Diplomado en Econometría Coordinadora académica: M.F. Esperanza Sainz López
|
|
- Cristóbal Rey Martínez
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 Diplomado en Econometría Coordinadora académica: M.F. Esperanza Sainz López Brindar al alumno los conocimientos de los métodos econométricos fundamentales y de los conceptos estadísticos que éstos requieren, así como la aplicación de los mismos a la Economía y a las Finanzas. Enfatizar el análisis de los supuestos teóricos, así como en señalar las limitaciones y los alcances de las conclusiones obtenidas del análisis econométrico. Se requerirá de la utilización de paquetes estadísticos que faciliten el análisis econométrico y se enfocará el estudio de la Econometría como una herramienta que permite realizar investigación en diversas disciplinas. CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD E INFERENCIA PARA ECONOMETRÍA Exponer los conceptos y conocimientos necesarios de probabilidad e inferencia estadística que se requieren en la estimación y análisis de los modelos econométricos. 1. Introducción 2. Conceptos básicos de probabilidad 3. Variables aleatorias 3.1. Caso Univariado. Funciones de densidad. Valor Esperado y Varianza. Distribuciones Bernoulli, Normal y otras derivadas de la Normal 3.2. Caso Bivariado. Distribución Conjunta, Marginal y Condicional. Valor Esperado y Varianza Condicionales. Covarianza y Coeficiente de Correlación. Independencia. Distribución Normal Bivariada 4. Análisis Exploratorio de Datos 5. Inferencia estadística 5.1 Distribuciones de Muestreo. Teorema Central del Límite. 5.2 Estimación puntual de la Media, Varianza y Probabilidad de Éxito Pronóstico 5.3 Estimación por intervalos de la Media, Varianza y Probabilidad de Éxito 6. Pruebas de hipótesis 6.1. Conceptos de Pruebas de Hipótesis. Planteamiento General del Problema de Pruebas de Hipótesis 6.2. Metodología de las Pruebas de Hipótesis Estadísticas 6.3. Pruebas de Hipótesis de Una Población 1
2 6.4. Pruebas de Hipótesis de Dos Poblaciones Independientes y Dependientes 6.5. Prueba de Hipótesis para el Coeficiente de Correlación 7. Aplicaciones MODELO DE REGRESIÓN LINEAL Presentar las técnicas de regresión lineal para distinguir entre los tipos de datos que se tienen y los modelos que se pueden estimar, así como verificar que se cumplan los supuestos, señalar las consecuencias de que no se cumplan éstos y poder realizar las correcciones necesarias. En un modelo estimado se deben aplicar las técnicas de inferencia estadística y obtener conclusiones para generar el mejor modelo así como el pronóstico, a partir de un conjunto de datos dado. Utilizar el paquete de análisis econométrico EViews. 1. Modelos Econométricos y Datos 2. Modelo de Regresión Lineal Simple 2.1 Modelo Condicional 2.2 Estimadores de Mínimos Cuadrados 3. Modelo de Regresión Lineal Múltiple 3.1. Especificación del Modelo Lineal General 3.2. Estimadores de Mínimos Cuadrados. Propiedades de los estimadores. Teorema de Gauss-Markov 3.3. Coeficientes de Correlación, Coeficientes de Correlación Parcial y Coeficiente de Determinación 3.4. Inferencia en el Modelo Lineal General 3.5. Predicción Media e Individual 4. Formas funcionales de los Modelos de Regresión 5. Violación de los Supuestos del Modelo Clásico. Detección, Consecuencias y Corrección 5.1. Normalidad 5.2. Errores de Especificación. Multicolinealidad 5.3. Heteroscedasticidad 5.4. Autocorrelación 6. Aplicaciones TEMAS ESPECIALES EN ECONOMETRÍA Introducir variables cualitativas explicativas en el modelo econométrico así como también modelos en los cuales la variable dependiente es de tipo cualitativo. Estimar modelos econométricos en los que se incluyen rezagos de las variables 2
3 explicativas o de la variable dependiente. Probar causalidad entre las variables de un modelo. 1. Método de Mínimos Cuadrados Generalizados 2. Modelos con Variables de Tipo Cualitativo. Variables Dicotómicas 2.1. Naturaleza de las Variables Dicotómicas 2.2. Modelos con Variables Explicativas Cualitativas. Cambio Estructural. Análisis Estacional 2.3. Modelos con Variable Dependiente Dicotómica. Modelos Probit y Logit 3. Modelos Autorregresivos y de Rezagos Distribuidos 3.1. Estimación de Modelos Autorregresivos. Aproximación de Koyck, Expectativas Adaptativas, Ajuste Parcial. Variables Instrumentales 3.2. Autocorrelación en Modelos Autorregresivos. Prueba h de Durbin 3.3. Estimación del Modelo de Rezagos Distribuidos Polinomial. Aproximación de Almon 3.4. Prueba de Causalidad. Prueba de Granger 4. Aplicaciones MODELOS DE PRONÓSTICOS PARA SERIES DE TIEMPO Proporcionar los conceptos y conocimientos necesarios para poder distinguir entre los enfoques cualitativo y cuantitativo del pronóstico. Reconocer el tipo de modelo subyacente en cada una de las técnicas de pronósticos estadísticos y realizar la validación del modelo, así como aplicar adecuadamente la técnica cuantitativa de pronósticos, dependiendo de las características y volumen de los datos disponibles. 1. Introducción al pronóstico. Pronóstico estadístico 2. Conocimiento de los Datos 2.1. Inspección de los datos 2.2. Suavizamiento 3. Uso de transformaciones 3.1. Transformaciones lineales 3.2. Transformaciones no-lineales 3.3. Selección de una transformación 4. Criterios para elegir una técnica de Pronóstico 5. Modelos de Pronósticos 5.1. Pronósticos de series no-estacionales 5.2. Pronósticos de series estacionales 6. Evaluación de los Pronósticos 7. Aplicaciones 3
4 ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO Presentar las diferentes herramientas que se utilizan con mayor frecuencia en el análisis de series de tiempo. El enfoque de análisis, es en el dominio del tiempo, con énfasis particular en la familia de modelos ARIMA. La estrategia de construcción de modelos es la propuesta por Box y Jenkins. 1. Introducción al Análisis de Series de Tiempo 2. Descomposición de Series de Tiempo 3. Elementos de Ecuaciones en Diferencia 4. Modelos para Series Univariadas 4.1. Identificación de Modelos ARIMA 4.2. Estimación de Modelos ARIMA 4.3. Verificación de los Modelos 5. Prueba de Raíces Unitarias 6. Modelos para Series Estacionales 6.1. Análisis de Series Estacionales 6.2. Construcción de Modelos 7. Pronósticos para Series de Tiempo 7.1. Caso Estacionario 7.2. Caso No-estacionario 8. Aplicaciones MODELOS ECONÓMETRICOS Y APLICACIONES Exponer los conocimientos necesarios para identificar y estimar un sistema de ecuaciones. Presentar aplicaciones de las técnicas aprendidas en todo el Diplomado, a modelos económicos y financieros. 1. Modelos de ecuaciones simultáneas 1.1. Naturaleza de los Modelos de Ecuaciones Simultáneas. Ejemplos 1.2. El Problema de Identificación. Condiciones de Orden y de Rango 1.3. Métodos de Estimación. Mínimos Cuadrados Indirectos. Mínimos Cuadrados en 2 y 3 Etapas 1.4. Sistema de Ecuaciones Aparentemente No-Relacionadas 2. Aplicaciones de análisis econométrico o de series de tiempo a Economía 3. Aplicaciones de análisis econométrico o de series de tiempo a Finanzas 4
5 M.F. Esperanza Sainz López Estudió la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales, la Maestría en Finanzas, los Diplomados en Finanzas Corporativas y en Derivados Financieros en el ITAM. Actualmente es profesora de Extensión Universitaria de Desarrollo Ejecutivo en esta institución y es subdirectora de Proyectos Estadísticos Especiales en la Dirección General de Integración, Análisis e Investigación del Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Ha impartido cursos de Probabilidad, Estadística, Econometría y Series de Tiempo en diversas instituciones y empresas como: Universidad Autónoma de Chihuahua, Colegio de México, Universidad Iberoamericana, Grupo Modelo, GMac Financiera e Hipotecaria, PEMEX y CEPAL. De 1987 a 2004, fue profesora de tiempo completo del Departamento de Estadística del ITAM. Anteriormente, fue Subdirectora Técnica en la Dirección General de Estadística del INEGI, jefa de departamento e investigadora en Presidencia de la República y gerente de sistemas en el Centro de Estudios Económicos del Sector Privado. 5
Facultad de Ciencias Sociales - Universidad de la República
Facultad de Ciencias Sociales - Universidad de la República Estadística y sus aplicaciones en Ciencias Sociales Edición 2016 Ciclo Avanzado 3er. Semestre (Licenciatura en Ciencia Política/ Licenciatura
Más detallesMÓDULO: MÉTODOS CUANTITATIVOS
MÓDULO: MÉTODOS CUANTITATIVOS 1.- Nombre del módulo y las asignaturas: Métodos Cuantitativos Econometría Avanzada Econometría Financiera 2.-Número de créditos ECTS: Econometría Avanzada: 6 ECTS. Econometría
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN PLAN DE ESTUDIOS DE LA LICENCIATURA EN QUÍMICA INDUSTRIAL
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN PLAN DE ESTUDIOS DE LA LICENCIATURA EN QUÍMICA INDUSTRIAL PROGRAMA DE LA ASIGNATURA DE: IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA
Más detallesCURSO-TALLER DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO BÁSICO CON EXCEL Y SPSS Instructor: Mario Alberto Barajas Malacara
CURSO-TALLER DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO BÁSICO CON EXCEL Y SPSS Instructor: Mario Alberto Barajas Malacara Descripción: Los temas de estadística propuestos corresponden con los conocimientos mínimos que un
Más detallesCARTA DESCRIPTIVA. Clave: ECO Créditos: 8. Conocimientos: Probabilidad y estadística. Algebra lineal. Econometría I.
I. Identificadores de la asignatura CARTA DESCRIPTIVA Clave: ECO121600 Créditos: 8 Materia: Econometría II Departamento: Ciencias Sociales Instituto: Ciencias Sociales Modalidad: Presencial Programa: Licenciatura
Más detallesMASTER EN CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS PLAN Módulo: FORMACIÓN FUNDAMENTAL. Créditos ECTS: 6 Presenciales: 5 No presenciales: 1
MASTER EN CIENCIAS ACTUARIALES Y FINANCIERAS PLAN 2009 Nombre de asignatura: AMPLIACIÓN DE ESTADÍSTICA Código:603358 Materia: MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA Módulo: FORMACIÓN FUNDAMENTAL Carácter: OBLIGATORIA
Más detallesINDICE. Prólogo a la Segunda Edición
INDICE Prólogo a la Segunda Edición XV Prefacio XVI Capitulo 1. Análisis de datos de Negocios 1 1.1. Definición de estadística de negocios 1 1.2. Estadística descriptiva r inferencia estadística 1 1.3.
Más detallesÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 1.1. OBJETO DE LA ESTADÍSTICA... 17 1.2. POBLACIONES... 18 1.3. VARIABLES ALEATORIAS... 19 1.3.1. Concepto... 19 1.3.2. Variables discretas y variables continuas... 20 1.3.3.
Más detallesCarrera: Ingeniería Civil Participantes Comité de Evaluación Curricular de Institutos Tecnológicos
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Probabilidad y Estadística Ingeniería Civil Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos 3-2-8 2.- HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar
Más detallesUNIVERSIDAD DEL NORTE
UNIVERSIDAD DEL NORTE 1. IDENTIFICACIÓN DIVISIÓN ACADÉMICA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS DEPARTAMENTO MATEMÁTICAS Y ESATADÍSTICA. PROGRAMA ACADÉMICO ESTADÍSTICA I-AD CÓDIGO DE LA ASIGNATURA EST 1022 PRE-REQUISITO
Más detallesmatemáticas como herramientas para solución de problemas en ingeniería. PS Probabilidad y Estadística Clave de la materia: Cuatrimestre: 4
PS0401 - Probabilidad y Estadística DES: Ingeniería Programa(s) Educativo(s): Ingeniería de Software Tipo de materia: Obligatoria Clave de la materia: PS0401 Cuatrimestre: 4 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE Área
Más detallesINSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERÍA Y CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS
ESCUELA: UPIICSA CARRERA: INGENIERÍA EN TRANSPORTE ESPECIALIDAD: COORDINACIÓN: ACADEMIAS DE MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO: CIENCIAS BÁSICAS PROGRAMA DE ESTUDIO ASIGNATURA: ESTADÍSTICA APLICADA CLAVE: TMPE SEMESTRE:
Más detallesUNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO
UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Descriptiva Para Psicólogos (EST-225)
Más detallesCM0244. Suficientable
IDENTIFICACIÓN NOMBRE ESCUELA ESCUELA DE CIENCIAS NOMBRE DEPARTAMENTO Ciencias Matemáticas ÁREA DE CONOCIMIENTO MATEMATICAS, ESTADISTICA Y AFINES NOMBRE ASIGNATURA EN ESPAÑOL ESTADÍSTICA GENERAL NOMBRE
Más detallesPROGRAMA ACADEMICO Ingeniería Industrial
1. IDENTIFICACIÓN DIVISION ACADEMICA Ingenierías DEPARTAMENTO Ingeniería Industrial PROGRAMA ACADEMICO Ingeniería Industrial NOMBRE DEL CURSO Análisis de datos en Ingeniería COMPONENTE CURRICULAR Profesional
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO. Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia. Licenciatura en Medicina Veterinaria y Zootecnia
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia Licenciatura en Medicina Veterinaria y Zootecnia Clave 1212 Modalidad del curso: Carácter Métodos estadísticos en medicina
Más detallesESTADÍSTICA I PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA
ESTADÍSTICA I PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA Descripción de la asignatura Estadística I El objetivo de la asignatura es proporcionar al estudiante conocimiento Departamento de Estadística y comprensión
Más detallesTeoría de la decisión
1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia
Más detallesCarrera: EMM Participantes Representante de las academias de ingeniería Electromecánica de los Institutos Tecnológicos.
1. DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Probabilidad y Estadística Ingeniería Electromecánica EMM - 0528 3 2 8 2.- HISTORIA
Más detallesPrograma Analítico Plan de estudios Asignatura: Probabilidad y Estadística
Programa Analítico Plan de estudios 2011 Asignatura: Probabilidad y Estadística CARRERA: LICENCIATURA LIC. CIENCIAS EN DE CIENCIAS LA COMPUTACIÓN-LIC. DE LA COMPUTACIÓN EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN AÑO:
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADISTICA
PLAN DE ESTUDIOS 2008 LICENCIADO EN INFORMÁTICA FACULTAD DE CONTADURÍA, ADMINISTRACIÓN E INFORMÁTICA ASIGNATURA: PROBABILIDAD Y ESTADISTICA ÁREA DEL MATEMÁTICAS CLAVE: I2PE1 CONOCIMIENTO: ETAPA FORMATIVA:
Más detallesTeléfono:
Apartado postal 17-01-218 1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: ESTADISTICA II CÓDIGO: 15017 CARRERA: Economía NIVEL: Cuarto No. CRÉDITOS: SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO: III semestre 2011-2012 PROFESOR:
Más detallesDIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA
DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA APLICADA FUNDAMENTACIÓN El Diplomado en Estadística Aplicada posibilitará la actualización profesional y el desarrollo de competencias específicas
Más detallesDiplomado en Administración de Riesgos de Instituciones Financieras Coordinador académico: M.A. Alfredo Hernández
Diplomado en Administración de Riesgos de Instituciones Financieras Coordinador académico: M.A. Alfredo Hernández Al finalizar el diplomado el participante estará en la capacidad de: Aplicar el conocimiento
Más detallesPE - Probabilidad y Estadística
Unidad responsable: 230 - ETSETB - Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación de Barcelona Unidad que imparte: 749 - MAT - Departamento de Matemáticas Curso: Titulación: 2016 GRADO EN INGENIERÍA
Más detallesUNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS Y APLICADAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS
CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2011/09/15 AC-DO-F-8 Revisión No. 1 Página 1 de 6 ESTADÍSTICA II CÓDIGO 12251 PROGRAMA ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y CONTADURÍA PÚBLICA ÁREA DE FORMACIÓN CIENCIAS BÁSICAS
Más detallesGRADO EN ECONOMIA SEGUNDO CURSO
GRADO EN ECONOMIA SEGUNDO CURSO Asignatura Estadística II Código 802354 Módulo Métodos cuantitativos Materia Carácter Obligatorio Presenciales 2,7 Créditos 6 No presenciales 3,3 Curso 2 Semestre 3 Estadística
Más detallesUNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA
CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2011/09/15 AC-DO-F-8 Revisión No. 1 Página 1 de 5 ESTADÍSTICA II CÓDIGO 22081 PROGRAMA ADMINISTRACIÓN DE LA SEGURIDAD INTEGRAL ÁREA DE FORMACIÓN ESTADÍSTICA SEMESTRE
Más detallesMulticolinealidad. Universidad de Granada. RSG Incumplimiento de las hipótesis básicas en el modelo lineal uniecuacional múltiple 1 / 17
Román Salmerón Gómez Universidad de Granada RSG Incumplimiento de las hipótesis básicas en el modelo lineal uniecuacional múltiple 1 / 17 exacta: aproximada: exacta: aproximada: RSG Incumplimiento de las
Más detallesUNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA SYLLABUS PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA
Nombre del Docente ESPACIO ACADÉMICO (Asignatura): PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS Obligatorio Básico Complementario Electivo Intrínseco Extrínseco FACULTAD DE
Más detallesUnidad 1: Espacio de Probabilidad
Unidad 1: Espacio de Probabilidad 1.1 Espacios de Probabilidad. (1) Breve introducción histórica de las probabilidades (2) Diferencial entre modelos matemáticos deterministicos y probabilísticos (3) Identificar
Más detallesEconometría de series de tiempo aplicada a macroeconomía y finanzas
Econometría de series de tiempo aplicada a macroeconomía y finanzas Series de Tiempo no Estacionarias Carlos Capistrán Carmona ITAM Tendencias Una tendencia es un movimiento persistente de largo plazo
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES
VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES 1.- En una variable estadística bidimensional, el diagrama de dispersión representa: a) la nube de puntos. b) las varianzas de las dos variables. c) los coeficientes
Más detallesLa asignatura proporciona al alumno los conceptos básicos de estadística. Se organiza el temario en cinco unidades.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Muestreo y Regresión. Ingeniería Forestal. FOC-1027 SATCA: 2 2 4 2.- PRESENTACIÓN. Caracterización de la asignatura.
Más detalles2 Introducción a la inferencia estadística Introducción Teoría de conteo Variaciones con repetición...
Contenidos 1 Introducción al paquete estadístico S-PLUS 19 1.1 Introducción a S-PLUS............................ 21 1.1.1 Cómo entrar, salir y consultar la ayuda en S-PLUS........ 21 1.2 Conjuntos de datos..............................
Más detallesINSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016
ANEXO ESTADÍSTICO 1 : COEFICIENTES DE VARIACIÓN Y ERROR ASOCIADO AL ESTIMADOR ENCUESTA NACIONAL DE EMPLEO (ENE) INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 9 de Abril de 016 1 Este anexo estadístico es una
Más detallesUNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO
UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Industrial (EST-121) NUMERO DE CREDITOS
Más detallesAsignaturas antecedentes y subsecuentes
PROGRAMA DE ESTUDIOS PROBABILIDAD Área a la que pertenece: Área Sustantiva Profesional Horas teóricas: 3 Horas prácticas: 2 Créditos: 8 Clave: F0056 Asignaturas antecedentes y subsecuentes PRESENTACIÓN
Más detallesNúmeros reales. Valor absoluto. Desigualdades. Distancias entre la recta real. Intervalos y entornos.
MATEMÁTICAS I Contenidos. Aritmética y álgebra: Números reales. Valor absoluto. Desigualdades. Distancias entre la recta real. Intervalos y entornos. Resolución e interpretación gráfica de ecuaciones e
Más detallesDEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS. IES GALLICUM
UNIDAD I: NÚMEROS (6 Horas) 1.- Repasar el cálculo con números racionales y potencias de exponente entero. 2.- Resolver problemas de la vida cotidiana en los que intervengan los números racionales. 1.-
Más detallesCarrera: COT Participantes Representante de las academias de Contaduría de los Institutos Tecnológicos.
1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Matemáticas Administrativas Licenciatura en Contaduría COT-03-3-7.- HISTORIA DEL
Más detalles478 Índice alfabético
Índice alfabético Símbolos A, suceso contrario de A, 187 A B, diferencia de los sucesos A y B, 188 A/B, suceso A condicionado por el suceso B, 194 A B, intersección de los sucesos A y B, 188 A B, unión
Más detallesMétodos Estadísticos Multivariados
Métodos Estadísticos Multivariados Victor Muñiz ITESM Victor Muñiz (ITESM) Métodos Estadísticos Multivariados Agosto-Diciembre 2011 1 / 20 Victor Muñiz (ITESM) Métodos Estadísticos Multivariados Agosto-Diciembre
Más detallesPONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS
1 1. DATOS INFORMATIVOS PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS MATERIA: ESTADISTICA CODIGO: 11715 CARRERA: INGENIERIA DE SISTEMAS NIVEL: TERCERO
Más detallesTabla de datos de la asignatura Asignatura: Métodos Estadísticos de la Ingeniería
INGENIERO INDUSTRIAL Tabla de datos de la asignatura Asignatura: Métodos Estadísticos de la Ingeniería Titulación: INGENIERO INDUSTRIAL Ciclo: 1 Curso: 2 Carácter: Obligatoria Duración: Cuatrimestral Créditos
Más detallesTEMARIO PARA EL EXAMEN DE ACCESO A LA ESPECIALIDAD MATEMÁTICAS PARA E.S.O. Y BACHILLERATO DEL MÁSTER DE SECUNDARIA
TEMARIO PARA EL EXAMEN DE ACCESO A LA ESPECIALIDAD MATEMÁTICAS PARA E.S.O. Y BACHILLERATO DEL MÁSTER DE SECUNDARIA 1. Números naturales, enteros y racionales. Principio de inducción. Divisibilidad y algoritmo
Más detallesTitulación(es) Titulación Centro Curso Periodo Grado de Administración y Dirección de Empresas
FICHA IDENTIFICATIVA Datos de la Asignatura Código 35828 Nombre Análisis de Datos Cualitativos Ciclo Grado Créditos ECTS 4.5 Curso académico 2014-2015 Titulación(es) Titulación Centro Curso Periodo 1313
Más detalles1.8. Número de créditos/credit allotment
1.1. ASIGNATURA/COURSE TITLE Estadística y Econometría para Finanzas/Statistics and Econometrics in Finance 1.2. Código /Course number 30521 1.3. Materia/ Content area Estadística, Econometría, Finanzas./Statistics,
Más detallesEstadística FAD - 15 Galaz Lorca, Mirtha Kazmier, Leonard Hanke, John; Wichern, Dean
17 - Estadística FAD - 15 Galaz Lorca, Mirtha Aplicaciones Estadísticas para el Sector Financiero. Curso de Formación a Distancia Mediatizado por Tecnología. Santiago, Chile: IEB, 2005. POBLACION Y CENSO;
Más detallesPROGRAMA DE ESTUDIOS. - Nombre de la asignatura : Taller de herramientas Estadísticas. - Pre requisitos : LCP 219 Estadística
PROGRAMA DE ESTUDIOS A. Antecedentes Generales. - Nombre de la asignatura : Taller de herramientas Estadísticas - Carácter de la asignatura (obligatoria/ electiva) : Obligatoria - Pre requisitos : LCP
Más detallesEVALUACIÓN EXTRAORDINARIA DE SEPTIEMBRE CURSO Contenidos para la Prueba de Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I.
EVALUACIÓN EXTRAORDINARIA DE SEPTIEMBRE CURSO 2013-2014. Contenidos para la Prueba de Septiembre MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES I. UNIDAD 3: POLINOMIOS Y FRACCIONES ALGEBRAICAS Operaciones
Más detallesTema Contenido Contenidos Mínimos
1 Estadística unidimensional - Variable estadística. - Tipos de variables estadísticas: cualitativas, cuantitativas discretas y cuantitativas continuas. - Variable cualitativa. Distribución de frecuencias.
Más detallesPROGRAMA DE FORMACIÓN AVANZADA EN MÉTODOS CUANTITATIVOS ORIENTACIÓN ECONOMÍA ORIENTACIÓN FINANZAS. cinve CENTRO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS
PROGRAMA DE FORMACIÓN AVANZADA EN MÉTODOS CUANTITATIVOS ORIENTACIÓN ECONOMÍA ORIENTACIÓN FINANZAS cinve CENTRO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS PROGRAMA DE FORMACIÓN AVANZADA EN MÉTODOS CUANTITATIVOS Introducción
Más detallesEconometría II Grado en finanzas y contabilidad
Econometría II Grado en finanzas y contabilidad Variables aleatorias y procesos estocásticos. La FAC y el correlograma Profesora: Dolores García Martos E-mail:mdgmarto@est-econ.uc3m.es Este documento es
Más detallesCONTENIDO PROGRAMÁTICO
CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2015/09/30 Revisión No. 2 AC-GA-F-8 Página 1 de 5 ESTADÍSTICA II CÓDIGO 160012 PROGRAMA ECONOMÍA ÁREA DE FORMACIÓN CIENCIAS BÁSICAS SEMESTRE TERCERO PRERREQUISITOS
Más detallesAplicación del modelo de frontera estocástica de producción para analizar la eficiencia técnica de la industria eléctrica en México
SECCIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACIÓN Aplicación del modelo de frontera estocástica de producción para analizar la eficiencia técnica de la industria eléctrica en México Presentan: Dr. Miguel
Más detalles1 Introducción. 2 Modelo. Hipótesis del modelo MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA
MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA Introducción A grandes rasgos, el objetivo de la regresión logística se puede describir de la siguiente forma: Supongamos que los individuos de una población pueden clasificarse
Más detallesCONTENIDO PROGRAMÁTICO
CONTENIDO PROGRAMÁTICO Fecha Emisión: 2015/09/30 Revisión No. 2 AC-GA-F-8 Página 1 de 5 ESTADÍSTICA I CÓDIGO 160011 PROGRAMA ECONOMÍA ÁREA DE FORMACIÓN CIENCIAS BÁSICAS SEMESTRE SEGUNDO PRERREQUISITOS
Más detallesSE OFRECE A ESTUDIANTES DE GRADO: SI X. MÓDULO DEL PLAN 2013 EN QUE ACREDITA: Módulo Metodológico DESCRIPTORES: Probabilidad y Estadística
Asignatura: Probabilidad y Estadistica para Investigadores en ciencias del comportamiento I Tipo: Optativa Créditos: 15 Fecha tentativa: de 12:30 a 17:00 hrs desde el 23/04/2014 Lugar: Salón 9 Cupos: 20
Más detallesPontificia Universidad Católica del Ecuador
1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: ESTADÍSTICA CÓDIGO: 11286 CARRERA: NIVEL: DOCENCIA TRONCO COMÚN SEGUNDO No. CRÉDITOS: 3 CRÉDITOS TEORÍA: 3 CRÉDITOS PRÁCTICA: - SEMESTRE / AÑO ACADÉMICO: Segundo
Más detallesPrograma. Asignatura: Estadística Aplicada. año de la Carrera de Contador Público
Sede y localidad Carrera Sede Atlántica, Viedma Contador Publico Programa Asignatura: Estadística Aplicada Año calendario: 2012 Carga horaria semanal: 6 (seis) hs. Cuatrimestre: Primer Cuatrimestre. Segundo
Más detallesPrograma de Asignatura Estadística
Programa de Asignatura Estadística 01 Carrera: Licenciatura en Tecnología Informática 02 Asignatura: Estadística 03 Año lectivo: 2013 04 Año de cursada: 2 05 Cuatrimestre: Segundo 06 Hs. Semanales: 5 07
Más detalles4.1 Análisis bivariado de asociaciones
4.1 Análisis bivariado de asociaciones Los gerentes posiblemente estén interesados en el grado de asociación entre dos variables Las técnicas estadísticas adecuadas para realizar este tipo de análisis
Más detallesExamen de Grado Sección de Econometría Agosto y se obtienen los siguientes resultados. Observe que parte de la información ha sido omitida.
Examen de Grado Sección de Econometría Agosto 2015 Pregunta 1. (40 puntos). Suponga que estamos interesados en determinar cuáles características del colegio y/o del hogar determinan el resultado de una
Más detallesPROGRAMA INSTRUCCIONAL ESTADÍSTICA
UNIVERSIDAD FERMIN TORO VICE RECTORADO ACADEMICO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE RELACIONES INDUSTRIALES ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y POLÍTICAS ESCUELA
Más detallesCÁLCULO DE PROBABILIDADES
CÁLCULO DE PROBABILIDADES Tipo de asignatura: Troncal Anual. Créditos ECTS: 15 I.- INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO DE PROBABILIDADES. (16 horas presenciales) Tema 1.- La naturaleza del cálculo de probabilidades.
Más detallesANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE. ASIGNATURA Estadistica. CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Primer semestre
ANX-PR/CL/001-01 GUÍA DE APRENDIZAJE ASIGNATURA Estadistica CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE 2016-17 - Primer semestre GA_05IQ_55001012_1S_2016-17 Datos Descriptivos Nombre de la Asignatura Titulación Centro
Más detallesEstadística I PLAN DE DISCIPLINA
Estadística I PLAN DE DISCIPLINA Licenciatura en Contaduria Pública GESTIÓN II 2016 LIC. JUAN CHAPI MAMANI Universidad Salesiana de Bolivia Carrera de Contaduria Pública Bolivia, La Paz. A 13 de septiembre
Más detallesCURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud
CURSO: Métodos estadísticos de uso frecuente en salud Información General Versión: 2016 Modalidad: Presencial. Duración Total: 40 horas. NUEVA FECHA Fecha de inicio: 01 de octubre Fecha de término: 10
Más detallesINDICE Capítulo I: Conceptos Básicos Capitulo II: Estadística Descriptiva del Proceso
INDICE Capítulo I: Conceptos Básicos 1.- Introducción 3 2.- Definición de calidad 7 3.- Política de calidad 10 4.- Gestión de la calidad 12 5.- Sistema de calidad 12 6.- Calidad total 13 7.- Aseguramiento
Más detallesDEPARTAMENTO DE ANÁLISIS ECONÓMICO PROGRAMA DE ECONOMÍA POLÍTICA, HOMOLOGACIÓN DEL TÍTULO DE LICENCIADO EN ECONOMÍA
DEPARTAMENTO DE ANÁLISIS ECONÓMICO PROGRAMA DE ECONOMÍA POLÍTICA, HOMOLOGACIÓN DEL TÍTULO DE LICENCIADO EN ECONOMÍA BLANCO, J. M. y J. AZNAR. Introducción a la Economía: Teoría y Práctica. Mc Graw- Hill.
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA
UNIVERSIDAD NACIONAL SAN LUIS GONZAGA DE ICA Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica Escuela Académico Profesional de Ingeniería Mecánica y Eléctrica Departamento de Ciencias de Investigación de la
Más detallesAnálisis Multivariante de Datos en Psicología. Ana María López Curso
Análisis Multivariante de Datos en Psicología Ana María López Curso 2006-2007 2007 Análisis Multivariante de Datos en Psicología Créditos teóricos: 2.5 Créditos prácticos: 2 PROGRAMA DE CONTENIDOS TEÓRICOS
Más detallesTema 1: Introducción
Estadística Universidad de Salamanca Curso 2010/2011 Outline 1 Estadística 2 Outline 1 Estadística 2 La estadística es una ciencia que comprende la recopilación, tabulación, análisis e interpretación de
Más detallesÚltimas adquisiciones Por qué fracasan los países (330.1/A173)
Últimas adquisiciones Por qué fracasan los países (330.1/A173) Por qué algunas naciones son más prósperas que otras? Nogales (Arizona) y Nogales (Sonora) tienen la misma población, cultura y situación
Más detallesUNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL LISANDRO ALVARADO DECANATO DE INGENIERIA CIVIL ESTADISTICA. CARÁCTER: Obligatoria DENSIDAD HORARIA HT HP HS UCS THS/SEM
UNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL LISANDRO ALVARADO DECANATO DE INGENIERIA CIVIL ESTADISTICA CARÁCTER: Obligatoria PROGRAMA: Ingeniería Civil DEPARTAMENTO: Ciencias Básicas CODIGO SEMESTRE DENSIDAD HORARIA HT
Más detallesElaboración de un modelo econométrico.
1 Elaboración de un modelo econométrico. Con este documento se presenta una guía que puede servir al alumno de las asignaturas de Econometría para elaborar un informe o proyecto en el que se recojan los
Más detallesTema 5: Planteamiento de los modelos de series temporales. Coro Chasco Yrigoyen Universidad Autónoma de Madrid (UAM) Asignatura: Econometría II
Tema 5: Planteamiento de los modelos de series temporales Coro Chasco Yrigoyen Universidad Autónoma de Madrid (UAM) Asignatura: Econometría II 1 Parte II. Modelos univariantes de series temporales Tema
Más detallesContenido. 2 Probabilidad 9. Prefacio. 1 Introducci6n a la estadfstica y al an;!llisis de datos
Contenido Prefacio ix 1 Introducci6n a la estadfstica y al an;!llisis de datos 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 Repaso 1 EI papel de la probabilidad 2 Medidas de posici6n: media de una muestra 4 Medidas de variabilidad
Más detallesPontificia Universidad Católica del Ecuador
Pontificia Universidad Católica del Ecuador Facultad de Ciencias Administrativas y Contables 1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA CÓDIGO: CARRERA: NIVEL: PARALELO: No. DE CREDITOS CRÉDITOS DE TEORÍA: SEMESTRE:
Más detallesESTADISTICA APLICADA: PROGRAMA
Pág. 1 de 5 ESTADISTICA APLICADA: PROGRAMA a) OBJETIVOS Y BLOQUE 1: Teoría de Probabilidades 1.1 Comprender la naturaleza de los experimentos aleatorios y la estructura de los espacios de probabilidades,
Más detallesPontificia Universidad Católica del Ecuador Facultad de Ingeniería
1. DATOS INFORMATIVOS FACULTAD: Ingeniería CARRERA: Civil Asignatura/Módulo: Estadística Plan de estudios: 2002 Prerrequisitos: 10241 Correquisitos: 10242, 10253, 12055, 13410, 12935 Código:11716 Nivel:
Más detallesANEXO: ESTRUCTURA DE LA GUÍA DOCENTE
ANEXO: ESTRUCTURA DE LA GUÍA DOCENTE 1. TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL 1.1. Datos de la asignatura Tipo de estudios Titulación Nombre de la asignatura Carácter de la asignatura Licenciatura Investigación
Más detallesDISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA
Pag. 1 de 7 GUÍA DOCENTE CURSO: 2015-16 DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA Asignatura: Análisis de Datos Estadísticos y Tics En Salud Código de asignatura: 15091101 Plan: Grado en Enfermería (Plan 2009) Año
Más detallesESCUELA COMERCIAL CÁMARA DE COMERCIO EXTENSIÓN DE ESTUDIOS PROFESIONALES MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN
CICLO, ÁREA O MÓDULO: TERCER CUATRIMESTRE OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA: Al termino del curso el alumno efectuara el análisis ordenado y sistemático de la Información, a través del uso de las técnicas
Más detalles1. Los números reales. 2. Representación. 3. Densidad de los números racionales. 4. Propiedades de los números reales
EJES ARTICULADORES Y PRODUCTIVOS DEL AREA SISTEMA DE CONOCIMIENTOS GRADO: 10 11 1. Los números reales 1. Desigualdades. 2. Representación 2. Propiedades. 3. Densidad de los números racionales 4. Propiedades
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE CIENCIAS FINANCIERAS Y CONTABLES SILABO
ASIGNATURA: ESTADÍSTICAS CÓDIGO: CCC211 I. DATOS GENERALES: 1.1. DEPARTAMENTO ACADEMICO : MATEMÁTICA 1.2. ESCUELA PROFESIONAL : CONTABILIDAD 1.. ESPECIALIDAD : CONTABILIDAD 1.. NOMBRE DE CARRERA : CONTADOR
Más detallesUniversidad de Quintana Roo División de Desarrollo Sustentable Secretaría Técnica de Docencia
Programación de 6 semanas Primavera de 206 Estimado Profesor(a) de la, éste es el formato unificado de 6 semanas; utilice el tabulador para trasladarse ente los campos, y cuando requiera generar una entrada
Más detallesUNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL ASIGNATURA: ESTADÍSTICA I CODIGO : 5B0067 I.- DATOS GENERALES SILABO
Más detallesAgro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos
Agro 6998 Conferencia Introducción a los modelos estadísticos mixtos Los modelos estadísticos permiten modelar la respuesta de un estudio experimental u observacional en función de factores (tratamientos,
Más detallesTécnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I
Técnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I Licenciado en Administración Módulo II: ESTADÍSTICA INFERENCIAL Contenidos Módulo II Unidad 4. Probabilidad Conceptos básicos de probabilidad:
Más detallesCORRELACIÓN Y REGRESIÓN. Juan José Hernández Ocaña
CORRELACIÓN Y REGRESIÓN Juan José Hernández Ocaña CORRELACIÓN Muchas veces en Estadística necesitamos saber si existe una relación entre datos apareados y tratamos de buscar una posible relación entre
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA I. DATOS GENERALES Unidad Académica: Departamento de Suelos Programa Educativo: Ingeniería en Recursos Naturales Renovables Nivel educativo: Licenciatura Eje curricular: Ingeniería
Más detallesPROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA 4 horas a la semana 8 créditos Semestre variable según la carrera Objetivo del curso: Analizar y resolver problemas de naturaleza aleatoria en la ingeniería, aplicando conceptos
Más detalles1.2.2. Técnicas estadísticas más utilizadas en la investigación
Contenido PRÓLOGO... 1. LA ESTADÍSTICA COMO HERRAMIENTA EN LA INVESTIGACIÓN TURÍSTICA 1.1. EL TURISMO Y LA ESTADÍSTICA... 2 1.1.1. El turismo... 2 1.1.2. La estadística... 4 1.2. LA ESTADÍSTICA Y LA INVESTIGACIÓN
Más detallesBLOQUE I: GEOMETRÍA PLANA Y FIGURAS GEOMÉTRICAS. Ecuaciones y sistemas. 2 (20 horas) Funciones y gráficas. 2 (20 horas) Estadística y probabilidad
PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA Materia IV Período FBPI Tramo II Ámbito Científico-Tecnológico Bloque I Geometría plana y figuras geométricas Créditos 3 (30 horas) Bloque II Créditos Ecuaciones y sistemas 2 (20
Más detallesTeorema Central del Límite (1)
Teorema Central del Límite (1) Definición. Cualquier cantidad calculada a partir de las observaciones de una muestra se llama estadístico. La distribución de los valores que puede tomar un estadístico
Más detallesFelipe Carlos Viesca González, María del Pilar Rosas del Barrio, Claudia Villegas Marín. Créditos. Unidad de Aprendizaje
Programa de Estudios por Competencias de: Estadística Aplicada a la Gastronomía, UAEM I. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO ORGANISMO ACADÉMICO: Facultad de Turismo y Gastronomía, UAEM Programa Educativo: Licenciatura
Más detalles5. Regresión Lineal Múltiple
1 5. Regresión Lineal Múltiple Introducción La regresión lineal simple es en base a una variable independiente y una dependiente; en el caso de la regresión línea múltiple, solamente es una variable dependiente
Más detallesDistribuciones de probabilidad
Distribuciones de probabilidad Prof, Dr. Jose Jacobo Zubcoff Departamento de Ciencias del Mar y Biología Aplicada Inferencia estadística: Parte de la estadística que estudia grandes colectivos a partir
Más detalles