Métodos Cuantitativos para la Investigación con Animales – Ciclo de Fortalecimiento en Análisis de Datos para La Investigación Agropecuaria

Coordinador y Docente:Ing. Agr. (Ph.D.) Walter Robledo. UNC

Objetivos:

  • Introducir al uso de métodos estadísticos para trabajar con datos económicos y encontrar propiedades en ellos.
  • Familiarizar al participante con las técnicas estadísticas de análisis para relacionar variables que faciliten la comprensión de procesos en economía agraria.
  • Instruir en el manejo del software estadístico InfoStat y otros software de econometría (GAUSS y RATS).

Contenidos:

Modelos lineales causales y no causales

Conceptos Generales

Análisis exploratorio para datos económicos

Estructuras de datos. Variables instrumentales

Contraste de hipótesis

Modelos para datos no continuos

Modelos binomial y multinomial

ProBits y ToBits. Modelos de selección

Econometría espacial

Dependencia y heterogeneidad. Constrastes de autocorrelación

Correlaciones temporales

Medidas repetidas y datos de panel

Series de tiempo

Metodología del curso:Modalidad teórico-práctico. Clases teórico prácticas distribuidas en dos (2) encuentros de dos días cada uno. Clases prácticas y discusión de estrategias de análisis para el trabajo final integrador a través de aula virtual

Evaluación:Para realizar la evaluación final deberá haber asistido al 80% de las actividades. Se aprobará con 7 (siete) o más puntos en escala de 1 (uno) a 10 (diez). El trabajo integrador final consta de la resolución de situaciones problemas y podrá ser abordado Individualmente o en grupo de hasta tres integrantes.

Duración del curso: 40 horas.

Créditos: 2 créditos

Fecha de realización: 31 de Octubre al 4 de Noviembre del 2016.

Destinatarios: Dirigido a profesionales con título expedido por Universidad Pública o Privada o Extranjera afín a las Ciencias Agropecuarias, Forestales, Biológicas o Ambientales. Acreditar ejercicio profesional, formar parte de equipos de investigación o ser becario de Ciencia y Tecnología con ejercicio de tareas de investigación científica y tecnológica. Maestrandos y Doctorandos.

RequerimientosCada asistente al curso deberá traer una notebook con el software InfoStat, GAUSS y RATS.

Bibliografía:

Box G. y G. Jenkins (1970): Time Series Analysis-Forecasting and Control, San Francisco, Holden Day

Dickey D. y W. Fuller. (1979): “Distribution of the Estimators for Autorregresive Time Series White a Unit Root” Journal of the American Statistical Association, 74, pp. 427-431.

Engle R y C. W. Granger (1987): Co-integration and E

Green, W. 2011. Análisis Econométrico, 5ta edición. Prentice Hall. ISBN: 0130661899

Hamilton, J. (1994): Time Series Analysis, Princeton University Press.

Software:

Se utilizaránlos software InfoStat (Di Rienzo et al., 2015), GAUSS (GAUSS Mathematical & Statistical System) y RATS (RATS Version 9.0. 2014 © by Estima.).

 

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2015. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar

 

GAUSS Mathematical & Statistical System version 15.1.3. Chandler, AZ. Aptech Systems, Inc. 2015. www.aptech.com

 

Documentación de InfoStat:

Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Casanoves F., Di Rienzo J.A., Robledo C.W. 2008. Infostat. Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, Argentina