Methods of duration data analysis
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2400-ZEWW844 | Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
![]() ![]() |
Nazwa przedmiotu: | Methods of duration data analysis | ||
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych | ||
Grupy: |
Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW Przedmioty kierunkowe dla Data Science |
||
Punkty ECTS i inne: |
3.00 ![]() ![]() |
||
Język prowadzenia: | angielski | ||
Rodzaj przedmiotu: | nieobowiązkowe |
||
Skrócony opis: |
Kurs wprowadzi dwie metody analizy danych wzdłużnych: analizę sekwencji i analizę historii zdarzeń (analizę przeżycia). Metody te są powszechnie wykorzystywane w demografii, epidemiologii lub ekonomii (np. ekonomii rynku pracy czy ocenie ryzyka) i pozwalają na udzielenie odpowiedzi na takie pytania jak: jak rozwijają się kariery zawodowe kobiet i mężczyzn w cyklu życia, jakie czynniki determinują ryzyko utraty pracy czy bankructwa firmy oraz jakie są determinanty momentu urodzenia pierwszego dziecka. Kurs będzie się składał z wykładów i laboratoriów komputerowych, w czasie których studenci nauczą się jak przygotować dane, przeprowadzić proste analizy opisowe na danych wzdłużnych oraz oszacować modele hazardu w Stacie. Na zakończenie kursu, studenci będą mieli za zadanie przygotować mini-projekt. |
||
Pełny opis: |
Kurs wprowadzi dwie metody analizy danych wzdłużnych: analizę sekwencji i analizę historii zdarzeń (analizę przeżycia). Metody te są powszechnie wykorzystywane w demografii, epidemiologii lub ekonomii (np. ekonomii rynku pracy czy ocenie ryzyka) i pozwalają na udzielenie odpowiedzi na takie pytania jak: jak rozwijają się kariery zawodowe kobiet i mężczyzn w cyklu życia, jakie czynniki determinują ryzyko utraty pracy czy bankructwa firmy oraz jakie są determinanty momentu urodzenia pierwszego dziecka. Kurs będzie się składał z wykładów i laboratoriów komputerowych, w czasie których studenci nauczą się jak przygotować dane, przeprowadzić proste analizy opisowe na danych wzdłużnych oraz oszacować modele hazardu w Stacie. Na zakończenie kursu, studenci będą mieli za zadanie przygotować mini-projekt z wykorzystaniem mikrodanych. Kurs obejmie następujące tematy: 1. Co to są dane wzdłużne oraz analiza danych wzdłużnych? Przykłady wykorzystania w demografii i ekonomii 2. Analiza sekwencji: ogólna idea, wizualizacja sekwencji, ocena podobieństw i różnic między sekwencjami, grupowanie sekwencji, interpretacja wyników, zastosowania praktyczne, wprowadzenie do analizy sekwencji w Stacie 3. Wstęp do analizy historii zdarzeń: 4. Modele analizy historii zdarzeń: wykładnicze i przedziałami stałe, parametryczne, model Coxa 5. Specyfikacja modeli hazardu, zmienne zmienne w czasie, interakcje, analiza antycypacyjna, diagnostyka 6. Analiza historii zdarzeń z czasem dyskretnym i ciągłym 7. Ćwiczenia praktyczne: programowanie w Stacie, przygotowanie danych, modelowanie, diagnostyka, prezentacja wyników modeli, interpretacja. |
||
Literatura: |
Blossfeld, H-P., Rohwer, G.,Schneider, T. 2019. Event History Analysis With Stata. 2nd Edition. Routledge Mills, M. 2011. Introducing Survival and Event History Analysis 1st Edition. SAGE Publications Box-Steffensmeier, J.M., Bradford, J.S., 2004, Event History Modeling: A Guide for Social Scientists. Cambdridge University Press |
||
Efekty uczenia się: |
Po zakończeniu kursu student powinien być w stanie: • Sformułować pytania badawcze, na które będzie mógł udzielić odpowiedzi z wykorzystaniem nauczanych metod • Wybrać odpowiednią metodę analiz, aby odpowiedzieć na postawione pytanie badawcze • Przygotować dane do analiz • Znać podstawowe komendy w Stacie niezbędne do przeprowadzenia analizy historii zdarzeń i analizy sekwencji • Oszacować modele historii zdarzeń • Zinterpretować wyniki i zaprezentować je |
||
Metody i kryteria oceniania: |
Oceniane będą następujące umiejętności: • Umiejętność przygotowania danych • Umiejętność doboru odpowiedniej metody analizy danych i jej zaaplikowanie w Stacie • Umiejętność interpretacji uzyskanych wyników i udzielenia odpowiedzi na pytania • Umiejętność prezentacji uzyskanych wyników • Ogólne zrozumienie metod nauczanych w czasie kursu i ich zastosowania Studenci będą mieli za zadanie przygotować mini-projekt z wykorzystaniem danych przygotowanych przez wykładowców i zaprezentowanie uzyskanych wyników. Ich zadaniem będzie przygotowanie danych i przeprowadzenie analiz na danych z wykorzystaniem poznanych metod w celu udzielenia odpowiedzi na postawione pytania badawcze. Studenci będą mogli także przygotować mini-projekt z wykorzystaniem własnych danych (np. do pracy magisterskiej). |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)
Okres: | 2021-10-01 - 2022-02-20 |
![]() |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin, 30 miejsc ![]() |
|
Koordynatorzy: | Anna Matysiak | |
Prowadzący grup: | Ewa Cukrowska-Torzewska, Anna Matysiak | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (w trakcie)
Okres: | 2022-02-21 - 2022-06-15 |
![]() |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin, 30 miejsc ![]() |
|
Koordynatorzy: | Anna Matysiak | |
Prowadzący grup: | (brak danych) | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.