Análisis estadístico, econometría y gestión de bases de datos en RStudio

La entrada, corresponde a una recopilación de todos los materiales de R, en el ambiente RStudio, preparado para diversos cursos y capacitaciones. Avanza desde el uso de las estadísticas descriptivas bases hasta los aspectos elementales de la econometría, de una forma aplicada, aunque sin seguir una trayectoria lineal respecto al uso del programa [DATOS]. 

Curso de Introducción a R
Clase 0.1. Introducción a R
Clase 0.2: Bucles y estructuras en R
           
Curso de Análisis Estadístico y Gestión de Bases de Hogares en R
Clase 1.1. Análisis descriptivo
Clase 1.2. Gestión de bases de hogares
Clase 1.3. Valores perdidos e imputación de datos
Clase 1.3. Herramientas de análisis de datos (tablas y gráficos en RStudio)
Clase 1.4. Análisis espacial (mapas)
Clase 1.5. Análisis de independencia y correlación
Clase 1.6. Cluter y métodos de clasificación  
Clase 1.7. Análisis factorial

Clase 1.8. Goku: una historia de constancia

Ejercicios 1 | Ejercicio 2

Curso de Econometría de corte Transversal en R
Clase 2.1. El análisis de regresión 

Clase 2.2. Test de hipótesis sobre el modelo de regresión
Clase 2.3. Formas funcionales: no linealidades, interacciones y dummys 

 Clase 2.4. Diagnóstico y selección del modelo 

Clase 2.5. Análisis de regresión en encuesta de Hogares

Clase 2.6. Validación y tratamiento de los supuestos

Clase 2.7. Bootstrap

Clase 2.8. Regresión particionadaVariables instrumentales y MC2E 

Clase 2.9. Estimación por máxima verosimilitud y momentos

Clase 2.10. Heterocedasticidad y modelos robustos
Clase 2.11. Modelos de probabilidad (Logit y Probit)
Clase 2.12. Modelos multinomiales y sesgo de selección

Clase 2.13. Regresión por quintiles

Parte III. Econometría de series temporales en R

Clase 3.1. Análisis univariado de series temporales (ARIMA)

Clase 3.2. Modelos de volatilidad condicional (GARCH) y riesgo financiero

Clase 3.3. Elaboración y validación de pronósticos

Clase 3.4. Modelos factoriales y descomposición del riesgo

Clase 3.6. Test de Chow de quiebre estructural en R
Clase 3.6. Quiebres estructurales y análisis recursivos

Clase 3.7. Vectores autoregresivos (VAR)

Clase 3.8. Vectores de corrección de errores (VCE)

Clase 3.7. Modelos multivariados de volatilidad condicional