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Silvia F.
LUGO
Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM
El temario está muy bien estructurado y el contenido bastante completo para su precio. Este curso en Análisis Econométrico me ha resultado muy ameno de estudiar e interesante, pero valoro sobre todo, la comodidad de su metodología virtual y la atención recibida por parte del centro.
Daniela V.
BARCELONA
Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM
Es un curso muy bueno a modo de introducción a la econometría. Lo recomiendo a todo aquel que se dedique al sector económico y quiera conocer un poco más sobre el funcionamiento de los modelos econométricos.
Valentín M.
BARCELONA
Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM
He realizado este curso de análisis econométrico por requerimiento de mi empresa. Debo decir que ha sido muy ameno y gracias a la metodología de Euroinnova puedes adaptar los horarios a tu disponibilidad personal.
Juan José M.
SALAMANCA
Opinión sobre Especialista en Analisis Econometrico. Aproximacion Practica con SHAZAM
Me ha gustado mucho la acción formativa, me ha parecido fácil de entender su contenido gracias al enfoque práctico que tiene, y con un precio inmejorable. Además, la facilidad de realizarla desde casa es muy cómoda. Recomendable.
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- Observación a observación
- Variable a variable
- Gráficos utilizando el comando GRAPH
- Gráficos utilizando el comando PLOT
- Utilizando el comando COPY
- Utilizando el comando READ
- Vector de estimadores
- Matriz de Varianzas-Covarianzas estimada de los estimadores
- Estimador de la varianza de la perturbación
- Suma de los cuadrados de los errores
- Suma de cuadrados totales
- Suma de cuadrados de la regresión
- Coeficiente dedeterminación
- Coeficiente de determinación ajustado
- Contrastes de nulidad individual
- Contraste de nulidad conjunta para todos los parámetros del modelo
- Contraste de nulidad conjunta para los parámetros que acompañan a las variables explicativas del modelo
- Contraste de nulidad para un subconjunto paramétrico
- Contraste de nulidad para una combinación lineal
- El comando TEST sin el signo de igualdad
- Contrastes de hipótesis: comando OLS
- Contrastes de hipótesis: opción ANOVA del comando OLS
- Coeficientes de regresión parcial
- Coeficientes beta o coeficientes estandarizados
- Elasticidades en media
- Interpretación de b
- Interpretación de b
- Interpretación de coeficientes
- Coeficiente de determinación y coeficiente de determinación equivalente
- Predicción puntual
- Predicción media
- Intervalo de confianza para la predicción puntual
- Intervalo de confianza para la predicción media
- Detección de valores atípicos
- Detección de valores influyentes
- Contrastes asociados a la opción HET del comando DIAGNOS
- Contraste de Goldfeld-Quandt
- Contraste de Bartlett
- Estimación mínimo-cuadrática generalizada utilizando el comando GLS
- Estimación mínimo-cuadrática generalizada utilizando la opción WEIGHT del comando OLS
- Predicción utilizando para la estimación el comando GLS
- Predicción utilizando para la estimación mínimos cuadrados ponderados
- Estimación mínimo cuadrática generalizada: comando GLS
- Estimación mínimo cuadrática generalizada utilizando el comando AUTO
- Predicción utilizando para la estimación el comando AUTO
- Predicción utilizando para la estimación el comando GLS
- Indicios de multicolinealidad
- Coeficientes de correlación
- Autoanálisis
- Eliminar regresores
- Regresión por componentes principales
- Suministrar información adicional
- Prueba J de Davidson y MacKinnon
- Prueba JA de Fisher y McAleer
- Contraste de homogeneidad total
- Contraste de homogeneidad de pendientes dada heterogeneidad de ordenadas
- Contraste de homogeneidad de ordenada dada heterogeneidad de pendientes
- Contraste de homogeneidad de ordenada dada homogeneidad de pendientes
- Contraste de homogeneidad de pendiente dada homogeneidad de ordenada
- Método de selección hacia atrás o eliminación progresiva
- Método de selección hacia delante o introducción progresiva
- Método de todas las regresiones posibles
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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos
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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es
* Becas no acumulables entre sí
* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es
Un modelo econométrico es una representación de la relación entre dos o más variables que otorga estimaciones empíricas. Un modelo econométrico es un modelo estadístico o matemático que representa la relación entre dos o más variables. Su utilización permite hacer estimaciones acerca del efecto de una variable sobre otra y/o hacer predicciones acerca del valor futuro de las variables.
Un modelo econométrico tiene la siguiente estructura: una variable endógena y una o más variables exógenas o explicativas y, un error.
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Existen diversos modelos de trabajo para el análisis econométrico. Los más relevantes son:
Como ves, los modelos y análisis econométricos son muy usados en economía y estadística, y tienen una gran importancia final. Si quieres aprender a trabajar con ellos y estudiar desde casa, compaginando tu vida laboral y personal, aprovecha este curso ofrecido por Euroinnova International Online Education.
Los análisis econométricos tienen una gran importancia en tareas económicas, algunas tan relevantes como políticas a seguir. Y es que el análisis econométrico es el usado para calcular variables como el PIB, el gasto público o herramientas de ventas en empresas.
Como ves, el análisis econométrico es muy relevante, aunque a ojos de muchas personas ni les sea conocido.
Shazam es una aplicación para telefonía móvil que incorpora un servicio que permite la identificación de música. La empresa tiene su sede en Londres y fue fundada por Chris Barton, Philip Inghelbrecht, Dhiraj Mukherjee y Avery Wang en 1999.
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Para poder ejecutar Shazam debemos conocer que existen dos formas de h hacer que son las siguientes:
A través del modo TALK. En este caso es necesario escribir a través del teclado las instrucciones una a una. Shazam responde. La ventaja principal del modo TALK es que, después de cada orden, Shazam responde manera automática y muestra los resultados.
Por otro lado, encontramos, el modo BATCH, que se trata de un fichero de comandos. En este caso, se almacena un conjunto de comandos, además de las opciones que se deseen ejecutar. Shazam ejecuta todos estos comandos de una sola vez y muestra en pantalla aquel comando especifico.
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