ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 3 Expository Class: 21 Interactive Classroom: 30 Total: 54
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
Objetivos de la materia
-Conocer y manejar las técnicas estadísticas necesarias para el análisis descriptivo de datos económicos y empresariales, así como a metodología de las principales estadísticas de las que se dispone.
-Conocer y comprender los conceptos y métodos propios de la probabilidad y la inferencia estadística, así como su aplicación al análisis de los fenómenos económicos y empresariales.
-Realizar análisis estadísticos básicos utilizando herramientas informáticas.
-Seleccionar y aplicar las técnicas estadísticas más adecuadas al análisis de cada fenómeno, así como interpretar los resultados obtenidos.
Tema 1.- INTRODUCIÓN.
1.1.- La Ciencia Estadística, definición y contenido.
1.2.- Conceptos básicos de Estadística: Población, Subpoblación, Muestra, Variables, Atributos y Escalas.
Tema 2.- ANÁLISIS DE DATOS UNIVARIANTES.
2.1 - Distribuciones de frecuencias.
2.2.- Representaciones gráficas.
2.3.- Medidas: Resumen numérico de datos cuantitativos univariantes.
TEMA 3.- ANÁLISIS DE DATOS BIVARIANTES.
3.1.- Distribuciones bidimensionales. Tabulación y representaciones gráficas.
3.2.- Distribuciones marginales y condicionadas.
3.3.- Medidas: Resumen numérico de datos cuantitativos bivariantes.
3.3.- Dependencia e independencia estadística. Covarianza.
TEMA 4.- PROBABILIDAD Y MODELOS PROBABILÍSTICOS.
4.1.- Experimentos aleatorios, espacio muestral y sucesos.
4.2.- Propiedades de la probabilidad. Probabilidad condicionada.
4.3.- Variables aleatorias y sus características.
4.4.- Modelos de probabilidad discretos: Ensayos de Bernouilli y distribuciones relacionadas.
4.5.- Modelos de probabilidad continuos: Distribución uniforme y distribución normal.
4.6.- Introducción a la distribución normal bivariante.
TEMA 5.- INTRODUCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
5.1.- Población y muestra. Muestreo aleatorio simple.
5.2.- Estimación puntual de parámetros: proporción y media.
5.3.- Intervalo de confianza para la proporción y para la media.
Bibliografía básica y complementaria
BÁSICA:
Esteban García, J. y otros (2005): Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Thomson, Madrid.
Martín Pliego, F.J. (2004): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial: Teoría y práctica. Thomson Paraninfo S. A., Madrid.
Martín Pliego, F.J., Ruiz-Maya Pérez, L. (2005): Fundamentos de Probabilidad. Thomson, Madrid.
Peña, D., Romo, J. (1997): Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. Mcgraw Hill/Interamericana de España, S.A.U.
Ruiz Muñoz, D. (2004): Manual de Estadística editado por eumed.net.
ISBN: 84-688-6153-7
https://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf
Tomeo, V.; Uña, Isaías (2009) Estadística descriptiva. Garceta, Madrid
COMPLEMENTARIA:
Anderson, D. R.; Sweeney, D.J., Williams, T.A. (2001): Estadística para Administración y Economía. Vol.I. Thomson ed.
Berenson, M.L., Levine, D.M. (1996): Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. Pearson Educación / Prentice Hall.
Casas Sánchez, J.M. (1996): Inferencia Estadística para Economía y Administración de Empresas. Centro de Estudios Ramón Areces.
Durá Peiró, J.M., López Cuñat, J.M. (1989): Fundamentos de Estadística. Estadística descriptiva y Modelos Probabilísticos para la Inferencia. Ariel.
Freund, J.Y., Miller, I., Miller, M. (2000): Estadística matemática con aplicaciones. Pearson Educación / Prentice Hall.
García Barbancho, A. (1992): Estadística Teórica Básica. Probabilidad y modelos probabilísticos. Ariel.
Kazmier, L.J. (2006): Estadística aplicada a administración y economía. McGraw Hil.
Levin, R.I., Rubin, D.S. (1996): Estadística para administradores. Pearson Educación / Prentice Hall.
Newbold, P. (1998): Estadística para los negocios y la economía. Prentice Hall.
Newbold, P. ; Carlson, W.L.; Thorne, B. (2007): Estadística para administración y economía. Prentice Hall.
Novales Cinca, A. (1998): Estadística y Econometría. McGraw Hill.
Ruiz-Maya, L., F.J. Martín Pliego. (1999): Fundamentos de Inferencia Estadística. Ed. AC. (2ª ed. 2000; 3ª ed.2005).
Sarabia Alegría, J.M. (2000): Curso práctico de estadística. Civitas.
Spiegel, M.R.; Schiller, J. ; Alu Srinivasan, R. (2010): Probabilidad y Estadística. McGraw Hill.
Triola, M.F. (2004): Estadística. Pearson Educación.
Webster A.L. (1996): Estadística aplicada a la empresa y a la economía. Irwin.
LIBROS DE EJERCICIOS
Baró Llinás, J. (1987): Cálculo de probabilidades. Parramón.
Baró Llinás, J. (1989): Inferencia estadística. Parramón.
Fernández- Abascal, H., M. Guijarro, J.L. Rojo y J.A. Sanz. (1995): Ejercicios de Cálculo de Probabilidades. Ariel.
Martín Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. y Ruiz-Maya L. (1998): Problemas de probabilidad. AC.
Martín Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. y Ruiz-Maya L. (2000): Problemas de inferencia estadística. AC.
BÁSICAS Y GENERALES
CG2 - Identificar, reunir, analizar e interpretar datos relevantes sobre cuestiones relacionadas con el ámbito empresarial y tecnológico
CB1 - Que los estudiantes demuestren poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, aunque se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 - Que los estudiantes desenvuelvan aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
TRANSVERSALES
CT5 - Capacidad de resolver problemas y tomar decisiones aplicando los conocimientos teóricos a la práctica
CT9 - Capacidad para el aprendizaje autónomo y autoevaluación
ESPECÍFICAS
CE13 - Identificar fuentes de información fiable, elaborar e interpretar dicha información utilizando las técnicas de análisis y las herramientas matemáticas, estadísticas y tecnológicas apropiadas para dar apoyo a la toma de decisiones
Metodología de enseñanza
Las sesiones expositivas tienen como objeto la explicación de los aspectos esenciales de cada uno de los temas incluidos en el programa, proporcionándole al alumnado, la información adicional necesaria que le permita un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje autónoma.
Las sesiones interactivas (en seminario o en aula de informática) estarán orientadas a facilitar la compresión y aprendizaje de los contenidos de la materia y fomentar la participación del alumnado mediante la resolución de problemas, relacionados con el ámbito de la economía en general y de la empresa en particular.
O alumnado tendrá a su disposición recursos didácticos complementarios a las clases en el aula virtual de la materia en el Campus Virtual de la USC
Sistema de evaluación del aprendizaje
El sistema de evaluación tendrá en cuenta todas las actividades desarrolladas por el alumnado: participación activa en clase, realización y presentación de trabajos, informes de prácticas, tests, realización del examen de contenidos, etc.
La evaluación de la materia, tanto en la primera como segunda oportunidad, será de la siguiente forma:
• 60% de la cualificación final se obtendrá mediante un examen final de evaluación de los conocimientos adquiridos.
• 40% restante se obtendrá en base al trabajo realizado a lo largo del cuatrimestre: participación en clase, resultados das distintas probas, trabajos realizados...
En la guía docente de la materia, a disposición del alumnado en el Aula Virtual de la materia, se recogerán con más detalle las actividades que serán tenidas en cuenta en la evaluación, así como la puntuación de cada una de ellas.
De acuerdo con la Normativa de Permanencia vigente en la USC para los estudios de Grao y Máster (art. 5.2), la mera asistencia y/o participación en cualquiera de las actividades sujetas a evaluación supondrá que la nota final del estudiante sea distinta de NO PRESENTADO.
El alumnado con dispensa de asistencia a clase concedida (instrucción nº 1/2017 de la Secretaría General) puede obtener el 100% de la nota en el examen oficial.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la "Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones" de la USC.
Tiempo de estudio y de trabajo personal que debe dedicar un estudiante para superar a materia
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
• Docencia (expositiva e interactiva) 48
• Tutorías en grupos reducidos 3
• Examen y revisión 3
• Trabajo autónomo en grupo o individual (estudio teórico, resolución de ejercicios, prácticas, preparación exámenes,...) 96
Recomendaciones para el estudio de la materia
El lenguaje matemático es necesario para el desarrollo de la materia ya que esta lengua es en la que se expresa la Estadística. En este sentido, el alumnado debe hacer el esfuerzo de emplear este lenguaje durante todo el curso.
Siendo uno de los objetivos de la materia la interpretación de los resultados estadísticos obtenidos o de aquellos otros recogidos en otras fuentes, la participación y discusión en el aula es una herramienta muy útil para la comprensión de la materia.
Observaciones
Juan Carlos Estevez Nuñez
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- ecadrian.estevez [at] usc.es
- Category
- Professor: Temporary PhD professor
Bruno Blanco Varela
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- b.blanco.varela [at] usc.es
- Category
- Professor: Intern Assistant LOSU
| Monday | |||
|---|---|---|---|
| 18:15-19:35 | Grupo /CLE_01 | Galician, Spanish | Classroom 6 |
| 01.21.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 6 |
| 06.19.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 6 |