Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Methods of duration data analysis

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW844
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
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: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
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).

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)