SOC3070 Análisis de Datos Categóricos

Este repositorio contiene el material del curso SOC3070 Análisis de Datos Categóricos, dictado el segundo semestre 2026 a estudiantes de postgrado del Departamento de Sociología de la Universidad Católica de Chile. Para mayores detalles ver el [programa] y [calendario] del curso.

Nivelación Matemática

• Pre-calculo, cálculo y fundamento de probabilidad: [Notebook] [Code]
• Guía de estudio 1 (repaso nivelación): [Notebook] [Code]

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Calendario

Clases los días Lunes, bloques 12:20-13:30 (B1) y 14:50-16:00 (B2). Calendario ajustado al Calendario de Actividades Académicas y Estudiantiles UC 2026: inicio de clases 2do semestre miércoles 5 de agosto (primer lunes lectivo: 10 de agosto), receso de docencia semana del 14 de septiembre, feriado Encuentro de Dos Mundos el 12 de octubre, y finalización de clases el 27 de noviembre (último lunes lectivo: 23 de noviembre).

I. Teoría de la Probabilidad y Fundamentos del Curso

Día	Mes	Bloque	Contenido	Material
10	Agosto	B1	Presentación del curso	[Pres] [Code]
10	Agosto	B2	Variables Aleatorias y Distribuciones Discretas	[Pres] [Code]
17	Agosto	B1	Momentos	[Pres] [Code]
17	Agosto	B2	Estimación, MLE y Funciones de Pérdida	[Pres] [Code]

Modelos para datos categóricos — uso explicativo

Día	Mes	Bloque	Contenido	Material
24	Agosto	B1	Modelo Lineal Estándar	[Pres] [Code]
24	Agosto	B2	Modelo Lineal de Probabilidad	[Pres] [Code]
31	Agosto	B1	Modelos Lineales Generalizados	[Pres] [Code]
31	Agosto	B2	Regresión Logística — estructura teórica y estimación	[Pres] [Code]
7	Septiembre	B1 & B2	Regresión Logística — interpretación de parámetros	[Pres] [Code]
14	Septiembre	—	NO HAY CLASES (Receso de docencia UC)
21	Septiembre	B1 & B2	Regresión Logística — inferencia estadística	[Pres] [Code]
28	Septiembre	B1	Regresión Logística Multinomial — estructura teórica y estimación	[Pres] [Code]
28	Septiembre	B2	Regresión Logística Multinomial — interpretación de parámetros	[Pres] [Code]
5	Octubre	B1	Regresión Poisson — estructura teórica y estimación	[Pres] [Code]
5	Octubre	B2	Regresión Poisson — interpretación de parámetros y extensiones	[Pres] [Code]
12	Octubre	—	NO HAY CLASES (Feriado: Encuentro de Dos Mundos)

Bridge: causalidad, asociación y predicción

Día	Mes	Bloque	Contenido	Material
19	Octubre	B1	Causalidad y Asociación	[Pres] [Code]
19	Octubre	B2	Predicción (trade-off sesgo-varianza, overfitting, cross-validation)	[Pres] [Code]

Modelos para datos categóricos — uso predictivo

Día	Mes	Bloque	Contenido	Material
26	Octubre	B1	Clasificador Logístico Binomial	[Pres] [Code]
26	Octubre	B2	Clasificador Logístico Multinomial	[Pres] [Code]
2	Noviembre	B1 & B2	Regularización: Ridge & Lasso	[Pres] [Code]
9	Noviembre	B1	Árboles de Regresión y Random Forests	[Pres] [Code]
9	Noviembre	B2	Gradient Boosting	[Pres] [Code]
16	Noviembre	B1	Introducción a Redes Neuronales	[Pres] [Code]
16	Noviembre	B2	Un "Flavor" de LLMs (usando Regresión Logística)	[Pres] [Code]
23	Noviembre	—	Sesión de Posters (trabajo final)

Recursos computacionales

• En el repositorio de mi curso de procesamiento avanzado de datos en R puedes encontrar todo el material necesario para aprender R desde cero [aquí].
• Acá pueden encontrar un template para escribir en Quarto ([Template] y [.Rmd] ).

IMPORTANTE: Este curso permite el uso ético y transparente de herramientas de inteligencia artificial generativa, únicamente como herramienta de estudio o apoyo en la escritura de código.