Organització Industrial (2006) |
Assignatures |
ORGANITZACIÓ INDUSTRIAL EMPÍRICA |
Continguts |
DADES IDENTIFICATIVES | 2009_10 |
Assignatura | ORGANITZACIÓ INDUSTRIAL EMPÍRICA | Codi | 165091224 | |||||
Ensenyament |
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Cicle | 2on | |||||
Descriptors | Crèd. | Tipus | Curs | Període | ||||
4 | Optativa | Únic anual |
Competències | Objectius d'aprenentatge | Continguts |
Planificació | Metodologies | Atenció personalitzada |
Avaluació | Fonts d'informació | Recomanacions |
Tema | Subtema |
1. Estimación máximo verosímil | 1.1. Definición y ejemplos 1.2. Aplicación: el modelo lineal clásico 1.3. Propiedades de los estimadores MV 1.4. Algoritmos y computación |
2. Modelos para variable dependiente dicotómica | 2.1. Variables latentes 2.2. Modelos Logit y Probit 2.3. Estimación e interpretación de los coeficientes 2.4. Validación y contraste de hipótesis |
3. Modelos para variable dependiente limitada | 3.1. Censura y distribución truncada: algunos ejemplos 3.2. Estimación e inferencia en modelos con distribución truncada 3.3. Estimación e inferencia en el model 3.4. Selección muestral |
4. Modelos para variable dependiente de respuesta múltiple | 4.1. Algunos ejemplos 4.2. Respuesta múltiple nominal 4.3. Respuesta múltiple ordinal 4.4. Respuesta múltiple cardinal: Poisson, Binomial negativa y Poisson |
5. Modelos de duración | 5.1. Funciones de riesgo y supervivencia 5.2. Modelos en tiempo continuo 5.3. Modelos en tiempo discreto 5.4. Extensiones: dependencia de la duración y heterogeneidad inobservable |
6. Modelos para datos de panel | 6.1. ¿Qué son los datos de panel? 6.2. Modelos lineales para datos de panel 6.3. Modelos no lineales para datos de panel 6.4. Contrastes de especificación |