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Extensiones de los Modelos de Regresión Lineal Múltiple
7-
Consideraciones previas Econometría Aplicada II 30 minConferencia1.1
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Introducción al lenguaje de programación R 01 hourConferencia1.2
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Revisión de los modelo de regresión múltiple 01 hourConferencia1.3
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Modelo ANOVA 01 hourConferencia1.4
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Modelo ANOVA 2 20 minConferencia1.5
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Modelo ANCOVA 30 minConferencia1.6
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Se aprende haciendo 30 minConferencia1.7
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Autocorrelación
4-
Causas, consecuencias, identificación y tratamiento 30 minConferencia2.1
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Autocorrelación: Caso 1 01 hourConferencia2.2
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Autocorrelación: Caso 2 01 hourConferencia2.3
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Se aprende haciendo 30 minConferencia2.4
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Heterocedasticidad
3-
Causas, consecuencias, identificación y tratamiento 01 hourConferencia3.1
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Caso 1: Heterocedasticidad 01 hour 30 minConferencia3.2
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Caso 2: Heterocedasticidad 50 minConferencia3.3
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Multicolinealidad
4-
Causas, consecuencias, identificación y tratamiento 30 minConferencia4.1
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Caso 1: Multicolinealidad 01 hour 10 minConferencia4.2
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Caso 2: Multicolinealidad 01 hourConferencia4.3
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Se aprende haciendo 30 minConferencia4.4
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Otros constrastes
4-
Contrastes de normalidad 30 minConferencia5.1
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Contraste de especificación 15 minConferencia5.2
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Contrastes de estabilidad 16 minConferencia5.3
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Se aprende haciendo 03 hourConferencia5.4
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Tópicos finales
2-
Examen final Econometría II 17 questionsCuestionario6.1
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Últimos pasosConferencia6.1
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Caso 1: Heterocedasticidad
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3 Comentarios
Profesor, cuando usted realiza el análisis de herterocedasticidad, toma 1 a 1 variable a variable a fin de detectar variable por variable , sin embargo mi pregunta pueden ser de manera parcial ¿de 2 en 2 ,3 en 3 variables y poder saber que variables son las que influyen de manera conjunta en la heterocedasticidad?
Hay varios test de Hetero. Para evaluarla, debes hacerlo de forma individual. Un test conjunto es el de white.
Muchas gracias profesor Félix
Atte, Javier Martínez