Bienvenidos y bienvenidas
Este sitio reúne recursos didácticos digitales desarrollados para apoyar el aprendizaje de la estadística, la probabilidad y la econometría en la Licenciatura en Economía.
Surge a partir de la identificación de una dificultad frecuente entre el estudiantado: utilizar los conceptos de estadística y probabilidad como sinónimos, cuando corresponden a disciplinas con propósitos y enfoques distintos.
Asimismo, muchos estudiantes enfrentan dificultades para relacionar la información proveniente de encuestas oficiales con la construcción de modelos econométricos. Por ello, este espacio proporciona materiales que facilitan la comprensión de dichos conceptos y favorecen la transición del análisis estadístico hacia la modelación econométrica.
Propósitos Didácticos
Este proyecto ofrece recursos didácticos que permiten distinguir los conceptos de estadística y probabilidad, así como desarrollar habilidades para el manejo de archivos de datos y la construcción de modelos econométricos básicos, como el modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
Se busca fortalecer la comprensión de estos contenidos en estudiantes de licenciatura, proporcionando las bases necesarias para avanzar hacia modelos econométricos de mayor complejidad, como series de tiempo, datos de panel y modelos autorregresivos.
Como apoyo para el aprendizaje, se pone a disposición una base de datos construida a partir de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), elaborada por el INEGI, que permite realizar ejercicios de análisis estadístico, probabilístico y econométrico.
Integramos recursos educativos fundamentales para articular las asignaturas de estadística, probabilidad y econometría dentro de la Licenciatura en Economía de la UNAM.
A través de un uso transversal de estos materiales didácticos el estudiantado podrá desarrollar la capacidad de construir sus propias fuentes de información a partir de censos institucionales, lo que les permitirá analizar problemáticas sociales y proponer soluciones fundamentadas en las características propias de la población estudiada.
¿Qué aprenderás?
En este sitio aprenderás a:
- Diferenciar la estadística de la probabilidad.
- Comprender la utilidad de las bases de datos oficiales en el análisis económico.
- Analizar información utilizando datos reales de la ENOE.
- Construir e interpretar un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
- Relacionar los conceptos estadísticos con la modelación econométrica.
- Sentar las bases para el estudio de técnicas econométricas más avanzadas.
Manual
Te sugerimos revisar el Manual que hemos preparado para que construyas y deconstruyas los conocimientos requeridos para cursar las asignaturas relacionadas.
Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE)
Se desarrolló una base de datos en formato Excel a partir de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), con periodicidad trimestral de 2005 a 2025T3, incorporando una perspectiva de género para su análisis y aplicación en ejercicios prácticos.
Videos
Cápsulas explicativas paso a paso sobre los conceptos matemáticos abordados y así fortalecer su comprensión y aplicación; se concluye con las indicaciones para construir un modelo propio de análisis.
Créditos
Docentes
- Dr. Edmar Ariel Lezama Rodríguez
- Dr. Michel Eduardo Betancourt Gómez
- Mtra. Laura Lázaro Rodríguez
- Dra. Alicia Hernández Alfaro
- Jaime Rico León (estudiante)
Becarios
- Eunice García Juárez
- Jaime Rico León
- Karen Alexandra Talavera Lázaro
- Valeria Panduro Muñoz
- Randy Landon Mozo Navarro
- Mariam Elizabeth García Rojas
- Alejandro Juárez Vizcarra
Soporte Técnico
- Ing. Jesús Garrido López
- M.I. Juan Manuel Valdés Casillas
- Ing. Leticia García Pérez
Administración del Sitio
- Mtra. Laura Lázaro Rodríguez
Sitio alojado en el área de servidores de la División de Estudios de Posgrado de la Facultad de Economía de la UNAM.
Manual
El manual presenta de manera secuencial los conceptos fundamentales de estadística, probabilidad y econometría.
Se recomienda consultarlo antes de revisar los videos, ya que ambos recursos fueron diseñados de forma complementaria.
Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE)
"La Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) es la principal fuente de información sobre el mercado laboral mexicano al ofrecer datos mensuales y trimestrales de la fuerza de trabajo, la ocupación, la informalidad laboral, la subocupación y la desocupación.
Constituye también el proyecto estadístico continuo más grande del país al proporcionar cifras nacionales y de cuatro tamaños de localidad, de cada una de las 32 entidades federativas y para un total de 39 ciudades."
INEGI
Repositorio de archivos trimestralesDado que la estructura y disponibilidad de variables de la ENOE han presentado modificaciones a lo largo del tiempo, se llevó a cabo un proceso de homologación y depuración de la información, con el propósito de garantizar la comparabilidad temporal de los datos. Concentrado y resumen2006-20102011-20152016-20202021-2025 |
Videos
"La Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), publicada trimestralmente por el INEGI, es la principal fuente estadística para analizar el mercado laboral en México. Se levanta en hogares mediante entrevistas telefónicas y presenciales y permite caracterizar a la población por sus condiciones socioeconómicas y demográficas, así como por su participación en la ocupación, distribución por género, tipo de empleo, nivel de ingresos, condición de formalidad o informalidad, características de las unidades económicas y situación contractual. Con base en sus microdatos, la Dirección Ejecutiva de Estudios del Trabajo (DEET) elabora reportes sobre las dinámicas del empleo en la Ciudad de México."
INEGI
1: Bienvenida
Este video presenta la finalidad del proyecto PAPIME Recursos Didácticos Digitales para Estadística, Probabilidad e Introducción a la Econometría y la estructura de los materiales que lo integran: una serie de videos, una base de datos y un texto digital. Asimismo, destaca la importancia de comprender los conceptos fundamentales de estadística, teoría de conjuntos, muestreo y probabilidad para el análisis de datos, especialmente en las ciencias sociales. Finalmente, explica cómo estos conocimientos constituyen la base para el estudio de las pruebas de hipótesis y la econometría, favoreciendo el desarrollo de competencias para el análisis e interpretación de información cuantitativa.
2: La estadística a partir de las medidas de tendencia central
El video introduce el concepto de estadística como una herramienta fundamental para recopilar, organizar, representar y analizar información numérica mediante tablas, gráficos y medidas de tendencia central, como la media, la mediana y la moda. Además, explica la diferencia entre censo y encuesta, destacando la importancia de ambas fuentes para el análisis estadístico. Asimismo, destaca el papel del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) en la generación de información oficial y describe las características de dos de sus principales encuestas, la ENOE y la ENIGH, ampliamente utilizadas para el estudio de fenómenos económicos y sociales.
3: La definición de probabilidad a partir de su fórmula clásica
Este video explica el concepto de probabilidad a partir de la fórmula clásica propuesta por Simon Laplace, la cual relaciona los casos favorables con el total de casos posibles para estimar la ocurrencia de un evento. A través de ejemplos sencillos, como el lanzamiento de un dado, y de la aplicación de datos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), se muestra cómo calcular probabilidades e interpretar sus resultados. Asimismo, se destaca la diferencia entre probabilidad y estadística, evidenciando cómo ambas disciplinas se complementan para analizar información y comprender fenómenos económicos y sociales.
4: Ejercicio básico para diferenciar estadística de probabilidad
Este video presenta un ejercicio práctico para diferenciar los conceptos de estadística y probabilidad mediante ejemplos basados en datos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Se explica el uso de medidas de tendencia central, como la media y la desviación estándar, para describir y comparar características de una población, así como el cálculo de probabilidades mediante la teoría clásica de Laplace para estimar la ocurrencia de distintos eventos. Finalmente, se destaca que ambas disciplinas, aunque distintas, son complementarias y constituyen la base para el análisis econométrico de fenómenos económicos y sociales.
5: Media geométrica y media aritmética
Este video explica las principales características de la media aritmética y la media geométrica como medidas de tendencia central, destacando sus diferencias, aplicaciones y criterios de uso. A través de ejemplos sencillos, se muestra cómo calcular ambas medidas y se analiza por qué la media aritmética es la opción más adecuada para trabajar con grandes volúmenes de datos, mientras que la media geométrica se emplea principalmente en la construcción de índices, como el Índice de Desarrollo Humano. Además, se utilizan ejemplos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) para ilustrar la aplicación práctica de estos conceptos en el análisis económico.
6: Nociones básicas de conjuntos y cómo aplicar (Parte I)
Este video introduce las nociones básicas de la teoría de conjuntos como fundamento para el estudio de la probabilidad y la econometría. Se explica qué es un conjunto, las diferentes formas de representarlo y la utilidad de los subconjuntos para organizar y analizar información. Asimismo, se presentan los conceptos de conjunto universo, muestra y complemento, destacando su aplicación en el análisis de datos provenientes de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Estos elementos constituyen la base para comprender los procedimientos de muestreo y las fórmulas de probabilidad que se abordarán en los siguientes videos.
7: Nociones básicas de conjuntos y cómo aplicar (Parte II)
Este video profundiza en los conceptos básicos de la teoría de conjuntos y su aplicación en el análisis económico y estadístico. Se describen las principales formas de representar conjuntos, destacando la representación por comprensión como la más adecuada para trabajar con grandes poblaciones. Asimismo, se explican las diferencias entre conjuntos finitos e infinitos y los conceptos de conjunto universo y subconjunto mediante ejemplos relacionados con la Población Económicamente Activa de México. Estos elementos proporcionan las bases para comprender la organización de la información y su aplicación en el estudio de fenómenos económicos y en el análisis de datos.
8: Nociones básicas de conjuntos y cómo aplicar (Parte III)
Este video explica cómo aplicar la teoría de conjuntos al análisis de bases de datos, destacando la utilidad de la representación por comprensión para describir grandes volúmenes de información. A partir de ejemplos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), se muestra cómo identificar el conjunto universo y construir subconjuntos de interés mediante características específicas, como sexo, número de hijos o nivel de escolaridad. Asimismo, se introduce el concepto de intersección de conjuntos como herramienta para seleccionar grupos de análisis, sentando las bases para el desarrollo de estudios estadísticos y econométricos más especializados.
9: Teorema de Bayes
Este video introduce la probabilidad condicional como fundamento del teorema de Bayes, explicando cómo calcular la probabilidad de que ocurra un evento cuando se conoce la ocurrencia previa de otro. A través de ejemplos relacionados con el desempeño académico y el control de calidad en procesos de producción, se muestra la aplicación de la fórmula de probabilidad condicional y el uso de diagramas de árbol para facilitar la interpretación de los resultados. Estos conceptos permiten comprender cómo incorporar información previa en el análisis probabilístico y constituyen una herramienta esencial para la toma de decisiones basada en evidencia.
10: Nociones básicas de muestreo (Parte I)
Este video introduce los conceptos fundamentales del muestreo y su importancia para el análisis estadístico y econométrico. Se explican las diferencias entre el muestreo probabilístico y el no probabilístico, destacando las ventajas del primero por garantizar resultados representativos mediante procedimientos basados en el azar. Asimismo, se describen las principales técnicas de muestreo probabilístico, con énfasis en el muestreo aleatorio simple y el estratificado, utilizando como ejemplo la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Finalmente, se presentan los conceptos de error muestral, población finita e infinita y los elementos básicos para calcular el tamaño de una muestra.
11: Nociones básicas de muestreo (Parte II)
Este video continúa la explicación de los fundamentos del muestreo y su importancia para obtener información confiable a partir de una parte representativa de la población. Mediante ejemplos prácticos, se muestra cómo el uso de muestras permite realizar estudios estadísticos sin necesidad de encuestar a toda la población. Asimismo, se revisan los conceptos de conjunto población y conjunto muestra, las diferencias entre el muestreo probabilístico y el no probabilístico, los principales tipos de muestreo aleatorio y la distinción entre poblaciones finitas e infinitas. Finalmente, se explica el principio de asignación proporcional para distribuir adecuadamente una muestra entre distintos estratos poblacionales.
12: Diferencia entre las variables aleatorias discretas y continuas
Este video explica las diferencias entre las variables aleatorias discretas y continuas, destacando su importancia para seleccionar funciones de distribución y construir modelos econométricos adecuados. Se presentan las características de las variables cualitativas y cuantitativas, así como los criterios que permiten distinguir entre variables discretas, que solo admiten valores enteros, y variables continuas, que pueden tomar valores enteros y fraccionarios. Mediante ejemplos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), se clasifican variables como sexo, edad, número de hijos e ingreso, facilitando la comprensión de su uso en el análisis estadístico y econométrico.
13: Variable aleatoria continua
Este video profundiza en el concepto de variable aleatoria continua y su importancia para el análisis económico y la construcción de modelos econométricos. Se explica por qué variables como el ingreso, las horas trabajadas, la inflación, el desempleo y el PIB per cápita se consideran continuas, al poder tomar valores enteros y fraccionarios. Asimismo, se presentan ejemplos de modelos económicos, como las curvas de Phillips, Kuznets y Kuznets ambiental, para ilustrar cómo este tipo de variables permite representar y analizar fenómenos económicos complejos. Estos conceptos constituyen una base esencial para el estudio de la probabilidad y la econometría.
14: Función de distribución para variables aleatorias discretas
Este video presenta la función de distribución binomial como una herramienta para calcular probabilidades asociadas con variables aleatorias discretas. Mediante un ejemplo sobre la inspección de neumáticos defectuosos, se explica cómo construir el espacio muestral, aplicar el método de Bernoulli y calcular la probabilidad de distintos resultados. Posteriormente, se introduce la distribución binomial como una alternativa más eficiente para resolver este tipo de problemas cuando el número de observaciones es grande, evitando la construcción de espacios muestrales complejos. Estos conceptos constituyen una base fundamental para el análisis probabilístico de variables discretas.
15: Función de distribución normal
Este video introduce la distribución normal como una de las principales funciones de distribución para variables aleatorias continuas. Se explica su utilidad para calcular probabilidades asociadas a distintos intervalos de una variable, así como la interpretación del área bajo la curva de distribución. Además, se presenta el proceso de estandarización mediante la variable Z y el uso de las tablas de la distribución normal para resolver problemas sin recurrir al cálculo integral. A través de ejemplos prácticos, se muestran los procedimientos para estimar probabilidades de valores menores, mayores o comprendidos entre dos puntos, fundamentales para el análisis estadístico y econométrico.
16: Pruebas de hipótesis
Este video introduce el concepto de pruebas de hipótesis como una herramienta fundamental para la inferencia estadística y la econometría. Se explican las diferencias entre la hipótesis nula y la hipótesis alternativa, así como los criterios para realizar pruebas bilaterales y unilaterales de cola derecha o izquierda, según el planteamiento del problema de investigación. Mediante ejemplos relacionados con la comparación de salarios entre hombres y mujeres, se muestra cómo formular e interpretar hipótesis para analizar diferencias entre grupos. Estos conceptos permiten evaluar evidencias estadísticas y respaldar la toma de decisiones en el análisis de fenómenos económicos y sociales.
17: Aplicación de pruebas de hipótesis (Test de Chow)
Este video explica la aplicación de las pruebas de hipótesis mediante el test de Chow, una herramienta utilizada para identificar cambios estructurales en modelos econométricos. A partir de ejemplos con el Índice Global de Actividad Económica (IGAE) y datos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), se muestra cómo comparar el comportamiento de una variable entre distintos periodos o grupos de población. Asimismo, se describen las etapas para realizar el test, interpretar sus resultados y contrastarlos con valores críticos. Finalmente, se explica cómo esta prueba permite determinar si existen diferencias estadísticamente significativas entre los modelos analizados.
18: Conceptos básicos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (Parte I)
Este video introduce los conceptos fundamentales del método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), destacando su utilidad para analizar la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. A partir de ejemplos como la relación entre escolaridad e ingreso, se explica cómo interpretar diagramas de dispersión, identificar relaciones positivas, negativas o inexistentes y comprender el significado de la correlación. Asimismo, se presentan los elementos básicos del modelo de regresión lineal, incluyendo la ecuación de la recta y los parámetros alfa y beta, que permiten estimar y explicar el comportamiento de variables económicas mediante técnicas econométricas.
19: Conceptos básicos de Mínimos Cuadrados Ordinarios (Parte II)
Este video profundiza en los conceptos básicos del método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), destacando las condiciones necesarias para su aplicación e interpretación. Se explica la importancia de trabajar con datos de corte transversal, seleccionar un marco teórico que sustente el análisis y definir correctamente las variables dependiente e independiente. A partir de un ejemplo sobre la relación entre escolaridad e ingreso, se muestra cómo construir e interpretar un diagrama de dispersión y cómo el modelo econométrico permite cuantificar dicha relación. Finalmente, se presenta la formulación matricial de los MCO y el uso de software especializado para estimar sus coeficientes.
20: Diagrama de dispersión
Este video explica el diagrama de dispersión como una herramienta fundamental para iniciar el análisis mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Se destaca la importancia de trabajar con datos de corte transversal, definir correctamente las variables dependiente e independiente y sustentar el análisis en un marco de teoría económica. A partir de un ejemplo basado en la relación entre escolaridad e ingreso, se muestra cómo representar gráficamente los datos para identificar tendencias y anticipar la relación entre las variables. Finalmente, se explica cómo este procedimiento constituye el primer paso para construir e interpretar modelos econométricos aplicados a fenómenos económicos.
21: Construye tu modelo econométrico (Parte I)
Este video explica el proceso para construir una base de datos adecuada para el análisis econométrico a partir de los microdatos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) del INEGI. Se describe cómo descargar la información, identificar las variables mediante los manuales técnicos y seleccionar la base sociodemográfica para el análisis. Asimismo, se muestra la importancia de depurar la información aplicando filtros y eliminando registros que puedan introducir sesgos, con el fin de obtener una base consistente y representativa. Este procedimiento constituye un paso fundamental para desarrollar modelos econométricos confiables mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios.
22: Construye tu modelo econométrico (Parte II)
Este video continúa el proceso de preparación de una base de datos para el análisis econométrico, mostrando cómo aplicar filtros adicionales a los microdatos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Se explica la importancia de depurar la información mediante criterios relacionados con la edad, las horas trabajadas y el ingreso, con el propósito de obtener datos consistentes y comparables. Asimismo, se describe el procedimiento para calcular el salario por hora como un indicador estandarizado para el análisis del mercado laboral. Estos pasos permiten construir una base sólida para estimar modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios e identificar brechas salariales.
23: Construye tu modelo econométrico (Parte III)
Este video concluye la preparación de la base de datos para el análisis econométrico mediante la incorporación de variables derivadas que enriquecen el modelo. Se explica cómo calcular el logaritmo natural del salario por hora y del ingreso mensual, así como la estimación de la experiencia laboral a partir de la edad y los años de escolaridad, siguiendo la ecuación de Mincer. Asimismo, se analiza el fundamento teórico de estas transformaciones y sus principales limitaciones. Estos procedimientos permiten construir variables apropiadas para estimar modelos de Mínimos Cuadrados Ordinarios y analizar los determinantes del salario.
24: Construye tu modelo econométrico (Parte IV)
Este video concluye el curso mostrando cómo estimar e interpretar un modelo econométrico de Mínimos Cuadrados Ordinarios mediante la ecuación de Mincer. A partir de los microdatos de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), se explica la estructura del modelo, el significado de sus coeficientes, la interpretación del coeficiente de determinación (R²) y la evaluación de la significancia estadística de las variables. Asimismo, se destaca la importancia de sustentar el análisis en un marco teórico sólido y se presentan las posibilidades de realizar estudios comparativos entre distintos grupos de población para analizar fenómenos económicos y sociales.