Estadística I
Código: 102386 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Administración y Dirección de Empresas | FB | 1 |
| Economía | FB | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Francisco Javier Vila Carnicero
- Correo electrónico:
- xavier.vila@uab.cat
Equipo docente
- Sergio Baena Mirabete
- David Gomez Guillen
- Mireia Díaz Sanchís
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
El objetivo de la asignatura es que el estudiante comprenda y sea capaz de utilizar las herramientas de análisis de datos y probabilísticas que son necesarias para abordar el estudio de la inferencia estadística. En este sentido, la asignatura está claramente ligada, en cuanto a su aplicación inmediata, con la asignatura Estadística II.
Sin embargo, las competencias que el estudiante adquiere en esta asignatura son de gran utilidad en otras materias del grado, como las de microeconomía, macroeconomía, econometría y, en general, todas aquellas en las que los fenómenos aleatorios tengan un papel importante.
Resultados de aprendizaje
- CM07 (Competencia) Especificar modelos a partir del análisis de información cuantitativa y cualitativa referente a fenómenos y variables económicas.
- CM09 (Competencia) Tomar decisiones en base al análisis de la información estadística generada para cada problema.
- CM17 (Competencia) Especificar modelos a partir del análisis de información cuantitativa y cualitativa referente a fenómenos y variables económicas.
- CM19 (Competencia) Tomar decisiones en base al análisis de la información estadística generada para cada problema.
- KM04 (Conocimiento) Identificar las técnicas estadísticas necesarias para la representación tanto cuantitativa como cualitativa del comportamiento de variables con componentes aleatorios.
- KM05 (Conocimiento) Describir de manera estadística la información cuantitativa y cualitativa referente a fenómenos y variables económicas.
- KM16 (Conocimiento) Identificar las técnicas estadísticas necesarias para la representación tanto cuantitativa como cualitativa del comportamiento de variables con componentes aleatorios.
- KM17 (Conocimiento) Describir de forma estadística la información cuantitativa y cualitativa referente a fenómenos y variables económicas.
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 | |
| Elaboración de trabajos, resolución de ejercicios y/o presentaciones en clase | 9 | 0,36 | |
| Prácticas de laboratorio | 8 | 0,32 | |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Turoría y seguimiento de las actividades a realizar | 10,5 | 0,42 | |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio | 86,5 | 3,46 |
La metodología docente será presencial
Las actividades que permitirán la asimilación por parte del alumnado de los conceptos básicos del curso serán:
1. Clases teóricas donde el profesorado desarrollará los principales conceptos
El objetivo de esta actividad es presentar las nociones fundamentales y facilitar el aprendizaje del alumnado poniendo énfasis en las aplicaciones económicas.
2. Resolución de listas de problemas por parte del alumnado
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 alumnado 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 el alumnado hayan podido tener durante la resolución de los problemas para que estos puedan entender y al mismo tiempo corregir los posibles errores cometidos.
4. Prácticas de laboratorio
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.
5. Tutorías presenciales
Los y las etudiantes dispondrán de unas horas donde los profesores de la asignatura podrán resolver las dudas de manera presencial. En el conjunto de las actividades formativas, el nivel de utilización de las TIC estará en función de las disponibilidades materiales y del tamaño de los diferentes grupos.
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 listas de problemas y trabajos y/o pruebas de laboratorio | 20% | 0,5 | 0,02 | CM07, CM09, CM17, CM19, KM04, KM05, KM16, KM17 |
| Examen final | 50% | 2 | 0,08 | CM07, CM17, KM04, KM05, KM16, KM17 |
| Examen parcial | 30% | 1 | 0,04 | CM07, CM17, KM04, KM05, KM16, KM17 |
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 lotanto, la calificación media de la asignatura se obtiene como:
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 pero 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 pero no cumple el primero, o no cumple ninguno de los dos, podrá asistir a la prueba de re-evaluación de acuerdocon 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 (exámenes parciales, ejercicios en aula, entrega de trabajos, ...) se anunciarán con suficiente antelación durante el semestre.
La fecha del examen final de la asignatura está programada 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 264. 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 han de presentar la petición rellenando el documento Solicitud reprogramación prueba: e-Formulari per a la reprogramació de proves.
Procedimiento de revisión de las calificaciones
Coincidiendo con el examen final se anunciará el día y el medio en que es publicarán las calificaciones finales. De la misma manera se informará del procedimiento, lugar, fecha y hora de la revisión de exámenes de acuerdo con la normativa de la Universidad.
Proceso de Recuperación
“Para participar en el proceso de recuperación el alumnado debe haber sido previamente evaluado en un conjunto de actividades que represente un mínimo de dos terceras partes de la calificación total de la asignatura o módulo.” Apartado 2 del Artículo 261. La recuperación (Normativa Académica UAB). Los y las estudiantes deben haber obtenido una calificación media de la asignatura mayor o igual que 3,5 y menor que 5.
La fecha de esta prueba estará programada en el calendario de 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.
Información Importante: Uso de las tecnologías IA
Para esta asignatura, se permite el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) exclusivamente para acciones de apoyo, tales como la búsqueda de información sobre los diferentes conceptos tratados en la asignatura, de explicaciones a los mensajes de error generados por RStudio o sobre el uso de intrucciones de RStudio. En ningún caso podrán utilizarse para generar o redactar respuestas a ejercicios y trabajos, o para determinar las interpretaciones y conclusiones de las diferentes actividades que se realicen durante el curso.
En definitiva, las herramientas IA se podrán utilizar para prepararse al inicio de una actividad y aprender cómo hacerla, pero no podrán sustituir al estudiante en el momento de realizarla y, sobre todo, de interpretar y redactar los resultados y llegar a conclusiones.
El estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas utilizadas e incluir una reflexión crítica sobre cómo éstas han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA en cualquier actividad evaluable se considerará falta de honestidad académica y puede acarrear una penalización parcial o total en la nota de la actividad, o sanciones mayores en casos
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 una variación 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 11 del Artículo 266. Resultados de la evaluación. (Normativa Académica 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.
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (PAUL) Prácticas de aula | 1 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 2 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 4 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 8 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PAUL) Prácticas de aula | 51 | Español | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PAUL) Prácticas de aula | 52 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PAUL) Prácticas de aula | 60 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 1 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 2 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 4 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 8 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 51 | Español | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 52 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 60 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 1 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 2 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 4 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 8 | Inglés | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |
| (TE) Teoría | 51 | Español | segundo cuatrimestre | tarde |
| (TE) Teoría | 52 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (TE) Teoría | 60 | Catalán | segundo cuatrimestre | manaña-mixto |