Aula Virtual

Econometría

Estadísitica

Curso Estadística

Acerca del curso

Domina estadística descriptiva, probabilidad e inferencia para interpretar datos, construir criterios y entrar sólido a Econometría.

1. ¿Para quién es este curso?

  • Quieres construir base estadística real antes de econometría.
  • Trabajas con datos y te falta criterio técnico para interpretar resultados.
  • Necesitas dominar probabilidad, inferencia y regresión como herramientas base.

2. ¿Qué vas a lograr al finalizar?

  • Describir y resumir datos (tendencia central, dispersión, asimetría) y presentarlos correctamente.
  • Modelar incertidumbre con probabilidad y variables aleatorias.
  • Construir intervalos de confianza y ejecutar pruebas de hipótesis (paramétricas y no paramétricas).
  • Entender y aplicar correlación y regresión lineal (simple y múltiple) como base para modelos econométricos.

3. Metodología INFOX (cómo se estudia)

  • Curso asincrónico: avanzas a tu ritmo.
  • Contenido dividido en temas y subtemas.
  • Cada subtema tiene video teórico + video práctico (aplicación paso a paso).
  • Material descargable y práctica enfocada a construir criterio.

Contenido del curso

  1. Población vs muestra, parámetros vs estadísticas, tipos de variables.
  2. Organización de datos: tablas, frecuencias y gráficos.
  3. Medidas de ubicación: media, mediana, moda, percentiles.
  4. Dispersión: rango, RIQ, varianza, desviación estándar, coef. de variación.
  5. Asimetría y curtosis.
  6. Introducción a correlación y regresión (dispersión, covarianza, MCO simple).
  1. Experimento aleatorio, espacio muestral y eventos.
  2. Probabilidad clásica, número combinatorio y probabilidad geométrica.
  3. Probabilidad condicional, regla de multiplicación, probabilidad total y Bayes.
  4. Independencia: definición y cálculo.
  1. Variables aleatorias: definición, clasificación, densidad y distribución acumulada.
  2. Esperanza y desviación estándar: propiedades y aplicaciones.
  3. Distribuciones: Bernoulli, binomial, geométrica, binomial negativa; Poisson, exponencial, gamma; normal (incluye TLC); uniforme e hipergeométrica.
  1. Distribuciones marginales y condicionales, covarianza y correlación.
  2. Normal bivariada, matriz varianza–covarianza y ecuación de regresión lineal.
  1. Estimación de parámetros, estimadores y error estándar.
  2. Intervalos de confianza (media, varianza, tamaño de muestra).
  3. Contrastes: hipótesis nula/alterna, errores tipo I/II, nivel de significancia y regla de decisión.
  4. Pruebas paramétricas: medias, varianzas, proporciones, diferencia de medias/proporciones, Bartlett, datos pareados.
  5. Pruebas no paramétricas: chi-cuadrado, K-S, Jarque-Bera, Kruskal-Wallis, Levene.
  1. Matriz de correlaciones: intervalos y pruebas para el coeficiente de correlación.
  2. Regresión lineal múltiple, ANOVA, inferencia sobre coeficientes, predicción.
  3. Métodos de selección de variables explicativas
Detalles del curso:
  • 36 hrs contenido asincrónico
  • 180 Estudiantes
  • 24 Lecciones
  • Acceso a talleres sincrónicos
  • Certificado al finalizar
José Luis Salinas

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