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Apresentação do curso de Métodos II na pós em Ciência Política de Introdução à Regressão com R.
Revisão sobre inferência causal e abordagem de resultados potenciais. O que são estimandos, ATE, ATT, decomposição do efeito causal em ATT e viés de seleção etc.
PArte II da revisão de regressão linear, estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários.
Aula de revisão sobre regressão linear, cobrindo o que é regressão linear, estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários, Propriedades dos estimadores. Parte I da aula.
Segunda parte da aula sobre MLE, em que usamos um exemplo no R para fazer inferência.
Apresento o estimador de Máxima Verossimilhança, bem como suas propriedades básicas e dou um exemplo no R.
Esta aula conecta o modelo de resultados potenciais à técnica de regressão, partindo do cenário hipotético de um experimento randomizado e ampliando a discussão para cenários observacionais.
Esta aula explica o efeito causal, introduz duas quantidades de interesse (ATE e ATT) e decompõe o efeito causal, explicando o viés de seleção.
Esta aula introduz a noção de causalidade e o modelo de resultados potenciais, explicando a notação.
Derivação de que o estimador de MQO é não-viesado e como calcular o erro padrão do estimador.
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