Gabriel Ruiz Garzón

Dada una serie de datos estadísticos unidimensionales, el alumno/a deberá
ser capaz de:
* Construir tablas y representar datos utilizando diferentes tipos de
gráficos, eligiendo en cada caso el más adecuado.
* Conocer y comprender la necesidad de las medidas de posición y
dispersión, sus ventajas e inconvenientes.
* Comparar la desigualdad de dos series de datos.
Dada una serie de datos estadísticos bidimensionales, el alumno/a
deberá ser capaz de:
* Obtener la distribución conjunta y las distribuciones marginales y
condicionadas.
* Representar el diagrama de dispersión e interpretarlo correctamente,
distinguiendo los casos de clara dependencia.
* Interpretar la covarianza como medida de la dependencia lineal.
* Obtener la recta de regresión mínimo-cuadrática e interpretar los
coeficientes de regresión.
* Calcular diferentes tipos de coeficientes de correlación.
* Dada una serie de observaciones, obtener los índices simples y complejos
habituales, tanto ponderados como sin ponderar.
* Entender un índice de precios de consumo como un indicador de la variación
de los precios pagados por consumidores pertenecientes a un determinado
estrato socio-económico.
* Aislar y calcular las distintas componentes de una serie temporal.
* Ser capaz de desestacionalizar una serie temporal.

Unidad 1: Organización y representación de la información.
1.1 Introducción.
1.1.1 Breve reseña histórica.
1.1.2. La Estadística Administrativa: Aplicaciones.
1.2 Variables estadísticas.
1.3 Distribuciones de frecuencias. Tipos.
1.4 Representación numérica.
1.5 Representaciones gráficas.

Unidad 2: Resumen de datos: Medidas de posición.
2.1 Medidas centrales
2.1.1. La media aritmética. Propiedades.
2.1.2. Otras medias.
2.1.3. La mediana.
2.1.4. La moda.
2.2 Medidas de posición no centrales.
2.3 Momentos no centrados y centrados.

Unidad 3:  Resumen de datos: Medidas de dispersión.
3.1 Medidas de dispersión absoluta
3.1.1. Recorridos. Desviaciones medias.
3.1.2. Varianza y desviación típica.
3.1.3. Normalización o tipificación.
3.2 Medidas de dispersión relativa.
3.2.1. Recorridos.
3.2.2. Coeficiente de variación de Pearson.

Unidad 4: Resumen de datos: Medidas de forma.
4.1 Medidas de asimetría.
4.1.1. Coeficiente de asimetría de Fisher.
4.1.2. Coeficiente de asimetría de Pearson.
4.2 Medidas de curtosis.
4.2.1. Introducción al modelo Normal.
4.2.2. Coeficiente de curtosis de Fisher.
4.3 Análisis Exploratorio de Datos.
4.1.1. Diagrama de cajas y bigotes.
4.1.2. Diagrama de tallo y hojas.

Unidad 5: Medidas de desigualdad.
5.1 Medidas de desigualdad o concentración.
5.2 Estudio gráfico de la desigualdad: la curva de Lorenz.
5.3 Estudio analítico de la desigualdad: el índice de Gini.

Unidad 6: Variables estadísticas bidimensionales.
6.1 Distribución conjunta.  Tablas de doble entrada.
6.2 Distribuciones marginales y condicionadas.
6.3 Representaciones gráficas.
6.4 Momentos no centrados y centrados.
6.5 Independencia de variables estadísticas.
6.6 Dependencia lineal. Covarianza.

Unidad 7: Ajustes.
7.1 Introducción.
7.1.1. El método de mínimos cuadrados.
7.2 Ajuste lineal. Función de consumo de Keynes.
7.3 Ajustes reducibles al caso lineal.
7.3.1. Ajuste hiperbólico: curvas de demanda.
7.3.2. Ajuste potencial: función de producción de Coob-Douglas.
7.3.3. Ajuste exponencial: modelo de crecimiento de Harrod-Domar.
7.4 Otros ajustes
7.4.1. Exponencial modificada: La ley de Makeham.
7.4.2. La curva logística.

Unidad 8: Regresión simple.
8.1 Introducción al concepto de regresión.
8.2 Regresión de la media.
8.3 Regresión mínimo-cuadrática.
8.3.1. Regresión lineal mínimo-cuadrática.
8.3.2. Propiedades de las rectas de regresión.
8.4 Línea de Tukey o línea Mediana-Mediana.

Unidad 9: Correlación simple.
9.1 Concepto de correlación.
9.2 Medidas de correlación.
9.2.1. Varianza residual. Análisis de residuos.
9.2.2. Coeficiente de determinación. Interpretación.
9.3 Correlación lineal.
9.3.1. Descomposición de la varianza total.
9.3.3. Relación entre el coeficiente de correlación lineal.
Interpretación y propiedades.
9.4 Bondad de ajuste para otras funciones.
9.5 Predicción.
9.6 Correlación espuria.

Unidad 10: Números Índices.
10.1 Concepto de número índice.
10.2 Índices simples.
10.3 Propiedades de los índices simples.
10.4 Índices complejos.
10.4.1. Índices complejos no ponderarados.
10.4.2. Índices complejos ponderados.
10.5 Índices encadenados.

Unidad 11: Índices de precios.
11.1 Introducción.
11.2 Índices de precios complejos no ponderados.
11.3 Índices de precios complejos ponderados.
11.4 Propiedades deseables de los índices complejos.
11.5 Enlaces y cambios de bases.
11.6 Deflación de series estadísticas.
11.7 Variación de un índice. Repercusión y participación.

Unidad 12: Series temporales: análisis descriptivo
12.1 Concepto de serie temporal. Su representación.
12.2 Descripción de una serie temporal: componentes.
12.3 Análisis de la tendencia.
12.3.1. Método de ajuste analítico.
12.3.2. Método de las medias móviles o método mecánico.
12.4 Análisis de la estacionalidad.
12.4.1. Método de las medias mensuales o método analítico.
12.4.2. Método de las medias móviles o método mecánico.

*  En el Aula de Informática, con una duración de un crédito, se impartirán
diversos contenidos de la asignatura. Las prácticas a desarrollar serán:
Práctica 1.- Gestión de datos.
Práctica 2.- Variables estadísticas unidimensionales.
Práctica 3.- Variables estadísticas bidimensionales.
Práctica 4.- Series Temporales.
Práctica 5.- Repaso.

•  Las prácticas se impartirán dentro del horario habitual de la
asignatura al finalizar el creditaje de la teoría y al final del
cuatrimestre.

•  En caso de que el número de alumnos apuntados a las prácticas
supere con creces la capacidad del aula de informática el profesor podría
aplicar la disposición vigésiquinta de la Resolución del VOIAE por la
que se disponen las instrucciones para coordinar los Planes de Ordenación
Docente de Centros y Departamentos
2008/2009.


•  Los alumnos que no tengan la clave de entrada en los ordenadores
del Aula de Informática deben pasarse por Conserjería para solicitarla y
poder así hacer las prácticas de la asignatura.

•  Los alumnos acudirán a las prácticas provistos del material informático
necesario donde guardar los datos de las prácticas realizadas.

CLASES TEÓRICAS
La presentación de los contenidos se realizará a través de transparencias
que se corresponden con el manual básico publicado por el Servicio de
Publicaciones de la UCA del que el profesor es coautor y de otros materiales
depositados dentro del Aula Virtual.

CLASES PRÁCTICAS
En el Aula de Informática, se impartirán diversos contenidos de la
asignatura usando el paquete estadístico Statgraphics.

Nº de Horas (indicar total): 138

• Clases Teóricas: 28  
• Clases Prácticas: 14  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 18  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 25  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 49  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 4  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

TIPO DE PRUEBAS
Cada examen constará de 8 a 10 preguntas de teoría de contestación breve
y de varios problemas (de 2 horas y media de duración) y un examen de
prácticas de ordenador (de media hora de duración).
Durante la realización de los exámenes se permitirá la utilización de
calculadoras, así como formularios (entregados por los profesores).


CRITERIOS DE CORRECCIÓN DE LAS PRUEBAS
Serán penalizados especialmente errores matemáticos graves tales, como por
ejemplo, divisiones por cero, trabajar con varianzas,
coeficientes de determinación, de correlación, valores de determinadas
variables, etc... fuera de su rango de variación, etc.

COMPONENTES DE LA CALIFICACIÓN FINAL Y PESO DE CADA UNA
Cada examen constará de 8 a 10 preguntas de teoría de contestación breve
(con una valoración del 20% de la nota global del examen), así como varios
problemas (con una valoración del 55% de la nota global del examen) y un
examen de prácticas de ordenador (con una valoración del 15% de la nota
global del examen). La realización y presentación, dentro de las fechas límites
que se establezcan, de relaciones de problemas aportarán el 10% de la nota
global.

BÁSICA DE TEORÍA
[1] BERENSON, M.L. Y OTROS. (2001) “Estadística para la Administración”. Ed.:
Prentice-Hall.
[2] ESTEBAN GARCÍA, J.  y OTROS. (2005) “Estadística Descriptiva y nociones de
Probabilidad”. Ed. Thomson Paraninfo. Valencia.
[3] FERNÁNDEZ CUESTA, C. - FUENTES GARCÍA, F. (1995) “Curso de estadística
descriptiva. Teoría y práctica”. Ed.: Ariel Economía.
[4] GARCÍA RAMOS, J.A., RAMOS GONZÁLEZ, C. y RUIZ GARZÓN, G.(2006) “Estadística
Administrativa”. Ed.: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
[5] LIND, D. A., MARCHAL, W. G. y WATHEN, S. A. (2005) “Estadística aplicada a
los negocios y a la Economía”. Ed.: McGraw-Hill.
[6] LLORENTE, F. y otros (2007) “Principios de Estadística Descriptiva aplicada
a la Empresa”. Ed.: Ramón Areces
[7] MARTÍN PLIEGO,  F.J. (1994)  “Introducción a la estadística económica y
empresarial. (Teoría y práctica)”. Ed.: AC.
[8] NEWBOLD, P., CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2007) “Estadística para
Administración y Economía”. Ed.: Pearson-Prentice-Hall.
[9] REY, C. y RAMIL, M. (2007) “Introducción a la Estadística Descriptiva”.
Ed.: Netbiblo
[10] RUIZ, G. (2007) “Protagonistas de la Estadística (Una historia de la
Estadística en Cómic)”. Ed.: Septem Ediciones.


BÁSICA DE PROBLEMAS
[11] BEDATE, A. - GONZÁLEZ, J. - RIVAS, A. - SANZ, J.A. (1996);Problemas de
Estadística descriptiva empresarial; Ed.: Ariel.
[12] COQUILLAT DURÁN, F. (1991);Estadística descriptiva. Metodología y
cálculo; Ed.: Tebar Flores.
[13] QUESADA, V. - ISIDORO, A. - LÓPEZ, L.A. (1990);Curso y ejercicios de
Estadística; Ed.:Alhambra.

BÁSICA DE PRÁCTICAS
[14] PÉREZ, César (1995);Análisis estadístico con Statgraphics. Técnicas
básicas; Ed.: RA-MA.