econometria-eviews: ESTADISTICA INFORMATIZADA 2da. Edición 2019

ÍNDICE GENERAL

Haz las cosas lo más simple que puedas, pero no te límites a lo

simple (Albert Einsten).

CAPÍTULO I

INTRODUCCIÓN A LAS ESTADÍSTICAS EN LOS NEGOCIOS

1.1.- INTRODUCCIÓN

1.2.- ¿QUÉ ES ESTADÍSTICA?

1.3.- LOS PROGRAMAS Y EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO

1.4.- WEBSITE

1.5.- ¿POR QUÉ APRENDER ESTADÍSTICA?

1.6.- COMPRENDER LOS PROCESOS ESTADÍSTICOS

1.7.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1.8.- APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA

1.9.- USOS Y ABUSOS DE LA ESTADÍSTICA

1.10.- ¿A QUIENES VA DIRIGIDO?

1.11.- ¿QUÉ SE REQUIERE?

1.12.- ¿DE DÓNDE OBTENER DATOS?

1.12.1.- SITIOS WEB

1.12.2.- SISTEMAS

1.13.- DATOS PROCEDENTES DE FUENTES ADMINISTRATIVAS

1.14.- CAUTELA EN EL USO

1.15.- DATOS ADMINISTRATIVOS

1.16.- TIPO DE DATOS

1.16.1.- CUALITATIVA

1.16.2.- CUANTITATIVA

1.17.- TIPO DE VARIABLES

1.17.1.- VARIABLE CONTINUA

1.17.2.- VARIABLE DISCRETA

1.18.- DISTINGUIR ENTRE VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA

1.19.- DISTINGUIR ENTRE VARIABLES Y DATOS

1.20.- ¿IMPORTA REALMENTE?

1.21.- CLASIFICACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS EN BASE A LAS ESCALAS DE MEDIDA

1.22.- EL USO DE COMPUTADORAS

1.22.1.- ESCALAS DE MEDICIÓN

1.22.2.- ESCALA NOMINAL

1.22.3.- ESCALA ORDINAL

1.22.4.- ESCALA DE INTERVALO

1.22.5.- ESCALA DE RAZÓN

1.23.- ESCALAS EN LAS CIENCIAS SOCIALES

1.24.- RESUMEN DEL TIPO DE VARIABLES

1.25.- SERIE DE INSTITUCIONES DE LA ESCALA

1.26.- ¿CÓMO ORDENAR LOS DATOS?

1.27.- RECOLECCIÓN DE LOS DATOS

1.28.- DATOS PRIMARIOS Y SECUNDARIOS

1.29.- FUENTES INTERNAS Y EXTERNAS

1.30.- FUENTES PRIMARIAS Y SECUNDARIAS

1.31.- PERSONAL DIRECTAMENTE VINCULADO A LA INVESTIGACIÓN

1.32.- PERSONAL NO VINCULADO A LA INVESTIGACIÓN

1.33.- RECOLECCIÓN A TRAVÉS DE CUESTIONARIOS

1.34.- RECOLECCIÓN A TRAVÉS DE FUENTES LOCALES

1.35.- RECOLECCIÓN DE LOS DATOS SECUNDARIOS

1.36.- POBLACIÓN

1.37.- LA NECESIDAD DE MUESTREO

1.38.- TIPO DE ESTUDIO

1.38.1.- UN ESTUDIO DE CORTE TRANSVERSAL

1.38.2.- UN ESTUDIO CON SERIES DE TIEMPO

1.38.3.- UN ESTUDIO LONGITUDINAL O PANEL DE DATOS

1.39.- MARCO MUESTRAL

1.40.- VENTAJAS DEL MUESTREO

1.41.- ¿POR QUÉ MUESTREO ALEATORIO SIMPLE?

1.42.- SELECCIÓN COMPUTARIZADA

1.43.- USO DE PROGRAMAS DE ESTADÍSTICA

1.44.- OBJETIVOS DE LA ENCUESTA

1.45.- DEFINICIÓN Y CODIFICACIÓN DE LAS VARIABLES. CARGA DE DATOS

1.46.- CONSISTENCIA

1.47.- PENSAMIENTO CRÍTICO

1.47.1.- CONCLUSIONES DE MUESTRAS PEQUEÑAS

1.47.2.- CONCLUSIONES DE MUESTRAS NO ALEATORIAS

1.47.3.- CONCLUSIONES DE EVENTOS RAROS

1.48.- DATOS FALTANTES (MISSING)

1.48.1.- ¿QUÉ HACER CON LOS MISSING?

1.48.2.- DE CASOS COMPLETOS O ELIMINACIÓN POR LISTA

1.48.3.- SELECCIÓN POR VARIABLES

1.48.4.- MÉTODOS DE IMPUTACIÓN

1.48.5.- VALORES ATÍPICOS

1.49.- ¿CÓMO SE EVALÚA UN VALOR ABERRANTE O INCONSISTENTE?

1.50.- VARIABLES DE INVESTIGACIÓN

1.50.1.- VARIABLE INDEPENDIENTE

1.50.2.- VARIABLE DEPENDIENTE

1.50.3.- VARIABLES CONTROLADAS

1.50.4.- VARIABLES DE CONFUSIÓN

1.51.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO II

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.1.- INTRODUCCIÓN

2.2.- DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.3.- CONSTRUCCIÓN DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.4.- CONSTRUYENDO UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

2.4.1.- MARCA DE CLASE

2.4.2.- NÚMERO DE CLASES

2.4.3.- ANCHOS DE CLASE

2.4.4.- MÉTODO CUASI INCLUSIVO DE AGRUPACIÓN

2.4.5.- MÉTODO EXCLUSIVO DE AGRUPACIÓN

2.4.6.- DISTRIBUCIÓN DISCRETA

2.4.7.- FRECUENCIA RELATIVA

2.4.8.- FRECUENCIA ACUMULADA

2.4.9.- DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS (CON ESCALA DE MEDICIÓN ORDINAL)

2.4.10.- DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS PARA DATOS CUALITATIVOS (NOMINALES)

2.4.11.- DIRECTRICES PARA LAS DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS

2.5.- CUANDO HAY POCAS OBSERVACIONES

2.6.- VARIABLE RESPUESTA

2.7.- UNIDAD DE OBSERVACIÓN

2.8.- ¿QUÉ ES UNA CONSTANTE?

2.9.- VARIABLES VERSUS CONSTANTES

2.10.- DATOS

2.11.- DATOS EXPERIMENTALES

2.12.- DATOS NO EXPERIMENTALES

2.13.- PARÁMETRO

2.14.- ¿POR QUÉ ESTUDIAR ESTADÍSTICA?

2.15.- ESTADÍSTICO O ESTIMADOR

2.16.- MUESTRA SESGADA

2.17.- SESGO DE SELECCIÓN

2.18.- SESGO POR NO RESPUESTA

2.19.- ¿PARA QUÉ MUESTRA ALEATORIA SIMPLE?

2.20.- TABLAS Y GRÁFICAS DE FRECUENCIAS

2.21.- ¿PARA QUÉ ORDENAR LOS DATOS?

2.22.- LOS TIPOS DE DATOS IMPORTA REALMENTE

2.23.- ¿CÓMO PRESENTARLOS DE FORMA RESUMIDA?

2.24.- GRÁFICO PASTEL O DIAGRAMA DE SECTORES

2.25.- DIAGRAMA DE STEM

2.26.- HISTOGRAMA

2.27.- POLÍGONO DE FRECUENCIAS

2.28.- OJIVA

2.29.- GRÁFICO DE RADAR

2.30.- DIAGRAMA DE PARETO

2.31.- CUANDO USAR LAS GRÁFICAS

2.32.- CUANDO NO USAR LAS GRÁFICAS

2.33.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO III

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

3.1.- INTRODUCCIÓN

3.2.- MÁS ALLÁ DE LAS TABLAS Y GRÁFICAS

3.3.- EL MÉTODO DEL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

3.4.- MEDIA ARITMÉTICA

3.4.1.- MEDIA ARITMÉTICA POBLACIONAL

3.4.2.- MEDIA MUESTRAL PARA DATOS AGRUPADOS

3.4.3.- MEDIA ARITMÉTICA PONDERADA

3.4.4.- PROPIEDADES

3.4.5.- ¿LA MEDIA ARITMÉTICA SERÁ SIEMPRE EL ADECUADO?

3.4.6.- PRECAUCIÓN CON LA MEDIA ARITMÉTICA

3.4.7.- VENTAJAS DE LA MEDIA ARITMÉTICA

3.4.8.- DESVENTAJA DE LA MEDIA ARITMÉTICA

3.5.- NECESIDAD DE EMPLEAR LOS PROMEDIOS CON JUICIO

3.6.- MEDIANA

3.6.1.- MEDIANA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

3.6.2.- MEDIANA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PARA ANCHOS DE CLASE DISTINTAS

3.6.3.- VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIANA

3.6.4.- VENTAJAS DE LA MEDIANA

3.6.5.- DESVENTAJAS DE LA MEDIANA

3.6.6.- PROPIEDADES DE LA MEDIANA

3.6.7.- COMPARANDO LA MEDIA Y LA MEDIANA

3.7.- MODA

3.7.1.- LA MODA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

3.7.2.- MODA PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PARA ANCHOS DE CLASE DISTINTOS

3.7.3.- VENTAJAS DE LA MODA

3.7.4.- DESVENTAJAS DE LA MODA

3.7.5.- USO DEL KERNEL PARA LA OBTENCIÓN DE LA MODA

3.7.6.- COMPARANDO LA MODA Y LA MEDIANA

3.7.7.- PROPIEDADES DE LA MODA

3.7.8.- EVALUANDO LA MODA USANDO EL KERNEL

3.7.9.- COMPARACIÓN DE LA MEDIA, MEDIANA Y LA MODA

3.7.10.- INTERPRETACIÓN

3.8.- LA MEDIA GEOMÉTRICA

3.8.1.- VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LA MEDIA GEOMÉTRICA

3.8.2.- OTRA FORMA OPCIONAL DE EVALUAR LA MEDIA GEOMÉTRICA

3.8.3.- LA MEDIA GEOMÉTRICA PARA OBSERVACIONES REPETIDAS

3.8.4.- DEFINICIÓN PARA UN CONJUNTO DE SERIES

3.8.5.- LA TASA DE CRECIMIENTO PROMEDIO

3.8.6.- PROPIEDADES

3.9.- LA MEDIA ARITMÉTICA DE UNA SERIE COMPUESTA

3.10.- LA MEDIA ARMÓNICA

3.10.1.- VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LA MEDIA ARMÓNICA

3.10.2.- LA MEDIA ARMÓNICA PARA DATOS SIMPLES

3.10.3.- LA MEDIA ARMÓNICA PARA OBSERVACIONES REPETIDAS

3.10.4.- PROPIEDADES

3.10.5.- INCONVENIENTES DE LA MEDIA ARMÓNICA

3.11.- MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL ROBUSTOS

3.11.1.- MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) SIMÉTRICAS

3.11.2.- MEDIA WINSORIZADA SIMÉTRICA

3.11.3.- MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) NO SIMÉTRICAS

3.11.4.- MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) NO SIMÉTRICAS A LA IZQUIERDA

3.11.5.- MEDIAS RECORTADAS (TRIM - MEAN) NO SIMÉTRICAS A LA DERECHA

3.11.6.- MEDIA WINSORIZADA NO SIMÉTRICA EN UNO DE LOS EXTREMOS

3.11.7.- ¿CUÁNDO USAR MEDIAS RECORTADAS?

3.12.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO IV

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

4.1.- INTRODUCCIÓN

4.2.- NECESIDAD DE MEDIR LA DISPERSIÓN O VARIABILIDAD

4.3.- IMPORTANCIA DE LA VARIACIÓN EN ESTADÍSTICA

4.4.- TIPOS DE VARIABILIDAD

4.4.1.- VARIABILIDAD DE MEDICIÓN

4.4.2.- VARIABILIDAD NATURAL

4.4.3.- VARIABILIDAD INDUCIDA

4.4.4.- VARIABILIDAD DE LA MUESTRA

4.5.- CAMPO DE VARIACIÓN (RANGO)

4.6.- RANGO INTERCUARTÍLICO

4.7.- VARIANZA

4.7.1.- PARA DATOS SIMPLES

4.7.2.- PARA DATOS PONDERADOS

4.7.3.- PROPIEDADES

4.8.- DESVIACIÓN ESTÁNDAR

4.8.1.- VARIABLE ESTANDARIZADA

4.8.2.- PROPIEDAD

4.8.3.- PARA DATOS PONDERADOS

4.8.4.- IMPORTANTE SI SON DATOS MUESTRALES O POBLACIONALES

4.8.5.- PROPIEDADES

4.9.- ¿POR QUÉ?

4.10.- LA VARIANZA EN DATOS AGRUPADOS: CORRECCIÓN DE SHEPPARD

4.11.- DESIGUALDAD DE CHEBYSHEV

4.12.- DESVIACIÓN ABSOLUTA A LA MEDIA

4.12.1.- PARA DATOS SIMPLES

4.12.2.- PARA DATOS PONDERADOS

4.12.3.- PROPIEDADES

4.12.4.- PARA UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL

4.13.- BOXPLOT

4.14.- DIAGRAMA DE TALLO Y HOJA (STEM)

4.15.- COEFICIENTE DE VARIACIÓN

4.19.1.- PROPIEDADES

4.16.- DESVIACIÓN ABSOLUTA CON RESPECTO A LA MEDIANA (ROBUSTO)

4.16.1.- PARA DATOS SIMPLES

4.16.2.- PARA DATOS PONDERADOS

4.17.- COEFICIENTE DE VARIACIÓN ROBUSTO

4.17.1.- COEFICIENTE DE VARIACIÓN BASADO EN LA MEDIANA

4.17.2.- COEFICIENTE DE VARIACIÓN BASADO EN LOS QUARTILES

4.17.3.- ¿CUÁNDO EXISTE POCA O ALTA VARIABILIDAD?

4.18.- ERROR ESTÁNDAR DE LA MEDIA

4.19.- ALGUNAS RELACIONES

4.20.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO V

MEDIDAS DE UBICACIÓN

5.1.- INTRODUCCIÓN

5.2.- PERCENTILES

5.2.1.- PERCENTIL PARA DATOS SIMPLES

5.2.2.- PERCENTILES APROXIMADOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.2.3.- AGRUPADA EN INTERVALOS DE CLASE (CONTINUA)

5.2.4.- AGRUPADA EN INTERVALOS DE CLASE, EN FUNCIÓN DE LAS FRECUENCIAS RELATIVAS

5.2.5.- AGRUPADA DE FORMA DISCRETA

5.3.- CUARTILES PARA DATOS SIMPLES

5.3.1.- CUARTILES APROXIMADOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.3.2.- AGRUPADA EN INTERVALOS DE CLASE (CONTINUA)

5.3.3.- AGRUPADA DE FORMA DISCRETA

5.4.- OCTILES

5.4.1.- OCTILES PARA DATOS SIMPLES

5.4.2.- OCTILES PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.4.2.1.- OCTILES PARA DATOS AGRUPADOS DE FORMA CONTINUA

5.4.2.2.- OCTILES PARA DATOS AGRUPADOS DE FORMA DISCRETA

5.5.- DECILES

5.5.1.- DECILES PARA DATOS SIMPLES

5.5.2.- DECILES APROXIMADOS PARA UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

5.6.- PROPIEDADES

5.7.- LOS CUARTILES Y EL DIAGRAMA DE CAJA

5.8.- ¿CÓMO CONSTRUIR UN DIAGRAMA DE CAJA?

5.9.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO VI

MEDIDAS DE FORMA

6.1.- INTRODUCCIÓN

6.2.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA

6.3.- MOMENTOS PARA DATOS SIMPLES

6.4.- MOMENTOS PARA DATOS PONDERADOS

6.5.- RELACIONES ENTRE MOMENTOS

6.6.- CORRECIONES DE CHARLIER Y SHEPPARD

6.7.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA (Pearson)

6.8.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA (Fisher)

6.9.- DISTRIBUCIÓN SESGADA A LA DERECHA O POSITIVA

6.10.- DISTRIBUCIÓN SESGADA A LA IZQUIERDA O NEGATIVA

6.11.- TRANFORMACIÓN DE LOS DATOS CUANDO ESTÁN SESGADAS

6.12.- OTROS COEFICIENTES DE ASIMETRÍA

6.13.- PROPIEDADES

6.14.- COEFICIENTES DE ASIMETRÍA ROBUSTOS

6.15.- TÉCNICAS NO PARAMÉTRICAS

6.16.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE ROBUSTOS

6.16.1.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE BOWLEY

6.16.2.- GROENEVELD Y MEEDEN

6.16.3.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE KELLEY

6.16.4.- COEFICIENTE DE ASIMETRÍA DE HINKLEY

6.17.- COEFICIENTE DE CURTOSIS

6.17.1.- LINEA BASE: LA DISTRIBUCIÓN NORMAL

6.17.2.- COEFICIENTE DE CURTOSIS (Pearson)

6.17.3.- COEFICIENTE DE CURTOSIS (Fisher)

6.17.4.- OTROS COEFICIENTES DE CURTOSIS

6.17.5.- PROPIEDADES

6.17.6.- ¿EN EL MOMENTO DE LA VERDAD CUAL DE ELLAS USAR?

6.17.7.- ¿CÓMO DETERMINAR SI UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS SE APROXIMA A UNA NORMAL?

6.18.- COEFICIENTES DE CURTOSIS ROBUSTOS

6.18.1.- COEFICIENTE DE CURTOSIS DE MOORS

6.18.2.- COEFICIENTE DE CURTOSIS DE CROW Y SIDDIQUI

6.19.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO VII

ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES

7.1.- INTRODUCCIÓN

7.2.- DISTRIBUCIÓN CONJUNTA ENTRE DOS VARIABLES

7.3.- DISTRIBUCIONES MARGINALES

7.4.- DISTRIBUCIONES CONDICIONADAS

7.5.- INDEPENDENCIA

7.6.- MEDIDAS DE DEPENDENCIA

7.7.- COEFICIENTES DE CORRELACIÓN

7.8.- VARIABLES CONTINUAS-CORRELACIÓN

7.9.- COVARIANZA

7.10.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

7.11.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN BISERIAL

7.12.- MEDIDAS DE CONCORDANCIA

7.13.- CONCORDANCIA EN VARIABLES ORDINALES

7.14.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN

7.15.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

DE KENDALL

7.16.- COEFICIENTE

DE GOODMAN-KRUSKAL

7.17.- ATRIBUTOS-CONTINGENCIA

7.18.- COEFICIENTE DE CRAMER

7.19.- COEFICIENTE

(PHI)

7.20.- CORRELACIÓN ETA

7.21.- PROPIEDADES

7.22.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE KENDALL

7.23.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO VIII

SERIES DE TIEMPO

8.1.- INTRODUCCIÓN

8.2.- ¿ES POSIBLE REALIZAR PREVISIONES A LARGO PLAZO?

8.3.- ELEMENTOS PARA UN PRONÓSTICO

8.4.- PRONÓSTICOS EN SERIES TEMPORALES

8.5.- DESCOMPOSICIÓN ESTACIONAL

8.6.- TENDENCIA

8.7.- CICLOS

8.8.- ESTACIONALIDAD

8.9.- ALEATORIEDAD O IRREGULARIDAD

8.10.- ÍNDICES ESTACIONALES

8.11.- COMPONENTE IRREGULAR

8.12.- ANÁLISIS GRÁFICO DE UNA SERIE DE TIEMPO

8.13.- ¿QUÉ NOS PERMITE OBSERVAR EL GRÁFICO?

8.13.1.- VALORES ATÍPICOS

8.13.2.- TENDENCIAS

8.13.3.- PRESENCIA DE UN QUIEBRE ESTRUCTURAL

8.14.- PRONÓSTICO DE TENDENCIAS

8.15.- ESTIMACIÓN DE LA TENDENCIA

8.16.- CUANDO REALIZAR ANÁLISIS DE TENDENCIA

8.17.- CAPACIDAD PREDICTIVA

8.18.- PRONÓSTICOS CON FACTOR ESTACIONAL

8.19.- SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

8.19.1.- SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE

8.19.2.- SUAVIZACIÓN DOBLE EXPONENCIAL

8.19.3.- ¿CUÁNDO UTILIZAR EL MÉTODO DE SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE?

8.19.4.- MÉTODO DE WINTERS

8.19.5.- ¿CUÁNDO USAR EL MODELO ADITIVO DEL MÉTODO DE WINTERS?

8.19.6.- ¿CUÁNDO USAR EL MODELO MULTIPLICATIVO DEL MÉTODO DE WINTERS?

8.19.7.- ¿UN MODELO ADITIVO O MULTIPLICATIVO?

8.19.8.- PRONÓSTICOS CON FACTOR ESTACIONAL ARMÓNICOS

8.20.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO IX

NÚMEROS ÍNDICES

9.1.- INTRODUCCIÓN

9.2.- DEFINICIÓN

9.3.- APLICACIÓN

9.4.- NÚMEROS ÍNDICES SIMPLES

9.5.- NÚMEROS ÍNDICES COMPLEJOS SIN PONDERAR

9.6.- NÚMEROS ÍNDICES COMPLEJOS PONDERADOS

9.7.- ÍNDICE MEDIA AGREGATIVA SIMPLE O DE BRADSTREET-DUTOT

9.8.- ÍNDICE DE PRECIOS

9.9.- SELECCIÓN DE ARTÍCULOS

9.10.- SELECCIÓN DE UN PERIODO BASE

9.11.- CAMBIOS DE CALIDAD

9.12.- ÍNDICES DE PRECIOS COMPLEJOS

9.13.- ÍNDICES COMPLEJOS DE PRECIOS PONDERADOS

9.14.- ÍNDICE DE PRECIOS DE LASPEYRES

9.15.- ÍNDICE DE PRECIOS DE PAASCHE

9.16.- ÍNDICE DE PRECIOS DE EDGEWORTH

9.17.- ÍNDICE DE PRECIOS DE FISHER

9.18.- ÍNDICE DE PRECIOS DE WALSH

9.19.- ÍNDICE DE PRECIOS DE BOWLEY

9.20.- ÍNDICES DE CANTIDADES

9.21.- ÍNDICE CANTIDAD DE LASPEYRES

9.22.- ÍNDICE CANTIDAD DE PAASCHE

9.23.- ÍNDICE CANTIDAD DE FISCHER

9.24.- ÍNDICE DE CANTIDAD DE WALSH

9.25.- ÍNDICE DE CANTIDAD DE BOWLEY

9.26.- PROPIEDADES DE LOS ÍNDICES COMPLEJOS

9.27.- CAMBIO DE BASE EN UNA SERIE DE NUMEROS ÍNDICES

9.28.- USO DE ÍNDICES DE PRECIOS PARA DEFLACTAR UNA SERIE DE TIEMPO

9.29.- valor NOMINAL VERSUS VALORES REALES

9.30.- TASA DE INFLACIÓN

9.31.- EJERCICIOS RESUELTOS

CAPÍTULO X

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE y MÚLTIPLE

10.1.- INTRODUCCIÓN

10.2.- EL USO MÁS COMÚN

10.3.- REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

10.4.- ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS

10.5.- MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS

10.6.- PROPIEDADES

10.7.- COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

10.8.- PROPIEDADES

10.9.- ERROR ESTÁNDAR DE LA REGRESIÓN

10.10.- REGRESIÓN MÚLTIPLE

10.11.- SUPUESTOS BÁSICOS DEL MODELO:

10.12.- SELECCIÓN DE VARIABLES

10.13.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

10.14.- PROPIEDADES

10.15.- ¿QUÉ ES COLINEALIDAD?

10.16.- CORRELACIÓN ESPURIA

10.17.- COEFICIENTE DE CORRELACIÓN PARCIAL

10.18.- PREDICCIÓN

10.19.- REGRESIONES LINEALIZABLES

10.20.- PROPIEDADES PARA UN MODELO DE REGRESIÓN

10.21.- VERIFICACIÓN DEL MODELO

10.22.- MODELOS DETERMINÍSTICOS

10.23.- EJERCICIOS RESUELTOS

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MODERNA

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