En este curso se aplican fundamentos estadísticos y econométricos para analizar bases de datos; lo anterior, con el fin de identificar el comportamiento de variables y su relación con otras variables. En el curso también aplican técnicas básicas de pronósticos a través de diferentes metodologías. Se considera que las herramientas impartidas en este curso pueden ser de gran apoyo para los tomadores de decisiones ya que con el análisis de datos se pueden tomar decisiones más precisas y mejor fu...
What you'll learn
Interpretar los principales componentes del pensamiento económico aplicados al ambiente global de negocios y que soportan los procesos de toma de decisiones.
Identificar diversos métodos estadísticos y econométricos que permitan al estudiante analizar, entender, e interpretar el comportamiento de variables contenida…
Reconocer lo que es una regresión, sus elementos, la ventaja de usar regresiones, y los diversos tipos de regresiones que existen.
Distinguir los elementos que deben de existir al correr una regresión para determinar si los estimadores obtenidos son válidos y apropiados al momento de hacer…
Interpretar los estimadores de diversos tipos de regresiones.
Calcular pronósticos básicos, así como diferenciar entre diversos modelos econométricos utilizados para realizar dichos pronósticos y el conocimiento para pode…
Syllabus 12
Tema 1: Tópicos básicos de interés en la regresión lineal
1.1 ¿Qué es una regresión? / Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) como método de minimización de errores.
1.2 Regresión lineal simple y múltiple. / Pruebas de hipótesis, intervalos de confianza. Interpretación de Resultados
Tema 2: Los supuestos requeridos de la regresión lineal
2.1 Supuestos que se deben de cumplir en MCO.
2.2 Variables instrumentales / Regresiones no lineales / Diferentes bases de datos
Tema 3: Otros tópicos de interés en el mundo de las regresiones
3.1 Introducción a series de tiempo / Pronósticos
3.2 Random Walk / Variables estacionarias
Tema 4: Introducción a series de tiempo y pronósticos
University courses you can audit for free, with lectures, readings and practice quizzes.
A verified certificate from the university if you pay for it.
Self-paced: start any time.
A clear syllabus (12 parts) you can see before you start.
Disadvantages
Graded assignments and the certificate need the paid track.
Audit access can expire a few weeks after the course ends.
Learning is free, but the certificate costs money.
Some parts (graded work, certificate) are paid.
Taught in Spanish.
Some points apply to every course of this kind; see how we rank.
Free to audit
Free: Choose "Audit this course" when you enrol: lectures, readings and practice are free.
Paid: Graded assignments and the verified certificate (Certificate $59). Audit access may end after the course closes.
Before you start
Dirigido a estudiantes graduados de nivel licenciatura con la perspectiva de estudiar próximamente un posgrado en administración y/o finanzas.
Se requieren conocimientos previos básicos de estadística.
Taught by
Eduardo Saucedo de la FuenteProfesor Investigador en EGADE Business School
For more information about Stanford's Artificial Intelligence programs visit: https://stanford.io/ai Delve into the exciting world of Artificial Intelligence with insights and research from the world's top experts. This playlist offers a comprehensive journey, from foundational machine learning con…
Led by Andrew Ng, this course provides a broad introduction to machine learning and statistical pattern recognition. Topics include: supervised learning (generative/discriminative learning, parametric/non-parametric learning, neural networks, support vector machines); unsupervised learning (cluster…
Instructor: Dennis Freeman, Kendra Pugh This course provides an integrated introduction to electrical engineering and computer science, including modern software engineering, linear systems analysis, electronic circuits, and decision-making. The lecture videos provide an overview of each topic, whi…
This course explores the world of Transformers and Large Language Models (LLMs). You will learn the evolution of NLP methods, the core components of the Transformer architecture, along with how they relate to LLMs as well as techniques to enhance model performance for real-world applications. Throu…
Dive into the intriguing world of AI Transformers with this curated YouTube playlist. Featuring expert insights, educational content from leading organizations, and engaging discussions, this playlist keeps you informed about the latest breakthroughs in Transformer technology.
Stanford CS25: Transformers United Since their introduction in 2017, transformers have revolutionized Natural Language Processing (NLP). Now, transformers are finding applications all over Deep Learning, be it computer vision (CV), reinforcement learning (RL), Generative Adversarial Networks (GANs)…