Introducción

Este curso abarca desde los fundamentos estadísticos para estimar parámetros y hacer inferencias estadísticas para optimizar la toma de decisiones en la economía y los negocios. Descubriremos el arte de la estimación, aprendiendo a dar vida a los números a través de estimaciones puntuales y por intervalos. Utilizaremos pruebas de hipótesis, donde desafiaremos suposiciones y tomaremos decisiones informadas. Luego revisaremos el uso de técnicas análisis de varianza (ANOVA) que se usan generalmente cuando vamos a comparar más de dos grupos. Aplicaremos nuestro conocimiento en laboratorios aplicados usando principalmente Excel para llevar a práctica los temas aprendidos. Finalmente, aprenderemos a estimar modelos de regresión que se usan para estudiar los determinantes de variables dependientes.

Resultados del Aprendizaje:

Al finalizar el curso, el alumno podrá estimar de forma precisa parámetros para hacer inferencias correctas y mejorar la toma de decisiones en la economía y los negocios.

Temario

PRIMER PARCIAL

  1. Introducción a la estimación de parámetros
    • 1.1 Estimación de Parámetros (1 sesión)
    • 1.2 Estimación puntual e intervalos (1 sesión)
    • 1.3 Estimación del tamaño de muestra (1 sesión)
    • 1.4 Aplicaciones con Excel y paquetería estadística (1 sesión)
  2. Introducción a las pruebas de hipótesis
    • 2.1 Pruebas de Hipótesis una muestra: Media poblacional (Prueba t) y Proporción poblacional (Prueba z) (2 sesiones)
    • 2.2 Pruebas de Hipótesis dos muestras: Diferencia de medias poblacionales con datos independientes (1 sesión)
    • 2.3 Aplicaciones con Excel y paquetería estadística de los temas anteriores (1 sesión)
    • 2.4 Pruebas de Hipótesis dos muestras: Diferencia de medias poblacionales con datos dependientes (1 sesión)
    • 2.5 Pruebas de Hipótesis dos muestras: Diferencia Proporciones poblacionales. (1 sesión)
    • 2.6 Pruebas de Hipótesis para datos categóricos. (1 sesión)
    • 2.7 Aplicaciones con Excel y paquetería estadística de los temas anteriores (1 sesión) SEGUNDO PARCIAL
  3. Introducción al análisis ANOVA
    • 3.1 ANOVA unidireccional (2 sesiones)
    • 3.2 ANOVA bidireccional (2 sesiones)
    • 3.3 Aplicaciones con Excel y paquetería estadística (1 sesión)
  4. Introducción al modelo de regresión lineal
    • 4.1 Introducción al modelo de regresión lineal (1 sesión)
    • 4.2 Prueba de hipótesis de los coeficientes, Error estándar y coeficiente de determinación (1 sesión)
    • 4.3 Interpretación del modelo (2 sesiones)
    • 4.4 Aplicaciones con Excel y paquetería estadística (1 sesión) Ordinario [1-5]
  5. Introducción al modelo de regresión lineal múltiple
    • 5.1 Modelo de regresión lineal múltiple (1 sesión)
    • 5.2 Medidas de Ajuste en Regresión Múltiple (1 sesión)
    • 5.3 Endogeneidad, validez interna y externa del modelo (1 sesión)
    • 5.4 Variables instrumentales (1 sesión)
    • 5.5 Interpretación del modelo (2 sesiones)
    • 5.6 Aplicaciones con Excel y paquetería estadística (1 sesión)

Bibliografía:

  • Smith, G. (2015). Essential statistics, regression, and econometrics.
  • Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). Introduction to econometrics. Pearson.
  • Ross, S. M. (2014). A first course in probability.
  • Lipschutz, S. (2000). Schaum’s outline of probability. McGraw Hill Professional.
  • https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/