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6 profesores particulares de economía para estudiantes en Bruselas

Elegido por los alumnos

Kevin

verified teacher icon
5.0

10 calificaciones

(10)

60€

60-min

/h

trusted teacher iconProfesor fiable

Economista y profesor (PhD) - Cursos de econometría [STATA | R studio | EViews | Gretl | Jamovi | SPSS] y apoyo econométrico para tesis y prTraducir este texto utilizando Google Traductor.

Economista y profesor (PhD) - Cursos de econometría [STATA | R studio | EViews | Gretl | Jamovi | SPSS] y apoyo econométrico para tesis y prTraducir este texto utilizando Google Traductor.

Kevin es un economista especializado en análisis de datos y econometría. Tiene un doctorado en Ciencias Económicas por la Universidad Libre de Bruselas (ULB), donde también impartió clases de microeconomía, estadística y economía aplicada entre 2020 y 2025. Además, su experiencia está validada y reconocida por la publicación de una serie de artículos científicos en revistas internacionales (véase la lista al final de la descripción). Entre 2019 y 2025, Kevin ha ayudado a más de 300 estudiantes europeos y estadounidenses a superar con éxito sus cursos de econometría, tesis de máster y tesis doctorales (véase la lista de universidades más abajo). Diez de sus estudiantes han ganado el premio a la mejor tesis. CURSOS DE ECONOMETRÍA Kevin ayuda a los estudiantes a comprender de forma muy didáctica los modelos teóricos (por ejemplo, OLS, Logit, 2SLS, diff-in-diff, series temporales) y la interpretación de los resultados econométricos. Kevin ha ayudado a 158 de 160 estudiantes a aprobar sus cursos de econometría (tasa de éxito: 98,7 %). Estimación - Curso completo: entre 5 y 10 clases de 1 hora - Preparación rápida antes del examen: entre 2 y 5 clases de 1 hora TESIS y PROYECTOS Kevin ofrece apoyo a los estudiantes para que puedan construir la base de datos, redactar las hipótesis teóricas, el modelo econométrico y/o producir resultados cuantitativos (gráficos, tablas y regresiones) utilizando Stata, R Studio, Gretl, E-views o Jamovi como programa estadístico. Kevin también ofrece apoyo para mejorar la estructura y la redacción de la tesis con el fin de destacar el análisis econométrico o estadístico. Estimación - Apoyo econométrico básico (estadísticas descriptivas y regresiones simples): entre 1 y 3 clases de 1 hora - Apoyo econométrico avanzado: (estadísticas descriptivas, regresiones simples y avanzadas y pruebas de robustez): entre 3 y 5 clases de 1 hora - Apoyo completo (base de datos, metodología, resultados y ayuda en la redacción): entre 5 y 10 clases de 1 hora

Luis Alonso

35€

60-min

/h

Profesor de Matemáticas y Economía: De lo Básico a lo AvanzadoTraducir este texto utilizando Google Traductor.

Profesor de Matemáticas y Economía: De lo Básico a lo AvanzadoTraducir este texto utilizando Google Traductor.

Este curso está diseñado para brindar una formación integral en Matemáticas Aplicadas y Economía Teórica, conectando las herramientas cuantitativas fundamentales con el análisis de decisiones económicas y dinámicas de mercado. Matemáticas Aplicadas Un recorrido gradual que abarca desde la fundamentación algebraica hasta el cálculo diferencial, integral y ecuaciones diferenciales, indispensables para la modelación de sistemas complejos. Álgebra y Funciones: Resolución de ecuaciones de 1.o y 2.o grado, estudio y representación de funciones lineales, cuadráticas y polinómicas. Geometría Analítica: Análisis de figuras en el plano cartesiano, rectas, cónicas y sus aplicaciones geométricas. Cálculo Diferencial: Dominio y aplicación de derivadas para el análisis de tasas de cambio y optimización de funciones. Cálculo Integral: Métodos de integración, cálculo de áreas y acumulación de magnitudes. Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDOs): Modelación matemática de procesos dinámicos y cambios en el tiempo. Teoría Microeconómica Análisis rigoroso del comportamiento de los agentes económicos individuales (consumidores y empresas) y la estructura de los mercados. Fundamentos del Mercado: Determinación del equilibrio entre oferta y demanda. Teoría del Consumidor: Preferencias, utilidad y optimización de elecciones bajo restricción presupuestaria. Teoría del Productor: Funciones de producción, estructuras de costos y decisiones de nivel de producción. Optimización y Maximización: Técnicas cuantitativas aplicadas a la maximización de beneficios y minimización de costos. Estructuras de Mercado: Monopolio: Poder de mercado, fijación de precios e ineficiencias de asignación. Oligopolio: Competencia entre pocos actores y modelos de interacción estratégica. Teoría de Juegos: Conceptos de estrategia, equilibrio de Nash y toma de decisiones interdependientes. Intervención Estatal: Impacto cuantitativo de impuestos y subsidios sobre el bienestar social y el equilibrio del mercado.

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Edgar Cesar

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Activo recientemente
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26€

60-min

/h

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Clases de Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y Python para universitariosTraducir este texto utilizando Google Traductor.

Clases de Estadística Aplicada: análisis de datos con SPSS, R y Python para universitariosTraducir este texto utilizando Google Traductor.

La Estadística Aplicada es la asignatura donde la teoría estadística se convierte en herramienta real para investigar, analizar y tomar decisiones con datos. Es una materia clave en grados de Economía, ADE, Psicología, Marketing y Ciencia de Datos. Soy economista y científico de datos con más de 8 años de experiencia enseñando estadística universitaria. Te enseño a aplicar cada técnica con tus propios datos, con rigor académico y resultados interpretables. 📌 Estadística descriptiva aplicada ✔ Análisis exploratorio de datos (EDA): distribuciones, frecuencias y resúmenes. ✔ Medidas de tendencia central y dispersión aplicadas a datos reales. ✔ Detección y tratamiento de valores atípicos y datos perdidos. ✔ Representación gráfica profesional: histogramas, boxplots, gráficos de dispersión. ✔ Tablas de contingencia y análisis de asociación entre variables categóricas. 📌 Inferencia aplicada ✔ Estimación por intervalos de confianza para medias y proporciones. ✔ Contrastes de hipótesis: t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado aplicados a casos reales. ✔ Pruebas no paramétricas cuando no se cumplen los supuestos: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis. ✔ Tamaño del efecto e interpretación práctica de la significatividad estadística. 📌 Modelos de regresión aplicados ✔ Regresión lineal simple y múltiple: construcción, diagnóstico e interpretación. ✔ Regresión logística binaria y multinomial para variables dependientes categóricas. ✔ Selección de variables y validación del modelo. ✔ Diagnóstico de supuestos: normalidad, homocedasticidad, multicolinealidad. 📌 Aplicación en investigación y TFG/TFM ✔ Diseño del análisis estadístico según los objetivos e hipótesis del trabajo. ✔ Ejecución completa del análisis con el software de tu universidad. ✔ Redacción e interpretación de resultados con lenguaje académico. ✔ Elaboración de tablas y gráficos listos para incluir en el trabajo. 🖥️ Software: SPSS · R / RStudio · Python · Jamovi · STATA · Excel 🎓 Universidades habituales: UOC, UNED, UB, UAB, UPF, Nebrija, VIU, UNIR y otras universidades públicas y privadas de España.

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