Agenda

Escuela de Análisis de Datos en R, Tutorial 1: Impartida por George Vega Yon, esta sesión incluirá conocimientos teóricos y ejercicios sobre modelos estadísticos de redes sociales aplicados con R y econometría espacial con R. Se divide en tres secciones:

Parte 1, Motivación:
(a) Cuándo los datos no son IID.
(b) Familias de modelos: grafos vs. comportamiento.

Parte 2, Modelos de redes:
(a) ERGMs y variaciones: MERGMs, TERGMs, SERGMs, Relational Event Models, ERGMitos, etc.
(b) Latent networks.
(c) SOAM y otros.
(d) Estimación de modelos de red: Diagnóstico de estimación, convergencia, bondad de ajuste.
(e) Modelos no paramétricos: matching y permutación.

Parte 3, Econometría espacial:
(a) Spatial autoregresive models: descripción, supuestos, cuando sí/no.
(b) Familia de modelos: heterocedasticiad, errores autocorrelacionados, IV sol y metodos de estimación, SARAR, SAR Probit/Logit/MLogit

Bio: George G. Vega Yon, estudiante de Doctorado en Bioestadística en la Universidad del Sur de California (USC), Magíster en Ciencias del Instituto Tecnológico de California (Caltech) y Magíster en Economía y Políticas Públicas de la Universidad Adolfo Ibáñez. Su investigación se centra en Estadística Computacional aplicada al modelamiento de sistemas biológicos y socio-técnicos, como evolución de funciones genéticas y redes sociales.

Fecha: Jueves 20 de diciembre, de 10.00 a 13.00 horas

Lugar: Sala C201, Edificio C (Construcción Civil), Campus San Joaquín, Pontificia Universidad Católica (Vicuña Mackenna 4860, Macul. Metro San Joaquín).