Econometría
Universidad Técnica Federico Santa María — teoría económica y métodos estadísticos para medir relaciones, contrastar hipótesis y estimar efectos causales con datos reales.
🗓️ Revisa el detalle semana a semana en Calendario y el material de cada sesión en Clases.
📌 Descripción
El estudiante aplica conceptos y técnicas estadísticas para la recolección de datos, el análisis, el modelamiento y la evaluación de fenómenos de las ciencias sociales, en particular en las áreas de administración, economía y negocios. Es capaz de interpretar los resultados de los análisis realizados en cualquier software y en idioma inglés.
La econometría moderna se enfoca en responder tres tipos de preguntas:
📈 Describir
¿Cómo cambia la esperanza condicional de una variable cuando cambia otra? Ej.: ¿cuánto más ganan, en promedio, quienes tienen un año más de educación?
🎯 Identificar causas
¿Cuál es el impacto causal de una variable sobre otra, ceteris paribus? Ej.: ¿la universidad aumenta el salario, o solo la eligen quienes ya ganarían más?
🔮 Predecir
¿Cómo se comportará una variable en el futuro? Ej.: pronóstico de ventas, inflación o tipo de cambio con series de tiempo.
🧩 ¿Cómo funciona el curso?
🎓 Cátedra — viernes
18:40 a 21:25 hrs. Clases expositivas con ejemplos y simuladores interactivos en esta misma página: cada clase trae gráficos que puedes manipular para entender intuitivamente cada concepto.
🛠️ Taller — lunes
Sesión práctica a cargo de Iván, que complementa la cátedra con ejercicios, uso de software y los talleres evaluados del curso.
📊 Trabajo práctico
Proyecto en equipo aplicando lo aprendido a una pregunta con datos reales, con entrega de informe y presentación final (semana 14).
📝 Evaluación
| Evaluación | Ponderación | Fecha |
|---|---|---|
| Certamen 1 | 20% | Lunes 16 de noviembre |
| Certamen 2 | 20% | Lunes 14 de diciembre |
| Certamen 3 | 20% | Lunes 18 de enero |
| Controles (2) y Talleres (3) | 15% | Controles: semanas 2 y 9 · Talleres: semanas 4, 8 y 12 |
| Trabajo práctico | 25% | 1ª entrega (5%) · Informe final (10%) · Presentación (10%) — semana 14 |
| Recuperativa | — | Viernes 22 de enero |
Detalles y requisitos de aprobación en el Programa.
👤 Equipo docente
Sebastián Azócar
Profesor de cátedra · Data Scientist @ LATAM Airlines Group
Ingeniero Matemático (USACH) y Magíster en Data Science (UDD), con más de 5 años aplicando estadística y Machine Learning en la industria —Caja Los Andes, Walmart Chile y LATAM Airlines Group— y más de una década formando nuevas generaciones en ciencia de datos y estadística.
🛠️ Iván — Taller
Dicta las sesiones de taller de los lunes: ejercicios aplicados, apoyo en software y talleres evaluados.
📚 Revisa el Programa de la asignatura para conocer resultados de aprendizaje, contenidos, evaluación y bibliografía, o entra directo a las Clases.