SOC3070 Análisis de Datos Categóricos

Este repositorio contiene el material del curso SOC3070 Análisis de Datos Categóricos, dictado el segundo semestre 2025 a estudiantes de postgrado del Departamento de Sociología de la Universidad Católica de Chile. Para mayores detalles ver el [programa] y [calendario] del curso.

Class of 2025

Nivelación Matemática

• Repaso de pre-cálculo, especialmente funciones logarítmicas y exponenciales: [texto].
• Introducción a derivadas: [texto]
• El concepto de integral, "Calculus Made Easy", 1910: [calculus]

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Calendario

Día	Mes	Contenido	Material
4	Agosto	Presentación del curso	[Pres] [Code]
4	Agosto	Introdución a la probabilidad	[Pres] [Code]
11	Agosto	Probabilidad condicional	[Pres] [Code]
11	Agosto	Variables Aleatorias y Distribuciones Discretas	[Pres] [Code]
18	Agosto	Momentos & MLE	[Pres] [Code]
25	Agosto	Modelo Lineal & LPM	[Pres] [Code] [Notebook]
1	Septiembre	NO HAY CLASES
8	Septiembre	GLM & Regresión logística	[Pres] [Code]
22	Septiembre	Efectos en Regresión logística	[Pres] [Code] [Notebook]
29	Septiembre	Inferencia en Regresión logística	[Pres] [Code] [Notebook]
6	Octubre	Clasificación con Regresión logística	[Pres] [Code]
13	Octubre	Cross-validation con Regresión logística	[Pres] [Code] [Notebook]
20	Octubre	Regresión Logística Multinomial	[Pres] [Code]
27	Octubre	Regresión Poisson	[Pres] [Code]
3	Noviembre	NO HAY CLASES
10	Noviembre	Clase Final	[Pres] [Code]

| 24 | Noviembre | Sesión Posters (trabajo final) | |

IMPORTANTE: Este curso permite el uso ético y transparente de herramientas de inteligencia artificial generativa, únicamente como herramienta de estudio o apoyo en la escritura de código. El estudiantado deberá declarar explícitamente en los anexos de cada trabajo qué herramientas fueron utilizadas, con qué propósito y, si se solicita, compartir los comandos o prompts empleados. El uso de IA no exime a los y las estudiantes de dominar plenamente el contenido de sus trabajos. Para verificar esto, en la clase posterior a la entrega de cualquier tarea o trabajo, un estudiante serán seleccionado al azar para explicar oralmente frente a la clase el procedimiento seguido en alguna de sus respuestas. En base a esta exposición, su nota podrá ser reconsiderada. El uso no autorizado o no declarado será considerado una falta a la integridad académica.

Horario de Consulta

• Reuniones individuales de aproximadamente 15 minutos cada día Lunes entre 14:30 y 15:30pm. [Agendar]

Ayudantía

Día	Mes	Contenido	Material
27	Agosto	Introducción a funciones de Tidyverse	[Pres] [Code]

Evaluaciones

Tarea	Asignación	Entrega	Material
Tarea corta 1	4 de Agosto	11 de Agosto	[TC1] [TC1.qmd]
Tarea corta 2	21 de Agosto	27 de Agosto	[TC2] [TC2.qmd]
Trabajo 1	11 de Septiembre	6 de Octubre	[T1] [T1.qmd]
Tarea corta 3	6 de Octubre	13 de Octubre	[TC3] [TC3.qmd]
Tarea corta 4	13 de Octubre	20 de Octubre	[TC4] [TC4.qmd]
Trabajo 2	27 de Octubre	10 de Noviembre	[T2] [T2.qmd]
Trabajo final	29 de Septiembte	24 de Noviembre	[TF] [TF.qmd]

Notas Finales: [Notas]

Recursos computacionales

Para usuarios de R

• En el repositorio de mi curso de procesamiento avanzado de datos en R puedes encontrar todo el material necesario para aprender R desde cero [aquí].
• Acá pueden encontrar un template para escribir en RMarkdown ([PDF] y [.Rmd] ). El uso de RMarkdown no es obligatorio, pero es altamente recomendado para escribir sus tareas y trabajos. Hoja de ayuda [aquí].
• [StalkOverflow] tiene las respuestas a casi todas las preguntas.

Para usuarios de Stata

• Es este [link] pueden encontrar la implementación en Stata de los ejemplos usandos en (casi) todos los capítulos del libro de Alan Agresti, [Introduction to Categorical Data Analysis].

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