ECONOMETRÍA I UP 2024

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Universidad del Pacífico

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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE I
  
  81 m
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE II
  
  81 m
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE III
  
  63 m
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  2. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
  
  75 m
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE I. DEFINICION,ESPERANZA DEL ERROR
  
  45 m
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE II. FUNCION DE LA REGRESION POBLACIONAL CON INTERCEPTO. ESTIMACION
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE III. MCOVALOR RESIDUAL Y AJUSTADO. MCO CPO PARA UN MODELO CON INTE
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE IV. MODELODE DESVIACIONES CON RESPECTO A LA MEDIA. CAMBIO DE UNIDA
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE V. SUMA DE CUADRADOS Y SU DESCOMPOSICION. BONDAD DE AJUSTE Y R2
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE VI. MCO MODELO SIN INTERCEPTO. CPO. CONCLUCIONES. SUMA DE CUADRADO
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE VII. FORMAS FUNCIONALES. SUPUESTOS DE GAUSS MARKOV. PERTURBACIONES
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE VIII. INSESGAMIENTO CONTINUACION. VARIANZA DE LOS ESTIMADORES MCO
  
  73 m
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE IX. VARIANZA DE LOS ESTIMADORES MCOCONTINUACION. CONSISTENCIA
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE X. DISTRIBUCION ASINTOTICA DE LOS ESTIMADORES MCO. ERROR CUADRATICO MEDIO
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE XI. EFICIENCIA DE LOS ESTIMADORES MCO. TEOREMA DE GAUSS MARKOV
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE XII. INFERENCIA ESTADÍSTICA. SUPUESTO DE NORMALIDAD DE ERRORES. EN
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE I
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE II
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE III
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE IV
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE V
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE VI
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE VII
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE I. MODELO MUESTRAL EMPIRICO. SUPUESTOS DEL MRLG
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE II. SUPUESTOS DEL MRLG. PERTURBACIONES ESFERICA. MATRIZ GENERADOR
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE III. CONCLUSIONES DE LAS CPO. INSESGAMIENTO. VARIAMZADE LOS BETAS
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE IV. EFICIENCIA DE LOS ESTIMADORES MCO.CONSISTENCIA
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE V. GEOMETRIA DE LOS ESTIMADORES MCO
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE VI. REGRESIÓN PARTICIONADA.
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE VII. TEOREMA FLW.
  
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  ECONOMETRÍA I UP - CLASE 14
  
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  CLASE 15
  
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  CLASE 16 INFERENCIA
  
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  CLASE 17 MÍNIMOS CUADRADOS RESTRINGIDOS
  
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  CLASE 18 EFECTOS HETEROGÉNEOS
  
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  CLASE 19 VARIABLES MULTINOMIALES
  
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  CLASE 20 RETORNOS EN LA EDUCACIÓN
  
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  CLASE 21 ENDOGENEIDAD
  
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  CLASE 22 TRADE OFF SESGO-VARIANZA
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE I. PERTURBACIONES ESFERICAS.HETEROCEDASTICIDAD. CAUSAS. CONSECUENCIAS.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE II. VARIANZA MCO. DISTRIBUCION ASINTOTICA. ESTIMACION ROBUSTA DE WHITE.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE III. MCG. EFICIENCIADE LOS ESTIMADORES MCG.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE IV. MATRIZ P DEL MCG. MCGF. ERRORES ESTAND ARAGLOMERADOS.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE V. PRUEBAS PARA LA HETEROCEDASTICIDAD. ANALISIS GRAFICO. PRUEBASDE PARK, GLESJER
  
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  CLASE 26 VARIABLES INSTRUMENTALES
  
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  CLASE 27 SISTEMA DE ECUACIONES PARTE I
  
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  CLASE 28 SISTEMAS DE ECUACIONES PARTE II
  
  60 m
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  CLASE 29 SISTEMAS DE ECUACIONES PARTE III
  
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  CLASE 30 SISTEMA DE ECUACIONES PARTE IV
  
  85 m
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  CLASE 31 SISTEMA DE ECUACIONES PARTE V
  
  52 m
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  CLASE 32 ESTIMADOR DE MÁXIMA VEROSIMILITUD. PARTE I
  
  31 m
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  CLASE 33 ESTIMADOR DE MÁXIMA VEROSIMILITUD.PARTE II
  
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  CLASE 34 ESTIMADOR DE MÁXIMA VEROSIMILITUD.PARTE III
  
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  ECONOMETRIA I UP - PC 1 LIBRO UP. PARTE I
  
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  ECONOMETRÍA I UP - PC 1 LIBRO UP. PARTE II
  
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  ECONOMETRÍA I UP - PC 1 LIBRO UP. PARTE III
  
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  PC 1 15 1
  
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  PC 1 16 1 PARTE 1
  
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  PC 1 16 2
  
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  PC 1 17 1 PARTE I
  
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  PC 1 17 2
  
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  PC 1 18 1
  
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  PC 1 19 1
  
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  PC 1 2020 1
  
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  PC 1 20 2 . PARTE I
  
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  PC 1 20 2 . PARTE II
  
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  PC 1 20 2 . PARTE III
  
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  PC 1 21 1. PARTE I
  
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  PC 1 21 1. PARTE II
  
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  PC 1 21 1. PARTE III
  
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  PC 1 22 1
  
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  PC 1 22 2
  
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  PC 1 23 1
  
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  PC 1 LIBRO UP. PARTE I
  
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  PC 2 LIBRO DE LAVADO PROB 28 Y 29
  
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  PC 2 LIBRO DE LAVADO PROB 46 Y 51
  
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  PC 2 16 1
  
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  PC 2 16 2
  
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  PC 2 17 2 PROB 1 Y 2
  
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  PC 2 18 1
  
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  PC 2 21 1 . PARTE I
  
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  PC 2 21 1 . PARTE II
  
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  PC 2 21 1. PARTE
  
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  PC 2 23 2
  
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  PC 3 16 2
  
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  PC 3 17 1
  
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  PC 3 17 2
  
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  PC 3 18 1
  
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  PC 3 18 2
  
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  PC 3 19 1 PARTE I
  
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  PC 3 19 2 PARTE I
  
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  ECONOMETRIA I UP - PC 3 21 1 . PARTE I
  
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  PC 3 21 1 . PARTE II
  
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  PC 3 21 1 . PARTE III
  
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  PC 3 21 1 . PARTE IV
  
  75 m
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  PROB PC 4 16 2 Y 17 1
  
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  PC 4 18 1
  
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  PC 4 19 1
  
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  EP 15 1
  
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  EP 17 1 PARTE II
  
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  EP 17 2 PARTE II
  
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  EP 18 1
  
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  EP 19 1 PARTE I
  
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  EP 19 1 PARTE II
  
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  EP 21 2
  
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  EF 16 2 PARTE I
  
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  EF 16 2 PARTE II
  
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  EF 17 1
  
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  EF 17 2
  
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  EF 18 1
  
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  EF 18 2
  
  89 m
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  EF 19 1
  
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Hasta el parcial 0/65
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE I
  
  81 m
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE II
  
  81 m
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE III
  
  63 m
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  2. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
  
  75 m
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE I. DEFINICION,ESPERANZA DEL ERROR
  
  45 m
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE II. FUNCION DE LA REGRESION POBLACIONAL CON INTERCEPTO. ESTIMACION
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE III. MCOVALOR RESIDUAL Y AJUSTADO. MCO CPO PARA UN MODELO CON INTE
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE IV. MODELODE DESVIACIONES CON RESPECTO A LA MEDIA. CAMBIO DE UNIDA
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE V. SUMA DE CUADRADOS Y SU DESCOMPOSICION. BONDAD DE AJUSTE Y R2
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE VI. MCO MODELO SIN INTERCEPTO. CPO. CONCLUCIONES. SUMA DE CUADRADO
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE VII. FORMAS FUNCIONALES. SUPUESTOS DE GAUSS MARKOV. PERTURBACIONES
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE VIII. INSESGAMIENTO CONTINUACION. VARIANZA DE LOS ESTIMADORES MCO
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE IX. VARIANZA DE LOS ESTIMADORES MCOCONTINUACION. CONSISTENCIA
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE X. DISTRIBUCION ASINTOTICA DE LOS ESTIMADORES MCO. ERROR CUADRATICO MEDIO
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE XI. EFICIENCIA DE LOS ESTIMADORES MCO. TEOREMA DE GAUSS MARKOV
  
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  3. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. PARTE XII. INFERENCIA ESTADÍSTICA. SUPUESTO DE NORMALIDAD DE ERRORES. EN
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE I
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE II
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE III
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE IV
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE VI
  
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  PROBLEMAS MRLS.PARTE VII
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE I. MODELO MUESTRAL EMPIRICO. SUPUESTOS DEL MRLG
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE II. SUPUESTOS DEL MRLG. PERTURBACIONES ESFERICA. MATRIZ GENERADOR
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE III. CONCLUSIONES DE LAS CPO. INSESGAMIENTO. VARIAMZADE LOS BETAS
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE IV. EFICIENCIA DE LOS ESTIMADORES MCO.CONSISTENCIA
  
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  4. MODEO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL. PARTE V. GEOMETRIA DE LOS ESTIMADORES MCO
  
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  ECONOMETRIA I UP - PC 1 LIBRO UP. PARTE I
  
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  ECONOMETRÍA I UP - PC 1 LIBRO UP. PARTE II
  
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  ECONOMETRÍA I UP - PC 1 LIBRO UP. PARTE III
  
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  PC 1 15 1
  
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  PC 1 16 2
  
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  PC 1 17 1 PARTE I
  
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  PC 1 17 2
  
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  PC 1 20 2 . PARTE I
  
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  PC 1 20 2 . PARTE II
  
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  PC 1 21 1. PARTE I
  
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  PC 1 21 1. PARTE II
  
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  PC 1 22 1
  
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  PC 1 23 1
  
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  PC 1 LIBRO UP. PARTE I
  
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  PC 2 LIBRO DE LAVADO PROB 28 Y 29
  
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  PC 2 LIBRO DE LAVADO PROB 46 Y 51
  
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  PC 2 16 1
  
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  PC 2 16 2
  
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  PC 2 17 2 PROB 1 Y 2
  
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  PC 2 18 1
  
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  PC 2 21 1 . PARTE I
  
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  PC 2 21 1 . PARTE II
  
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  PC 2 21 1. PARTE
  
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  EP 17 1 PARTE II
  
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  EP 17 2 PARTE II
  
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  EP 18 1
  
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  EP 19 1 PARTE I
  
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  EP 19 1 PARTE II
  
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  EP 21 2
  
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  CLASE 14
  
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  CLASE 15
  
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  CLASE 16 INFERENCIA
  
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  CLASE 17 MÍNIMOS CUADRADOS RESTRINGIDOS
  
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  CLASE 21 ENDOGENEIDAD
  
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  CLASE 22 TRADE OFF SESGO-VARIANZA
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE I. PERTURBACIONES ESFERICAS.HETEROCEDASTICIDAD. CAUSAS. CONSECUENCIAS.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE II. VARIANZA MCO. DISTRIBUCION ASINTOTICA. ESTIMACION ROBUSTA DE WHITE.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE III. MCG. EFICIENCIADE LOS ESTIMADORES MCG.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE IV. MATRIZ P DEL MCG. MCGF. ERRORES ESTAND ARAGLOMERADOS.
  
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  9. HETEROCEDASTICIDAD. PARTE V. PRUEBAS PARA LA HETEROCEDASTICIDAD. ANALISIS GRAFICO. PRUEBASDE PARK, GLESJER
  
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  CLASE 26 VARIABLES INSTRUMENTALES
  
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  CLASE 27 SISTEMA DE ECUACIONES PARTE I
  
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  CLASE 32 ESTIMADOR DE MÁXIMA VEROSIMILITUD. PARTE I
  
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  49 m
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  PC 3 16 2
  
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  PC 3 17 1
  
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  PC 3 17 2
  
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  PC 3 18 1
  
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  PC 3 18 2
  
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  PC 3 19 1 PARTE I
  
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  PC 3 19 2 PARTE I
  
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  ECONOMETRIA I UP - PC 3 21 1 . PARTE I
  
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  PC 3 21 1 . PARTE IV
  
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  PC 4 18 1
  
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  PC 4 19 1
  
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  EF 16 2 PARTE I
  
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  EF 16 2 PARTE II
  
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  EF 17 1
  
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  EF 17 2
  
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  EF 18 1
  
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  EF 18 2
  
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  EF 19 1
  
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE I
  
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  1. REPASO DE ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA. PARTE III
  
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- Video:
  
  2. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA
  
  75 m

En el curso podrás encontrar teoría, prácticas pasadas, parciales pasados, prácticas dirigidas y finales pasados. Todos son asolucionados en pizarra virtual por el profesor Edwin.

Kenyi

Tiene más de 28 años de experiencia en la enseñanza.Transitó por las siguientes universidades: UNI, UNMSM, PUCP y UNALM.Asimismo,formó a los primeros puestos de las universidades mencionadas.