Plan de estudios del Curso Econometría aplicada con 'R'

  • Básico
  • Intermedio
  • Avanzado

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN A R

  • ¿Qué es R?
  • Breve historia de R
  • Iniciando sesión con R
  • R como calculadora
  • Directorio de trabajo
  • Paquetes en R

SESIÓN 02: EDITORES ESPECIALIZADOS

  • Instalación y reconocimiento de RCommander (Rcmdr)
  • Instalación y reconocimiento de RStudio
  • Personalizar RStudio

 SESIÓN 03: IMPORTACIÓN Y EXPORTACIÓN DE DATOS

  • Importación de datos
    • Importación de archivo Excel XLSX
    • Importación de archivo Excel CSV
    • Importación de archivo de SPSS
    • Importación de archivo de STATA
  • Exportación de datos
    • Exportación de archivo Bloc de notas
    • Exportación de archivo Excel XLSX
    • Exportación de archivo Excel CSV
    • Exportación de archivo de SPSS
    • Exportación de archivo de STATA

SESIÓN 04: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

  • Medidas para variables cualitativas
  • Medidas para variables cuantitativas
  • Gráficos para variables cualitativas
  • Gráficos para variables cuantitativas

SESIÓN 05: ANÁLISIS GRÁFICO EN R

  • Gráficos univariables
  • Gráfico de sectores
  • Gráficos de barras
  • Diagrama de cajas
  • Histogramas
  • Gráficos multivariables
  • Gráficos de dispersión
  • Matriz de dispersión

SESIÓN 06: MODELO DE REGRESIÓN LINEAL

  • Regresión lineal simple
  • Regresión lineal múltiple
  • Bondad de ajuste y significancia
  • Supuestos del modelo de regresión lineal

SESIÓN 07: ERROR DE ESPECIFICACIÓN 

  • Error de especificación
  • Subajuste del modelo
  • Sobreajuste del modelo
  • Prueba RESET
  • Prueba RESET en R

SESIÓN 08: MULTICOLINEALIDAD

  • Multicolinealidad
  • Detección de la multicolinealidad
  • Multicolinealidad en R
  • Soluciones a la multicolinealidad

SESIÓN 09: HETEROCEDASTICIDAD

  • Heterocedasticidad
  • Detección de la heterocedasticidad
  • Solución a la heterocedasticidad

SESIÓN 10: AUTOCORRELACIÓN SERIAL

  • Autocorrelación
  • Detección de la autocorrelación
  • Soluciones a la autocorrelación

SESIÓN 01: VARIABLES EXÓGENAS CUALITATIVAS

  • Creación de variables dummy
  • Modelos ANOVA
  • Modelos ANCOVA
  • Efectos de las variables cualitativas en los modelos

SESIÓN 02: MODELOS DE ELECCIÓN DISCRETA BINARIA

  • Modelos de elección discreta binaria
  • Modelo lineal de probabilidad
  • Modelo Logit
  • Modelo Probit

SESIÓN 03: MODELOS DE RESPUESTA ORDINAL

  • Datos ordenados
  • Modelos de alternativas ordenadas

SESIÓN 04: MODELOS DE RESPUESTA NOMINAL

  • Datos de elección multinomial
  • Modelo Logit multinomial
  • Modelo Probit multinomial

SESIÓN 05: MODELOS CON VARIABLE DEPENDIENTE LIMITADA

  • Datos censurados
  • Datos truncados
  • Problemas de regresión
  • Estimación de datos censurados
  • Estimación de datos truncados

SESIÓN 06: MODELOS CON PANEL DE DATOS

  • Datos de panel
  • Modelos de datos de panel
  • Validación del modelo
  • Estimación en R

SESIÓN 01: INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPO

  • Series de tiempo
  • Series de tiempo en R
  • Gráficos de series de tiempo
  • Componentes de una serie de tiempo

SESIÓN 02: PROCESOS ESTOCÁSTICOS

  • Procesos estocásticos estacionarios
  • Proceso de ruido blanco
  • Proceso Random walk
  • Autocorrelación
  • Modelos autorregresivos

SESIÓN 03: REGRESIÓN EN SERIES DE TIEMPO

  • Modelos lineales
  • Ajuste del modelo
  • Modelos con variables estacionales
  • Modelos no lineales
  • Pronósticos para regresiones

SESIÓN 04: MODELOS ESTACIONARIOS

  • Series estrictamente estacionarias
  • Modelos de medias móviles
  • Proceso ARMA

SESIÓN 05: MODELOS NO ESTACIONARIOS

  • Modelos ARIMA no estacionales
  • Modelos ARIMA estacionales
  • Modelos ARCH

SESIÓN 06: MODELOS MULTIVARIADOS I

  • Regresión espuria
  • Raíces unitarias

SESIÓN 07: MODELOS MULTIVARIADOS II

  • Cointegración
  • Modelos de vectores autorregresivos

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