Métodos de máxima verossimilhança aplicados a modelos estatísticos usados em ciências sociais, com foco em estimação e inferência para dados observacionais.

Capítulos apresentam exemplos práticos com modelos lineares generalizados e modelos de escolha discreta, mostrando procedimentos para estimar parâmetros e interpretar resultados.

Leitura útil para quem trabalha com pesquisa empírica em política, economia e sociologia, oferecendo orientações sobre pressupostos, diagnóstico e implementação computacional; inclui discussões sobre propriedades estatísticas do estimador de máxima verossimilhança e verificação de modelos.