Alex Sandro - prof de Contabilidad - Arequipa
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Alex Sandro

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Profesor de Estadística - Econometría Arequipa (Valor P): Regresión Lineal, Pruebas de Hipotesis, DistribucionNormal,Python,RStudio ( SPSS, EXCEL, Tstudent)[9][6][8][2][6][9][9][2][4]

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Recomendado

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Acerca de Alex Sandro

Soy un apasionado de las matemáticas, la estadística y el desarrollo de software, con una sólida formación académica en Matemáticas Puras, Ingeniería de Software y Estadística. Con varios años de experiencia ayudando a estudiantes y profesionales, me especializo en convertir conceptos complejos en soluciones prácticas y comprensibles. Formación y Experiencia: Graduado en Matemáticas Puras, Ingeniería de Software y Estadística. Experiencia en el desarrollo de algoritmos matemáticos, programación estadística y creación de software personalizado. He trabajado con herramientas avanzadas como RStudio, Minitab, MATLAB, Python, SPSS y SQL para resolver problemas complejos y automatizar procesos. Mi enfoque: Me caracterizo por un enfoque didáctico y práctico. Entiendo que cada estudiante tiene

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Acerca de la clase

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Temas Clave en Estadística y Econometría que Enseño Regresión Lineal Simple: Modelo de regresión lineal simple Test de hipótesis para el coeficiente de regresión Interpretación de los coeficientes Regresión Lineal Múltiple: Modelos de regresión lineal múltiple Selección de variables y pruebas de significancia Diagnóstico de supuestos (homocedasticidad, normalidad de errores) Análisis de Varianza (ANOVA): ANOVA de un factor y multifactorial Pruebas de hipótesis para diferencias de medias Post-hoc y comparaciones múltiples Regresión Logística: Modelos de regresión logística para variables dependientes binarias Interpretación de odds ratios y coeficientes Evaluación del modelo (curva ROC, AUC) Matriz de Correlaciones: Cálculo e interpretación de la matriz de correlación Identificación de relaciones lineales entre variables Aplicaciones prácticas en análisis de datos Alfa de Cronbach: Medición de la fiabilidad en encuestas y cuestionarios Interpretación de los coeficientes de fiabilidad Aplicación en estudios de validación Modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS): Estimación de parámetros mediante OLS Pruebas de hipótesis y intervalos de confianza para estimadores Evaluación de la calidad del ajuste (R², residuos) Pruebas de Hipótesis: Pruebas paramétricas y no paramétricas Test t, chi-cuadrado y ANOVA Cálculo de valores p y niveles de significancia Intervalos de Confianza: Construcción e interpretación de intervalos de confianza Aplicaciones en estimación de parámetros Comparación entre intervalos para diferentes niveles de confianza Series Temporales: Modelos ARIMA para predicción Análisis de tendencias y estacionalidad Evaluación de modelos y ajuste de pronósticos Análisis de Componentes Principales (PCA): Reducción de dimensionalidad Interpretación de componentes principales Aplicación en análisis exploratorio de datos Factores de Inflación de Varianza (VIF): Evaluación de multicolinealidad en modelos de regresión Cálculo e interpretación del VIF Estrategias para manejar multicolinealidad

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