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[FLS6183-6] Métodos Quantitativos de Pesquisa II

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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.
Rápida discussão sobre os limites de MQO, e comentários sobre medidas como o R-quadrado, que considero uma distração.
Derivação da decomposição do Beta chapéu entre parâmetro populacional mais soma dos erros ponderados.
Regressão linear com um preditor. Introdução ao estimador de MQO e suas propriedades.
Derivação do cálculo do erro padrão ou variância do estimador em um contexto de regressão simples.
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