Estadística I
Código: 102115 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| 2501231 Contabilidad y Finanzas | FB | 1 |
| 2501232 Empresa y Tecnología | FB | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Francisco Javier Vila Carnicero
- Correo electrónico:
- xavier.vila@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Es recomendable que el estudiante tenga superada la asignatura de Matemáticas I y esté cursando (o tenga superada) Matemáticas II. De esta manera el estudiante ha alcanzado todas las competencias necesarias para abordar el estudio de Estadística I con las mayores garantías de éxito.
Objetivos y contextualización
Resultados de aprendizaje
- CM06 (Competencia) Analizar situaciones empresariales elaborando documentos para su gestión.
- CM09 (Competencia) Analizar la relación causal entre variables económicas.
- CMU04 (Competencia) Generar modelos y sistemas capaces de reunir, almacenar, transmitir, procesar y recuperar datos de manera fiable y eficiente en entornos digitales.
- CMU05 (Competencia) Utilizar herramientas estadísticas en el cálculo de indicadores y en la resolución de problemas con componentes deterministas y/o aleatorios en el ámbito económico empresarial.
- CMU07 (Competencia) Analizar información cuantitativa y cualitativa referente a fenómenos y variables económicas, especialmente en situaciones caracterizadas por la presencia de aleatoriedad.
- CMU08 (Competencia) Identificar situaciones caracterizadas por la presencia de aleatoriedad y analizarlas mediante las herramientas probabilísticas básicas.
- CMU08 (Competencia) Generar modelos y sistemas capaces de reunir, almacenar, transmitir, procesar y recuperar datos de manera fiable y eficiente en entornos digitales.
- CMU09 (Competencia) Utilizar herramientas matemáticas y estadísticas en el cálculo de indicadores y en la resolución de problemas con componentes deterministas y/o aleatorios en el ámbito económico empresarial.
- CMU10 (Competencia) Analizar información cuantitativa y cualitativa referente a fenómenos y variables económicas, especialmente en situaciones caracterizadas por la presencia de aleatoriedad.
- CMU11 (Competencia) Identificar situaciones caracterizadas por la presencia de aleatoriedad y analizarlas mediante las herramientas probabilísticas básicas.
- KMU06 (Conocimiento) Describir las herramientas de análisis necesarias, tanto a nivel cualitativo como cuantitativo, para la resolución de problemas en situaciones de incertidumbre (aleatoriedad) y la toma de decisiones en los distintos niveles funcionales de la empresa.
- KMU13 (Conocimiento) Describir las herramientas de análisis necesarias, tanto a nivel cualitativo como cuantitativo, para la resolución de problemas en situaciones de incertidumbre (aleatoriedad) y la toma de decisiones en los distintos niveles funcionales de la empresa.
- SM04 (Habilidad) Manejar (operar) la información financiera existente en anuarios, memorias, en Bases de datos, en informes y en la red.
- SMU05 (Habilidad) Utilizar herramientas y estadísticas en la resolución de problemas en el ámbito económico-empresarial con componentes aleatorios.
- SMU06 (Habilidad) Utilizar herramientas estadísticas en la resolución de problemas en el ámbito económico-empresarial con componentes aleatorios.
Contenido
Tema 1 Análisis de datos
1.1 Obtención de los datos: muestreo y propiedades
1.2 Tipo de variables y tablas de distribución de frecuencias
1.3 Representaciones gráficas
1.4 Medidas de posición, de dispersión y de forma
1.5 Covarianza y coeficiente de correlación
1.6 Media y varianza de combinaciones lineales de variables
1.7 Vector de medias y matriz de covarianzas
Tema 2 Teoría de la probabilidad
2.1 Eventos aleatorios y espacios muestrales
2.2 Probabilidad: definición axiomática e interpretaciones
2.3 Cálculo de probabilidades y sus propiedades
2.4 Probabilidad condicionada e independencia estocástica
2.5 Teoremas de la probabilidad total y de Bayes
Tema 3 Variables aleatorias discretas
3.1 Definición de variable aleatoria.
3.2 La función de probabilidad y la función de distribución
3.3 Características numéricas: Esperanza y varianza
3.4 Distribuciones discretas clásicas: Bernouilli, Binomial, Poisson, y Geométrica
3.5 Variables aleatorias multidimensionales
3.6 Funciones de probabilidad conjuntas y marginales
3.7 Función de probabilidad y esperanza condicionadas. Concepto de independencia
3.8 Covarianza y Coeficiente de Correlación. Matriz de covarianzas
Tema 4 Variables aleatorias continuas
4.1 La función de densidad y la función de distribución
4.2 Características numéricas: Esperanza y varianza
4.3 Distribuciones continúas clásicas: Uniforme, Exponencial, Normal, Uniforme multivariante y Normal multivariante
4.4 Aproximación de la distribución Binomial por la Normal
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases Teoría | 32,5 | 1,3 | CM09, CMU07, CMU08, CMU09, CMU10, CMU11, KMU06, KMU13, SMU05, SMU06, CM09 |
| Clases de resolución de ejercicios | 9 | 0,36 | CM09, CMU07, CMU08, CMU09, CMU11, SMU05, SMU06, CM09 |
| Práticas de laboratorio | 8 | 0,32 | CM09, CMU05, CMU07, CMU10, SM04, CM09 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Tutorías de soporte para abordar el planteamiento y la resolución de ejercicios | 10,5 | 0,42 | CM06, CMU04, SM04, CM06 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio | 86,5 | 3,46 | CM06, CMU04, SM04, CM06 |
La metodología docente, a menos que la situación lo impida, será presencial
Las actividades que permitirán la asimilación por parte del alumno de los conceptos básicos del curso serán:
1. Clases teóricas donde los profesores desarrollarán los principales conceptos.
El objetivo de esta actividad es presentar las nociones fundamentales y facilitar el aprendizaje del alumno poniendo énfasis en las aplicaciones económicas.
2. Resolución de listas de problemas por parte de los alumnos.
Cada tema tendrá asociada una lista de problemas que tendrá que ser resuelta de manera individual. El objetivo de esta actividad es doble, ya que por un lado pretende que el alumno asimile los conceptos teóricos expuestos en clase y por la otra que adquiera la destreza necesaria para resolver problemas.
3. Clases de problemas donde se discutirá la resolución de los problemas.
Esta actividad tiene como finalidad comentar y resolver las dudas que los alumnos hayan podido tener durante la resolución de los problemas para que estos puedan entender y al mismo tiempo corregir los posibles errores cometidos.
4. Tutorías presenciales.
El alumno dispondrá de unas horas donde los profesores de la asignatura podrán resolver las dudas de manera presencial.
5. Clases de prácticas con soporte informático.
Esta actividad se desarrollará, en los días programados, en las aulas informáticas de la facultad on el aula habitual de docencia en función de las circunstancias y la disponibilidad de espacios. En caso de realizarse en el aula habitual de clase, los y las estudiantes deberán asistir con sus ordenadores portátiles para poder seguir la actiividad. En ella los y las estudiantes aprenderán a utilizar herramientas computaacionals para el tratamiento y análisis de los datos.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Entrega de ejercicios y trabajos y/o pruebas de laboratorio | 20% | 0,5 | 0,02 | CM06, CMU04, CMU05, CMU07, CMU08, CMU10, SM04, SMU06 |
| Examen final | 50% | 2 | 0,08 | CM09, CMU05, CMU08, CMU09, CMU11, KMU06, KMU13, SMU05, SMU06 |
| Examen parcial | 30% | 1 | 0,04 | CM09, CMU05, CMU08, CMU09, CMU11, KMU06, KMU13, SMU05 |
Esta assignatura no prevé el sistema de evaluación única.
La evaluación del alumnado se realizará atendiendo a las siguientes actividades:
1. Un examen parcial
Prueba escrita en la que no se permitirá consultar ningún tipo de material de ayuda. El tiempo máximo de resolución será de 60 minutos. Esta prueba no libera materia.
2. Un examen final
Prueba escrita en la que no se permitirá consultar ningún tipo de material de ayuda. El tiempo máximo de resolución será de 2 horas e incluirá toda la materia del curso.
El examen está diseñado para que el/la estudiante realice un último esfuerzo de aprendizaje que se considera necesario para consolidar los conocimientos previamente adquiridos, y así garantizar el éxito en el proceso continuado de aprendizaje del mayor número posible de alumnos.
3. Entrega de listas de ejercicios y trabajos, y/o pruebas de laboratorio
Los alumnos entregarán, a petición del profesorado y siguiendo sus instrucciones, varios ejercicios y/o trabajos resueltos individualmente y/o en grupos de entre 2 y 4 estudiantes. Algunos de estos ejercicios podrían consistir en una o más pruebas en el laboratorio para evaluar el aprendizaje logrado en las prácticas realizadas.
Criterios de evaluación
La nota del examen parcial representará un 30% de la calificación media de la asignatura.
La nota del examen final representará un 50% de la calificación media de la asignatura.
La nota de la entrega de ejercicios, trabajos y/o pruebas en el laboratorio representará un 20% de la calificación media de la asignatura.
Por lo tanto, la calificación mediade la asignatura se obtienecomo:
calificación media de la asignatura = 30% (nota del examen parcial) +
+ 50% (nota del examen final) +
+ 20% (nota ejercicios/trabajos/pruebas lab)
La asignatura se considerará superada si se cumplen los dos requisitos siguientes:
- la calificación media de la asignatura es igual o superior a 5 y
- la nota del examen final es igual o superior a 3.
- Si un/a estudiante cumple el primer requisito però no cumple el segundo obtendrá una calificación media de la asignatura de 4,5, y podrá asistir a la prueba de re-evaluación de acuerdo con lo establecido en la sección “Proceso de Recuperación” que encontrará más adelante.
- Si un/a estudiante cumple el segundo requisito però no cumple el primero, o no cumple ninguno de los dos, podrá asistir a la prueba de re-evaluación de acuerdo con lo establecido en la sección “Proceso de Recuperación” que encontrará más adelante.
Un alumno que no haya participado en ninguna de las actividades de evaluación se considerará "No evaluable"
Calendario de actividades de evaluación
Las fechas de las diferentes pruebas de evaluación (ejercicios, entrega de trabajos, etc.) se anunciarán con suficiente antelación durante el semestr en el Campus Virtual
Las fechas del examen parcial y del examen final de la asignatura están programadas en el calendario de exámenes de la Facultad.
"La programación de las pruebas de evaluación no se podrá modificar, salvo que haya un motivo excepcional y debidamente justificado por el cual no se pueda realizar un acto de evaluación. En este caso, las personas responsables de las titulaciones, previa consulta al profesorado y al estudiantado afectado, propondrán una nueva programación dentro del período lectivo correspondiente." Apartado 1 del Artículo 115.Calendario de las actividades de evaluación (Normativa Académica UAB)
Los y las estudiantes de la Facultad de Economía y Empresa que, de acuerdo con el párrafo anterior, necesiten cambiar una fecha de evaluación deben presentar la petición rellenando el documento Solicitud de reprogramación de pruebas que encontrarán en la web de la Facultat (sección "Calendario de evaluaciones")
Procedimiento de revisión de las calificaciones
Coincidiendo con el examen final se anunciará el día y el medio de publicación de las calificaciones finales. Asimismo se informará del procedimiento, lugar, fecha y hora de la revisión de las mismas de acuerdo con la normativa de la Universidad.
Proceso de Recuperación
“Para participar en el proceso de recuperación el alumnado debe haber sido prviamente evaluado en un conjunto de actividades que represente un mínimo de dos terceras partes de la calificación total de la asignatura o módulo.” Apartado 3 del Artículo 112 ter. La recuperación (Normativa Académica UAB). Adicionalmente, los y las estudiantes deben haber obtenido una calificación media de la asignatura entre 3,5 y 4,8.
La fecha de esta prueba está programada en el calendariode exámenes de la Facultad. El estudiante que se presente y la supere aprobará la asignatura con una nota de 5. En caso contrario mantendrá la misma nota.
Irregularidades en actos de evaluación
Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa académica vigente, "en caso que el estudiante realice cualquier irregularidad que pueda conducir a unavariación significativa de la calificación de un acto de evaluación, se calificará con un 0 este acto de evaluación, con independencia del proceso disciplinario que se pueda instruir. En caso que se produzcan diversas irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0". Apartado 10 del Artículo 116. Resultados de laevaluación. (NormativaAcadémica UAB)
Bibliografía
- Alea, M.V. et al. Estadística aplicada a les ciències econòmiques i socials. McGraw-Hill - Edicions Universitat de Barcelona. 1999. Enllaç al catàleg de la Biblioteca
- Canavos, G.C. Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill. 1998. Enllaç al catàleg de la Biblioteca
- Illowskye, B., Dean, S. Introductory Statistics. Rice University. 2018. Enllaç directe al recurs
- Sancho, F., Vilà, X. 100 ejercicios resueltos de estadística básica para economía y empresa. Edicions UAB - Materials 223. 2012.Enllaç al catàleg de la Biblioteca
- Zaiats, V., Calle, M.L., Presas, R. Probabilitat i estadística : exercicis I. Edicions Universitat de Barcelona. 1998. Enllaç al catàleg de la Biblioteca
Software
R y RStudio
R es un potente lenguaje de programación para hacer análisis estadísticos. Puede utilizarse para las tareas más simples, como por ejemplo calcular la media de una lista de números, o por las técnicas más avanzadas como modelos lineales y no lineales, contrastes estadísticos, análisis de series temporales, clasificación, "clustering", etc. De hecho, R está considerado uno de los softwares para hacer análisis estadísticos más utilizados tanto en la industria como en la academia.
R es un proyecto “open source” muy versátil y fácil de ampliar, lo que significa que es de libre distribución y que existe una comunidad de miles de usuarios y programadores que contribuyen constantemente el mantenimiento, mejora y ampliación de R. Se puede descubrir todo lo que R hace y puede hacer visitando su web: "The Comprehensive R Archive Network" en CRAN.
Por otra parte, R Studio es un potente IDE (Integrated Development Environment) para trabajar con R, y es la herramienta que utilizaremos durante el curso.
Lista de idiomas
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (PAUL) Prácticas de aula | 101 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 201 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 501 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 101 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 201 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 501 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (TE) Teoría | 10 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 20 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 50 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |