2022/2023
Consultoria Estadística
Codi: 104877
Crèdits: 6
Titulació |
Tipus |
Curs |
Semestre |
2503852 Estadística Aplicada |
OT |
4 |
1 |
Utilització d'idiomes a l'assignatura
- Llengua vehicular majoritària:
- català (cat)
- Grup íntegre en anglès:
- No
- Grup íntegre en català:
- Sí
- Grup íntegre en espanyol:
- No
Prerequisits
Estadística Descriptiva
Eines de programació amb software Estadístic i gestió de dades
Models Lineals
Anàlisi de Dades Categòriques
Anàlisi Multivariant
Aprenentatge automàtic
Objectius
Desenvolupar les qualitats necessàries per a dur a terme tasques de consultoria Estadística professional.
L'enfoc de l'assigantura cobreix els diferents àmbits d'aplicació de la consultoria:
- Ciències de la salut,
- Banca i assegurances
- Estudis sociològics i enquestes
Competències
- Aplicar l'esperit crític i el rigor per validar o refutar arguments tant propis com d'altres persones.
- Avaluar de manera crítica i amb criteris de qualitat el treball realitzat.
- Formular hipòtesis estadístiques i desenvolupar estratègies per confirmar-les o refutar-les.
- Identificar la utilitat i la potencialitat de l'estadística en les diferents àrees de coneixement i saber aplicar-la adequadament per extreure'n conclusions rellevants.
- Interpretar resultats, extreure conclusions i elaborar informes tècnics en el camp de l'estadística.
- Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
- Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocació d'una manera professional i tinguin les competències que se solen demostrar per mitjà de l'elaboració i la defensa d'arguments i la resolució de problemes dins de la seva àrea d'estudi.
- Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes destacats d'índole social, científica o ètica.
- Seleccionar i aplicar procediments més apropiats per a la modelització estadística i l'anàlisi de dades complexes.
- Treballar cooperativament en un context multidisciplinari assumint i respectant el rol dels diferents membres de l'equip.
- Utilitzar correctament un ampli espectre del programari i llenguatges de programació estadístiques, escollint el més apropiat per a cada anàlisi i ser capaç d'adaptar-lo a noves necessitats.
- Utilitzar eficaçment la bibliografia i els recursos electrònics per obtenir informació.
Resultats d'aprenentatge
- Aplicar l'esperit crític i el rigor per validar o refutar arguments, tant propis com d'altres.
- Avaluar de manera crítica i amb criteris de qualitat la feina feta.
- Dissenyar i dur a terme tests d'hipòtesi en els diferents camps d'aplicació estudiats.
- Elaborar informes tècnics que expressin clarament els resultats i les conclusions de l'estudi utilitzant vocabulari propi de l'àmbit d'aplicació.
- Extreure conclusions coherents amb el context experimental propi de la disciplina a partir dels resultats obtinguts.
- Interpretar els resultats estadístics en contextos aplicats.
- Justificar l'elecció de cada mètode particular dins del context en què s'aplica.
- Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
- Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocació d'una manera professional i tinguin les competències que se solen demostrar per mitjà de l'elaboració i la defensa d'arguments i la resolució de problemes dins de la seva àrea d'estudi.
- Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes destacats d'índole social, científica o ètica.
- Reconèixer els avantatges i els inconvenients de les diferents metodologies estadístiques quan s'estudien dades procedents de diverses disciplines.
- Reconèixer la importància dels mètodes estadístics estudiats dins de cada aplicació particular.
- Treballar cooperativament en un context multidisciplinari assumint i respectant el rol dels diferents membres de l'equip.
- Utilitzar diferents programes (tant lliures com comercials) associats a les diferents branques aplicades.
- Utilitzar eficaçment bibliografia i recursos electrònics per obtenir informació.
Continguts
Introducció
- Objectiu de la Consultoria Estadística
- Àmbits de Consultoria i Necessitats
- Funcions i Responsabilitats del Consultor estadístic
- Reunions de treball
- Objectius segons àmbit
- Pressupost
Informe Estadístic
- Resum Descriptiu
- Gràfics
- Anàlisi, Metodologia, Validació
- Presentació de resultats
Programació productiva amb SAS i/o R
- Estructura fitxers de codi
- Implementació de Tècniques Estadístiques
- Funcions per reproduir codi
- Producció de resultats
Casos pràctics
- Informes
- Presentació i Revisió
Metodologia
L'assignatura seguirà la següent metodologia de treball:
- Classes teòriques
- Sessions pràctiques de software
- Avaluació de casos pràctics
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.
Avaluació
L'assignatura s'avaluarà mitjançant la ressolució d'un o més casos pràctics.
Caldrà dur a terme un assessorament Estadístic, lliurant la següent documentació.
Proposta inicial
Informe preliminar
Informe de Resultats
Presentació Resum de Resultats
Finalment cladrà presentar en públic els resultats del cas pràctic.
Els lliuraments intermitjos es corresponen amb l'activitat de Pràctiques.
La presentació en públic es corresponen amb l'activitat de Presentació.
Activitats d'avaluació
Títol |
Pes |
Hores |
ECTS |
Resultats d'aprenentatge |
Presentació oral |
70 |
75
|
3 |
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
|
Pràctiques |
30 |
0
|
0 |
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
|
Bibliografia
Cabrera, J.; McDougall A. (2002). Springer-Verlag New York.Statistical Consulting
Statistical Rules of Thumb - Gerald Van Belle - Wiley Series in Probability and Statistics
Common Errors in Statistics (and How to Avoid Them) - Good, Hardin - Wiley
SAS and R: Data Management, Statistical Analysis, and Graphics - Kleinman , Horton - Chapman and Hall
SAS for Mixed Models, Second Edition - Little et al - SAS Publishing