1. Distribución rectangular
  2. - Distribución rectangular estandarizada
  3. Distribución triangular
  4. - Distribución triangular estandarizada
  5. Distribución trapezoidal
  6. - Distribución trapezoidal estandarizada
  7. Algunas aplicaciones de los modelos geométricos
  8. Distribución exponencial
  9. Distribuciones relacionadas con las integrales eulerianas: gamma uniparamétrica, gamma biparamétrica y beta
  10. - Distribución beta
  11. Distribución normal
  12. Distribuciones relacionadas con la distribución normal
  13. - La distribución χ 2 de Pearson
  14. - La distribución t de Student
  15. - La distribución F de Snedecor
  16. Convergencias en distribución. Aproximaciones de una distribución de probabilidad por otra

  1. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza conocida
  2. Distribución para la varianza y cuasivarianza de una muestra procedente de una población normal
  3. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: el cociente t-Student
  4. Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras independientes procedentes de sendas poblaciones normales
  5. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son conocidas
  6. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas pero iguales
  7. - Caso en el que las varianzas de ambas poblaciones son desconocidas y desiguales (Aproximación de Welch)
  8. - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas y tamaños muestrales elevados
  9. Distribución para el cociente de varianzas
  10. Distribución para la proporción muestral
  11. Distribución para la diferencia de proporciones muestrales

  1. Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
  2. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria discreta
  3. - Elemento de verosimilitud muestral de una variable aleatoria continua
  4. - Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
  5. - Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
  6. Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales
  7. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos
  8. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
  9. - Estimadores insesgados
  10. - Estimadores eficientes
  11. - Estimadores consistentes
  12. - Estimadores suficientes

  1. Intervalos de confianza para la media de una distribución normal
  2. - Caso en el que la varianza de la población es conocida
  3. - Caso en el que la varianza es desconocida
  4. Intervalo de confianza para una proporción
  5. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
  6. - Caso de ambas varianzas conocidas
  7. - Caso en el que las dos varianzas son desconocidas pero iguales
  8. - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales (aproximación de Welch)
  9. - Caso en el que ambas varianzas son desconocidas y desiguales pero los tamaños muestrales son elevados
  10. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
  11. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal
  12. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es conocida
  13. - Intervalos unilaterales cuando la media de la población es desconocida
  14. - Intervalos de confianza bilaterales
  15. Intervalo de confianza para la razón de varianzas
  16. - Intervalo bilateral para la razón de varianzas cuando las medias poblacionales son desconocidas
  17. Construcción de regiones de confianza

  1. Formulación de un contraste de hipótesis
  2. - Hipótesis nula y alternativa
  3. - Región de rechazo y tipos de error
  4. - Función de potencia
  5. Contraste de hipótesis para la media de una población normal
  6. - Contraste para la media cuando la varianza es conocida
  7. - Contraste para la media cuando la varianza es desconocida
  8. - Contraste para la proporción
  9. Contraste para la diferencia de medias
  10. - Caso en el que se conocen las varianzas
  11. - Caso de las dos varianzas desconocidas e iguales
  12. - Caso de dos varianzas desconocidas y tamaños muestrales altos
  13. Contraste para la diferencia de proporciones
  14. Contraste para la varianza
  15. - Región de rechazo y función de potencia
  16. - Cálculo de σ 2 y del tamaño muestral necesario para alcanzar un determinado valor de potencia
  17. Contraste para la razón de varianzas
  18. - Contraste de dos colas
  19. - Contraste de una cola a la derecha
  20. Análisis de razón de verosimilitudes

  1. Introducción a los modelos econométricos
  2. Especificación y estimación del modelo lineal simple
  3. - Introducción
  4. - Estimación mínimo-cuadrática
  5. - Propiedades de los estimadores mínimo cuadráticos ordinarios
  6. Estimación de la varianza de la perturbación aleatoria
  7. - Cálculo de la suma de cuadrados residual y significado de la varianza muestral del residuo

  1. Estimadores máximo-verosímiles
  2. - Otras propiedades de los estimadores del MLS
  3. Distribución de los estimadores de los parámetros del MLS normal
  4. Intervalos y regiones de confianza para los parámetros del MLS normal
  5. Contrastes de hipótesis para los parámetros del MLS normal
  6. El coeficiente de determinación
  7. Análisis de la varianza en la regresión
  8. Equivalencia de las pruebas de correlación, regresión y ANOVApara la incorrelación de las variables del MLS
  9. Explotación del MLS
  10. - Predicción puntual óptima
  11. - Distribución del predictor lineal e intervalo de confianza para la E[Yˆ0 X0 ]
  12. - Intervalo de confianza para Y0 y análisis de la permanencia estructural del modelo
  13. El MLS de un solo parámetro o sin término independiente
  14. - Propiedades algebraicas y estadísticas
  15. - Inferencia en el MLS normal y sin término independiente
  16. Ejercicio tipo del MLS

    1. Introducción
    2. Especificación del modelo de regresión lineal múltiple
    3. Inferencia estadística del MRLM I
    4. - El modelo de estimación por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
    5. - Propiedades del estimado mínimo cuadrático ordinario
    6. - Distribución muestral del vector de residuos, e
    7. - El estimador de la varianza del término de perturbación
    8. Inferencia estadística del MRLM II
    9. - Contraste de hipótesis sobre un parámetro. Intervalo de confianza
    10. - Contraste de significación del modelo
    11. Sumas de cuadrados, análisis de la varianza y R2
    12. El proceso de predicción
    13. Estimación restringida
    14. - Introducción al método de mínimos cuadrados restringidos (MCR).Contrastes de hipótesis
    15. Contrastes de cambio estructural, linealidad y normalidad
    16. Errores de especificación

    1. Introducción
    2. Influencia potencial
    3. Influencia real
    4. Observaciones atípicas
    5. Multicolinealidad: definición, grados y consecuencias
    6. Principales criterios de detección para la multicolinealidad
    7. - El factor de inflación de la varianza (FIV)
    8. - El número de condición
    9. - Contradicción entre los tests individuales de la t y el test conjunto de la F
    10. - Descomposición de la varianza del estimador
    11. Posibles soluciones a la multicolinealidad
    12. - Incorporación de nueva información
    13. - Especificación de un nuevo modelo
    14. - Métodos alternativos de estimación

    1. Introducción
    2. El modelo de regresión con variables ficticias
    3. Una nueva versión del contraste de cambio estructural

    1. Introducción
    2. Consecuencias en la estimación por MCO
    3. Estimador Mínimo Cuadrático Generalizado (MCG)
    4. Comparación entre el estimador MCO y MCG
    5. Heteroscedasticidad
    6. - La naturaleza de la relación entre las variables
    7. - La transformación de variables
    8. - La omisión de variables relevantes
    9. Métodos de estimación en presencia de heteroscedasticidad
    10. - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación conocida
    11. - Matriz de varianzas y covarianzas de la perturbación desconocida 154
    12. Contrastes de heteroscedasticidad
    13. - El contraste de Goldfeld-Quandt
    14. - El contraste de Breusch-Pagan
    15. - El contraste de White
    16. Autocorrelación
    17. - La existencia de ciclos y/o tendencias
    18. - Relaciones no lineales
    19. - La omisión de variables relevantes
    20. Esquemas lineales con comportamiento autocorrelacionado
    21. Métodos de estimación en presencia de autocorrelación
    22. - El método de Cochrane-Orcutt
    23. - El método de Prais-Winsten
    24. - El método de Durbin
    25. Contrastes de autocorrelación
    26. - El contraste de Durban-Watson
    27. - El contraste de Godfrey
    28. - Las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) de los residuos
    29. - Contrastes de Box-Pierce y Ljung-Box

    1. Introducción
    2. Modelos de elección discreta (variable dependiente dicotómica)
    3. - Modelo lineal de probabilidad
    4. Especificación e inferencia de los modelos Probit y Logit
    5. - Método de estimación por máxima verosimilitud
    6. - Residuos generalizados
    7. - Bondad de Ajuste
    8. - Efectos parciales de la variable explicativas sobre la probabilidad P(y = 1)
    9. Contrastes de hipótesis (Test de razón de verosimilitud), Test de Wald y de Multiplicadores de Lagrange)
    10. - El Contraste de Razón de Verosimilitud
    11. - El Contraste de Wald
    12. - Contraste de los multiplicadores de Lagrange o Test de “Score”
    13. - Comparación entre los Tests de RV, W, ML
    14. Modelos de respuesta múltiple: Modelos Logit Condicional (MLC) y Multinomial (MLM)
    15. - La hipótesis de la utilidad aleatoria
    16. - Modelo Logit Condicional (MLC)
    17. - Modelo mixto
    18. - El modelo Logit multinomial
    19. - Hipótesis de independencia de las alternativas irrelevantes

    1. Especificación e inferencia de Modelo de Regresión Censurado (Modelo Tobit)
    2. - Métodos de estimación en dos etapas y de la máxima verosimilitud
    3. - Errores de especificación. Residuos generalizados. Normalidad y Heteroscedasticidad
    4. Variaciones del Modelo Tobit Standard
    5. Generalización del Modelo Tobit: Modelos bivariantes
    6. - Modelo de “dos partes”
    7. - El modelo de “doble valla” (Cragg, 1791)
    8. - El Modelo de Selectividad (Heckman, 1979)
    9. - Modelos de Infrecuencia de compra
    10. Introducción a los modelos de recuento.

    1. Introducción
    2. Tipología de modelos con datos de panel
    3. Métodos de estimación para modelos en niveles o estáticos
    4. - Estimador MCO (Modelo sin efectos)
    5. - Estimadores entre-grupos
    6. - Estimador de covarianza (CV) o intragrupos para los efectos individuales
    7. - Estimación MCG para los efectos individuales
    8. - Estimador de covarianza o intragrupos (CV2) para los efectos individuales y temporales
    9. - Estimación de MCG para los efectos individuales y temporales
    10. Contrastes de especificación en el modelo estático
    11. - Contraste de homogeneidad del panel
    12. - Contraste de significación de los coeficientes en el modelo de efectos fijos
    13. - Estimación robusta
    14. - Contraste de nulidad de los efectos aleatorios
    15. - Contraste entre efectos fijos o aleatorios
    16. El modelo dinámico
    17. Contrastes de especificación en el modelo dinámico
    18. - Contraste para la autocorrelación de la perturbación
    19. - Contraste para la sobreidentificación de instrumentos

      1. Introducción
      2. Elementos de la interfaz
      3. Introducción y edición de datos
      4. Establecimiento de formato
      5. Trabajo con múltiples hojas
      6. Creación de gráficos
      7. Personalización
      8. La ayuda, un recurso importante

      1. Introducción
      2. Tipos de datos
      3. Introducción de datos
      4. Referencias a celdillas
      5. Presentación

      1. Introducción
      2. Datos de partida
      3. Totalizar y resumir
      4. Filtrar y agrupar los datos
      5. Tablas dinámicas

      1. Introducción
      2. Configuración de herramientas de análisis
      3. Tablas con variables
      4. Funciones para hacer pronósticos
      5. Simulación de escenarios
      6. Persecución de objetivos
      7. La herramienta Solver
      8. Otras herramientas de análisis de datos

      1. Introducción
      2. Obtención de datos
      3. Edición de bases de datos
      4. Funciones de bases de datos
      5. Asignación XML

      1. Generación de gráficos
      2. Inserción de minigráficos
      3. Personalización de máximos y mínimos
      4. Inserción de formas
      5. Imágenes
      6. Elementos gráficos e interactividad
      7. SmartArt

      1. Impresión de hojas
      2. Publicar libros de Excel

      1. Relaciones y valores lógicos
      2. Toma de decisiones
      3. Anidación de expresiones y decisiones
      4. Operaciones condicionales
      5. Selección de valores de una lista

      1. Manipulación de referencias
      2. Búsqueda y selección de datos
      3. Transponer tablas

      1. Manipulación de texto
      2. Trabajando con fechas
      3. Información diversa

      1. Registro de funciones externas
      2. Invocación de funciones
      3. Macros al estilo de Excel 4.0
      4. Libros con macros

      1. Registro y reproducción de macros
      2. Administración de macros
      3. Definición de funciones

      1. El editor de Visual Basic
      2. El editor de código
      3. La ventana Inmediato
      4. Un caso práctico

      1. Variables
      2. Expresiones

      1. Valores condicionales
      2. Sentencias condicionales
      3. Estructuras de repetición
      4. Objetos fundamentales de Excel
      5. Otros objetos de Excel

      1. Selección de una tabla de datos
      2. Manipulación de los datos
      3. Inserción de nuevos datos
      4. La solución completa

      1. Cuadros de diálogo prediseñados
      2. Cuadros de diálogo personalizados
      3. Una macro más atractiva y cómoda
      4. Iniciación del cuadro de diálogo

      1. Compartir un libro
      2. Comentarios a los datos
      3. Control de cambios
      4. Herramientas de revisión

      1. Limitar el acceso a un documento
      2. Seguridad digital

      1. Parámetros aplicables a libros y hojas
      2. Opciones de entorno
      3. La cinta de opciones
      4. Crear fichas y grupos propios