El presente documento realiza una réplica del artículo “Determinantes del rendimiento académico de la educación media en el Departamento de Nariño, Colombia” de Diego Danilo Rodríguez Rosero, Ruber Erlinton Ordoñez Ortega y Mario Eduardo Hidalgo Villota, publicado en la revista de Lecturas de Economía de la Udea (Hidalgo, Rodríguez y Ordoñez, 2021). El artículo original se propone “(…) identificar determinantes que explican el rendimiento académico en la educación media en el departamento de Nariño” (91). Para lograr esto, los autores utilizan modelos logit y probit ordinales para estimar la probabilidad de obtener puntajes más altos, interpretados como mejoras en el rendimiento académico. El escrito original se estructura en cinco secciones: 1) presenta literatura relacionada con la educación media en Colombia, la Prueba Saber 11, y la teoría del capital humano en relación con el rendimiento académico, 2) presenta y explica los datos y los modelos logit y probit ordenados utilizados en el análisis, 3) presenta los resultados con el uso de estadística descriptiva y muestra los resultados de los modelos, 4) interpreta los resultados y analiza la influencia de algunos determinantes en el rendimiento académico, 5) concluye la investigación. El propósito de esta réplica es comparar los resultados obtenidos en el artículo original basado en datos del ICFES de la Prueba Saber 11 del año 2018 para el departamento de Nariño, con los datos del segundo semestre del 2019 para el departamento de Santander. El objetivo principal es evaluar si las conclusiones extraídas en el estudio original se mantienen válidas en este contexto específico.

A partir del modelo multinomial presentado en el artículo Caracterización del Mercado Laboral de los Profesionales en Economía de las ciudades de Bogotá, Bucaramanga, Medellín y Cali, 2018-2019”, escrito por Rangel, Arenas y Gómez, se calculan paso a paso las probabilidades de la siguiente oferta de empleo: Profesional de información estadística institucional con la fórmula del modelo correspondiente:

Se realiza un modelo de tipo logit para estimar la probabilidad de éxito de ser admitido en la universidad con 400 datos a partir de tres variables: el puntaje en el examen de ingreso, el promedio acumulado y el ranking de la universidad.

Este documento busca evaluar las diferencias que se presentan en el modelo mediante transformaciones e interacciones en las variables.

En este documento se pretende estimar una función de demanda para el Chocoramo con el método de mínimos cuadrados ordinarios. Para ella creamos una encuesta en la que se recolectaron 42 datos y se preguntó cuántos Chocoramos compraría a precios que van desde 1000 pesos hasta 6000 pesos, con un intervalo de \$500, por lo que hubo 11 preguntas de cantidades de chocorramos que estaría dispuesto a comprar y 2 preguntas de control (edad y sexo). A partir de estos se estimaron los betas y se encontró la función de demanda.

En este documento se realiza la estimacion de b0 y b1. Para la realización de este ejercicio se usan los datos de la tercera edición del libro "Econometría Básica" Capítulo 3, ejercicio 3.2.1. Se realiza la comparación entre el número de teléfonos por cada 1000 personas (Y) y el Producto Interior Bruto per cápita (PIB), a un costo de factores (X) en dólares de Singapur de 1968) para Singapur durante el periodo 1960-1981. Como se puede observar, la variable independiente corresponde al PIB per capita, y la variable dependiente es el número de teléfonos por cada 1000 personas.

En este documento se realiza la estimacion de b0 y b1. Para la realización de este ejercicio se usan los datos de la tercera edición del libro "Econometría Básica" Capítulo 3, ejercicio 3.2.1. Se realiza la comparación entre el número de teléfonos por cada 1000 personas (Y) y el Producto Interior Bruto per cápita (PIB), a un costo de factores (X) en dólares de Singapur de 1968) para Singapur durante el periodo 1960-1981. Como se puede observar, la variable independiente corresponde al PIB per cápita, y la variable dependiente es el número de teléfonos por cada 1000 personas.