- Info
Fichas de asignaturas 2016-17
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Código |
Nombre |
|
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| Asignatura |
21506016 |
ESTADÍSTICA AVANZADA
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Créditos Teóricos |
3.5 |
| Título |
21506 |
GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS |
Créditos Prácticos |
2.5 |
| Curso |
|
2 |
Tipo |
Obligatoria |
| Créd. ECTS |
|
6 |
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| Departamento |
C146 |
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
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Requisitos previos
Los requisitos necesarios para cursar esta asignatura están relacionados
directamente con las siguientes habilidades adquiridas en el aprendizaje de
Matemáticas y de Estadística:
Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
Cálculo integral de funciones reales de una variable.
Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de varias variables.
Estadística Descriptiva de una y dos variables. Obtener información de base de
datos.
Cálculo de probabilidades.
Manejo de las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más
habituales.
Recomendaciones
Se recomienda al alumno:
Repasar sus conocimientos sobre matemáticas, adquiridos durante el curso
anterior.
Repasar sus conocimientos de cálculo de probabilidades y estadística
descriptiva adquiridos durante el curso anterior.
Competencias
Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.
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Identificador
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Competencia
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Tipo
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| CB1 |
Que los estudiantes hayan demostrado 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, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también
algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio |
GENERAL |
| 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 |
GENERAL |
| 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 |
GENERAL |
| CB4 |
Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no
especializado |
GENERAL |
| CB5 |
Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores
con un alto grado de autonomía |
GENERAL |
| CE05 |
Conceptos de Estadística |
ESPECÍFICA |
| CE12 |
Conceptos de Inferencia Estadística |
ESPECÍFICA |
| CG01 |
Capacidad de análisis y síntesis |
GENERAL |
| CG02 |
Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio |
GENERAL |
| CG04 |
Capacidad para la resolución de problemas |
GENERAL |
| CG06 |
Comunicación oral y escrita en la propia lengua |
GENERAL |
| CG07 |
Capacidad para tomar decisiones |
GENERAL |
| CG14 |
Capacidad crítica y autocrítica |
GENERAL |
| CG17 |
Capacidad de aprendizaje autónomo |
GENERAL |
Resultados Aprendizaje
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Identificador
|
Resultado
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| R2 |
Ante un problema en ambiente de incertidumbre relativo a una o dos poblaciones, plantear adecuadamente un contraste de hipótesis, realizar dicho contraste a partir de los datos observados y definir correctamente, en términos de los errores asociados, las conclusiones que se derivan del contraste. |
| R1 |
A partir de datos estadísticos observados de una o dos poblaciones, ajustarlos de forma conveniente a un modelo probabilístico, estimar adecuadamente los parámetros poblacionales y obtener intervalos de confianza para los principales parámetros poblacionales.
|
| R4 |
A partir de datos observados de dos
variables aleatorias, valorar la
adecuación del modelo de regresión
lineal, estimar sus parámetros,
realizar los contrastes asociados al
modelo y utilizarlo para el análisis de
la relación entre las variables y para
la predicción.
|
| R3 |
En el caso de más de dos poblaciones, y a partir de un conjunto de datos observados, valorar la adecuación del modelo del Análisis de la Varianza, obtener la correspondiente tabla ANOVA e interpretar adecuadamente los resultados obtenidos. |
Actividades formativas
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Actividad
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Detalle
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Horas
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Grupo
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Competencias a desarrollar
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| 01. Teoría |
Durante las clases teóricas, los profesores
emplearán los siguientes recursos:
Método expositivo: lección magistral, utilizando
presentaciones puestas previamente a disposición
del alumno mediante el Campus Virtual. Se
comentará, ampliará y aclarará los contenidos de
esas presentaciones y se responderá a las dudas
que le surjan al alumno.
Resolución de ejercicios y problemas, recopilados
en relaciones de problemas puestas previamente a
disposición del alumno en el Campus Virtual, así
como comentarios de ejercicios resueltos en
presentaciones, igualmente disponibles
previamente para el alumno. Esta metodología se
empleará, preferentemente, en ejercicios que no
requieren el uso del ordenador.
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28 |
Grande |
CB1
CB2
CB3
CB4
CB5
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
| 03. Prácticas de informática |
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20 |
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| 10. Actividades formativas no presenciales |
Estudio autónomo del alumno |
96 |
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| 12. Actividades de evaluación |
Evaluación de pruebas de seguimiento de la
asignatura durante el desarrollo del curso.
Un examen final teórico-práctico, a realizar con
ordenador dotado con software estadístico, sobre
toda la materia de la asignatura.
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6 |
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Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
La evaluación del alumno se hará combinando dos procedimientos diferentes:
Examen final teórico-práctico sobre toda la materia de la asignatura (80%)
Evaluación del seguimiento y participación del alumno durante el desarrollo del
curso (20%)
Procedimiento de Evaluación
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Tarea/Actividades
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Medios, Técnicas e Instrumentos
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Evaluador/es
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Competencias a evaluar
|
| 1)Pruebas de seguimiento de la asignatura.
2)Examen final
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CB1
CB2
CB3
CB4
CB5
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
Procedimiento de calificación
La calificación final será la media ponderada de cada una de las partes o
procedimientos de evaluación, de acuerdo con la ponderación establecida en el
apartado de criterios generales de evaluación.
Descripcion de los Contenidos
|
Contenido
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Competencias relacionadas
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Resultados de aprendizaje relacionados
|
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: CHI-CUADRADO
|
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R2
R1
|
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA DOS POBLACIONES
|
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R2
R1
|
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA UNA POBLACIÓN
|
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R2
R1
|
EL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE Y MULTIPLE
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CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R2
R1
R4
|
ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA.
|
CE05
CE12
CG01
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R1
|
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN DOS POBLACIONES
|
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R1
|
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN UNA POBLACIÓN
|
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R1
|
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
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CE05
CG01
CG06
CG17
|
R1
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INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS
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CE05
CE12
CG01
CG06
CG14
CG17
|
R2
R1
|
REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
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CB1
CB2
CB3
CB4
CB5
CE05
CE12
CG01
CG02
CG04
CG06
CG07
CG14
CG17
|
R2
R1
R4
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Bibliografía
Bibliografía Básica
· BARÓ LLINAS, J. (1989): Inferencia estadística. Ed. Parramón. · LIND, MARCHAL y WATHEN (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. XIII Edición Ed. McGraw Hill Interamericana. · RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J. (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística. Thomson Editores. · MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ (2005): Problemas de Inferencia Estadística. Thomson Editores. · ESPEJO MIRANDA, I. et al. (2007): Inferencia Estadística. Teoría y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz
Bibliografía Específica
Fuentes bibliográficas complementarias: · CASAS SANCHEZ J.M. et al. (2006) Ejercicios de Inferencia Estadística y Muestreo para economía y administración de empresas. Ed. Pirámide. · CASAS SÁNCHEZ, J.M. (1997): Inferencia estadística (2ª edición). Ed. Centro de estudios Ramón Areces Recursos electrónicos: · Disponibles en el Campus Virtual.
El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.
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Asignaturas
