comparación de modelos.
  • Preguntas de los asistentes.

Instructores:

Erik Santiago Aparicio Zamora
Economista de la Universidad Externado de Colombia y candidato a Magister en Economía en esta misma Universidad. Actualmente se desempeña como docente de matemáticas e instructor en software especializado para estadística, econometría y temáticas específicas como análisis de datos georeferenciados en Software Shop.

Tarifas:

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Descripción:

En esta presentación abordaremos las funcionalidades que brinda Stata para la elaboración de modelos de regresión de variable dependiente limitada, los cuales permiten incluir variables con características particulares y considerar sus restricciones a la hora de realizar procedimientos e interpretación de resultados.

Stata cuenta con herramientas específicas para trabajar con estos modelos desde los parámetros iniciales hasta los cálculos y exploraciones posteriores, facilitando su revisión y documentación para llegar a conclusiones acertadas sobre esta información.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 31 de Oct de 2019
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima - CDMX
12:00 a.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
01:00 p.m Buenos Aires

Herramientas de apoyo:

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