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Descriptivo

Análisis Estadístico con Stata (EEA 2016-2017)

Descripción:

Stata es un paquete estadístico que facilita de manera rápida y confiable la implementación de las técnicas y procedimientos descritos para ayudar a la toma de decisiones en aspectos relacionados como:&nbsp;<div><br><div>- Análisis Estadístico y la Modelación Econométrica para la descripción e inferencia de la información.&nbsp;<div>- Gestión de Datos como un paso preliminar para cualquier Análisis e Interpretación Estadística.&nbsp;</div><div>- Visualización Gráfica y Resumida siendo la entrada hacia la descripción y exploración de las Bases de Datos.&nbsp;</div><div>- Regresión Lineal para establecer relaciones y determinantes para una variable de estudio.&nbsp;</div><div>- Modelos de Probabilidad para establecer la posibilidad de ocurrencia de un evento.&nbsp;</div><div>- Datos Agrupados o de Panel para una mayor refinación en la búsqueda de parámetros insesgados.</div></div></div>
Directores, Analistas, Profesionales, Docentes e Investigadores y en general a todas las personas que por su labor estén interesadas en realizar Análisis Estadísticos y Gestión de Bases de Datos en Stata.
Repasar algunos conceptos de importancia para el Análisis Estadístico y la Modelación Econométrica. Mostrar la implementación de los Análisis y Modelos a través de ejemplos en Stata. Interpretar los Estadísticos y Resultados generados por Stata para el Análisis y Toma de Decisiones.
Introducción a Stata
  •     Versiones (flavors)
  •     Interacción con el programa
  •     Ayuda y recursos


Gestión de datos y gráficos
  •     Descripción de datos
  •     Edición de datos
  •     Creación o cambio de datos
  •     Administración de variables
  •     Ordenación
  •     Memoria
  •     Gráficos


Estadísticas descriptivas y tablas
  •     Resumen de estadísticas
  •     Tablas de frecuencia
  •     Tablas múltiples        

Análisis de varianza y métodos de comparación
  •     Pruebas de una muestra
  •     Pruebas de dos muestras      
  •     ANOVA de una vía
  •     ANOVA de múltiples vías
  •     Análisis de covarianza


Análisis de regresión lineal
  •     Regresión simple
  •     Correlación
  •     Regresión múltiple
  •     Pruebas de hipótesis
  •     Variables dummy (información cualitativa)
  •     Valores estimados y residuales
  •     Multicolinealidad y Heterocedasticidad


Modelos de probabilidad
  •     Modelos lineales: modelo lineal de probabilidad
  •     Modelos no lineales: Logit y Probit
  •     Interpretación de parámetros
  •     Tablas de éxito o confusión

 
Modelos de datos panel
  •     Combinación de cortes transversales (pooled data)
  •     Modelo de efectos fijos (FE)
  •     Modelo de efectos aleatorios (RE)
  •     Modelo de primeras diferencias (FD)
Julián Andrés Meléndez Cardona
Acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgo - CQRM, impartido por el Dr. Johnathan Mun y otorgado por el Instituto IIPER. Economista con Especialización en Gerencia de Mercadeo de la Universidad Externado de Colombia. Cuenta con amplia experiencia en temas de Valor de Dinero en el Tiempo y en Análisis y Planeación Financiera de entidades en los sectores Financiero y Real. En el campo académico trabajó como docente en temas de Econometría y Finanzas en la Universidad Externado de Colombia y en la Fundación Universitaria Los Libertadores. Actualmente se desempeña como Gerente de Producto del Portafolio Cuantitativo de SOFTWARE shop para Latinoamérica.

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