Titulación | Tipo | Curso |
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Estadística Aplicada | OB | 2 |
Puede consultar esta información al final del documento.
Es recomendable que el alumno haya cursado las asignaturas de matemáticas, de estadística y de modelos lineales que le hayan dado conocimientos en álgebra lineal, análisis matricial, teoría de la probabilidad e inferencia estadística (estimación y contraste de hipótesis).
Esta asignatura introduce al estudiante en el análisis empírico de las relaciones entre variables económicas, proporcionando las herramientas fundamentales para interpretar y aplicar modelos econométricos en contextos reales.
El curso inicia con el modelo de regresión lineal simple, retomando conceptos vistos en la asignatura de Estadística, y avanza hacia la regresión múltiple, incorporando tanto variables explicativas cuantitativas como cualitativas. Se estudiarán en detalle los supuestos del modelo de regresión lineal y se explorarán estrategias para abordar posibles violaciones de estos. Además, se introducirá el uso de variables instrumentales, y modelos de respuesta binaria, como los modelos logit y probit.
El objetivo principal es que el estudiante desarrolle la capacidad de extraer información relevante de los datos mediante el uso del modelo de regresión, comprendiendo sus fortalezas y limitaciones con rigor analítico. Se enfatizará una comprensión intuitiva de los fundamentos teóricos del análisis econométrico, complementada con una fuerte orientación práctica. Para ello, a lo largo del curso se trabajará con datos reales y software econométrico, permitiendo a los estudiantes aplicar los conceptos aprendidos a problemas concretos y desarrollar habilidades analíticas aplicadas.
(T: teoría, S: problemas o seminarios, PS: preparación de problemas o seminarios, L: laboratorios, PP: preparación prácticas, E: estudio, AA: otras actividades; se indica el número de horas dedicadas a cada actividad)
Tema 1: Introducción a la econometría
Tema 2: El modelo de regresión lineal simple
Tema 3: El modelo de regresión lineal múltiple
Tema 4: Problemas de especificación
Tema 5: Violaciones de los supuestos de MCO
Tema 6: Variables instrumentales y estimación en dos etapas
Tema 7: Modelos con variable dependiente discreta
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Prácticas y ejercicios | 45 | 1,8 | CM14, KM17, KM18, SM16, SM18, CM14 |
Teoría | 30 | 1,2 | CM14, KM17, KM18, CM14 |
Tipo: Supervisadas | |||
Preparación de problemas | 30 | 1,2 | CM14, KM17, SM18, CM14 |
Tipo: Autónomas | |||
Estudio | 45 | 1,8 | KM17, KM18, KM17 |
Dos horas de clases teóricas a la semana más dos de prácticas y preparación del trabajo en grupo de forma dirigida (con software econométrico) y resolución de ejercicios relacionados con los contenidos explicados en clase para favorecer la asimilación de estos conocimientos por parte del alumno.
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.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Entrega de Ejercicios | 10% | 0 | 0 | KM17, KM18 |
Examen final | 50% | 0 | 0 | KM17, KM18 |
Examen parcial | 20% | 0 | 0 | CM14, KM17, KM18 |
Trabajo de aplicación en grupo | 20% | 0 | 0 | CM14, KM17, KM18, SM16, SM18 |
Las actividades para evaluar la asignatura serán:
Un estudiante que no haya participado en ninguna de las actividades de evaluación descritas recibirá la calificación de "No presentado". Si un estudiante realiza alguna de las actividades de evaluación, aunque sólo sea una, ya no puede optar a un "No presentado".
Los estudiantes que obtengan una nota final inferior a 5 podrán presentarse al examen de recuperación.
Para poder hacerlo, es imprescindible haber realizado el examen parcial y haber entregado el trabajo práctico.
La nota definitiva tras la recuperación será la más alta entre estas dos opciones:
80 % examen de recuperación + 20 % trabajo final.
100 % examen de recuperación.
Las clases prácticas se realizarán con R studio.
Se recomienda manejo básico de LaTeX para la redacción del trabajo de investigación grupal.
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 |
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(PLAB) Prácticas de laboratorio | 1 | Español | segundo cuatrimestre | tarde |
(TE) Teoría | 1 | Español | segundo cuatrimestre | tarde |