Esta versión de la guía docente es provisional hasta que no finalize el periodo de edición de las guías del nuevo curso.

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Consultoría Estadística

Código: 104877 Créditos ECTS: 6
2025/2026
Titulación Tipo Curso
Estadística Aplicada OP 4

Contacto

Nombre:
Llorenç Badiella Busquets
Correo electrónico:
llorenc.badiella@uab.cat

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

Herramientas informáticas para la Estadística

Modelos Lineales 1

Modelos Lineales 2

Modelización Avanzada

Aprendizaje No supervisado

Aprendizaje Automático 1


Objetivos y contextualización

Desarrollar las cualidades necesarias para llevar a cabo tareas de consultoría Estadísticas professional.
El enfoque de la assigantura cubre los diferentes ámbitos de aplicación de la consultoría:
  • Ciencias de la salud
  • Banca y seguros
  • Estudios sociológicos y encuestas
 

Resultados de aprendizaje

  1. CM14 (Competencia) Proponer el modelo estadístico necesario para analizar conjuntos de datos pertenecientes a estudios reales.
  2. KM17 (Conocimiento) Reconocer los modelos estadísticos para el análisis de datos con distintas estructuras y complejidad que aparecen frecuentemente en distintos ámbitos de aplicación.
  3. SM16 (Habilidad) Seleccionar las fuentes de información adecuadas para el trabajo estadístico
  4. SM17 (Habilidad) Debatir artículos científicos en que se plantee el análisis de un estudio propio de las diferentes áreas de aplicación.
  5. SM18 (Habilidad) Depurar la información disponible para su posterior tratamiento estadístico.
  6. SM19 (Habilidad) Analizar datos de estructuras complejas, ya sea por su naturaleza o por su dimensión.

Contenido

Introducción
  • Objetivo de la Consultoría Estadística     
  • Ámbitos de Consultoría y Necesidades     
  • Funciones y Responsabilidades del consultor estadístico     
  • Reuniones de trabajo     
  • Objetivos según ámbito    
  • Presupuesto
Informe Estadístico
  • Resumen Descriptivo    
  • Gráficos     
  • Análisis, Metodología, Validación     
  • Presentación de resultados
Programación productiva con SAS y / o R
  • Estructura ficheros de código     
  • Implementación de Técnicas Estadísticas     
  • Funciones para reproducir código     
  • Producción de resultados
Casos prácticos
  • Informes     
  • Presentación y Revisión

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Casos Prácticos 15 0,6 CM14, KM17, SM16, SM17, CM14
Sesiones prácticas 30 1,2 CM14, KM17, SM16, SM17, CM14
Teoría 30 1,2 CM14, KM17, SM16, SM17, SM18, SM19, CM14

La asignatura seguirá la siguiente metodología de trabajo:
  • Clases teóricas     
  • Sesiones prácticas de software     
  • Evaluación de casos prácticos

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
Presentación oral 40 35 1,4 CM14, KM17, SM16, SM18, SM19
Proyecto 1 30 20 0,8 CM14, KM17, SM16, SM17
Proyecto 2 30 20 0,8 CM14, KM17, SM16, SM17

La asignatura se evaluará mediante la resolución de diferentes casos prácticos que se llevarán a cabo en grupo o de forma individual.

Para cada uno de estos proyectos será necesario entregar la siguiente documentación:

  • Propuesta inicial
  • Informe preliminar
  • Informe de resultados

Finalmente, será obligatorio presentar públicamente los resultados de los casos prácticos.

Esta asignatura no admite la modalidad de evaluación única.


Bibliografía

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


Software

SAS, R, Python, Latex, Markdown, RShiny


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
(SEM) Seminarios 1 Catalán primer cuatrimestre tarde
(TE) Teoría 1 Catalán primer cuatrimestre tarde