Este curso de inferencia estadística y modelado lo impartí en el CIDE durante el semestre de primavera 2024. Cubre desde probabilidad y distribuciones hasta regresión lineal, diagnósticos y modelos de máxima verosimilitud (logit, probit, Poisson), todo con aplicaciones en R. Los materiales quedan disponibles como recurso abierto para quien los necesite.
Probabilidad e inferencia estadística
| Tema | Recursos |
|---|---|
| Repaso de probabilidad | Presentación PDF |
| Distribuciones de probabilidad |
Presentación PDF Script R |
| Muestreo aleatorio |
Presentación PDF Script R |
| TLC e intervalos de confianza | Presentación PDF |
| Pruebas de hipótesis |
Presentación PDF Script R |
Laboratorios
| Lab 1 — Probabilidad | Enunciado · Soluciones |
| Lab 2 — Inferencia | Enunciado · Soluciones |
Regresión lineal
| Tema | Recursos |
|---|---|
| Correlación y regresión lineal simple | Presentación PDF |
| Diagnósticos OLS | Presentación PDF |
| OLS bivariado — ejemplo práctico | RPubs RPubs |
| Extensiones a regresión bivariada | Presentación PDF |
| Regresión múltiple e interacciones |
Presentación PDF Ejemplos interacciones RPubs |
Modelos de máxima verosimilitud
| Tema | Recursos |
|---|---|
| Logit |
Presentación 1 · Presentación 2 PDF Ejemplos RPubs |
| Probit y Ordered MLE | Probit · Ordered RPubs |
| Modelos de conteo (Poisson) | RPubs RPubs |
Laboratorios
| Lab 5 — Logit | Enunciado · Soluciones |
| Lab 6 — Conteo | Enunciado |
Exámenes
| Examen | Enunciado | Soluciones |
|---|---|---|
| Examen 1 — Probabilidad e inferencia | Quarto | |
| Examen 2 — Regresión | ||
| Examen 3 — MLE | — |
Textos recomendados
- Agresti (2018). Statistical Methods for the Social Sciences
- Diez, Barr y Çetinkaya-Rundel (2017). OpenIntro Statistics
- Grolemund y Wickham (2023). R for Data Science, 2a ed.
- Ismay y Kim (2018). Modern Dive: Intro to Statistical & Data Sciences via R