1. Apresentar ao aluno métodos estatísticos e computacionais para avaliação de Políticas Públicas baseada em dados; 2. Apresentar ao aluno uma introdução aos chamados modelos econométricos, seus usos e suas aplicações; 3. Familiarizar o aluno com um repertório de técnicas estatísticas e econométricas que demandam apoio computacional; 4. Estimular a cultura da análise de dados em avaliação de Políticas Públicas.
1. Regressão Linear Simples e Múltipla. 2. Regressão Logística 3. Análise de Sobrevivência 4. Outros métodos multivariados 5. Manipulação de bases de dados públicas
O curso aborda um conjunto de técnicas e modelos estatísticos/econométricos para avaliação de Políticas Públicas, e pretende familiarizar o aluno com teoria e prática. Parte do curso versa sobre modelos estatísticos/econométricos clássicos, e tem caráter mais conceitual. Outra parte diz respeito à análise estatística de dados em geral e à aplicação prática dos modelos para avaliação de Políticas Públicas, envolvendo manipulação e análise de dados com os softwares de análise estatística (SPSS, PSPP, R); A parte prática ocorre no laboratório de informática e consiste de manipulação e análise de dados, aplicação e interpretação dos modelos.
Bibliografia Básica: Wooldridge J.M., Introductory Econometrics: A Modern Approach. Thomson (2002) Bibliografia Complementar: David G. Kleinbaum, Mitchel Klein, Survival Analysis, A Self-Learning Text, 2 ed., Springer, 2005 Betânia Peixoto, B. et al, Avaliação econômica de projetos sociais, org: Naércio Menezes Filho, 1.ed, São Paulo: Dinâmica Gráfica e Editora, 2012 Shahidur R. Khandker, Gayatri B. Koolwal, Hussain A. Samad, Handbook on Impact Evaluation, Quantitative Methods and Practices, The World Bank, 2010 M. N. Magalhães, A. C. P. Lima, Noções de Probabilidade e Estatística, 7ed, 2ª reimpressão revista, São Paulo: EDUSP, 2013 W.O. Bussab e e P.A. Morettin, Estatística Básica, 5ª edição, Saraiva, 2007 Jakson A. de Aquino, R para cientistas sociais, Universidade Federal do Ceará, http://www.lepem.ufc.br/jaa/RparaCS.php. R Development Core Team, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, http://www.R-project.org/. IBM Corporation, IBM SPSS Statistics 20 Brief Guide
