Profesorado

Gabriel Ruiz Garzón

Situación

Prerrequisitos

No los hay.

Contexto dentro de la titulación

Constituye uno de los complementos de la titulación en Empresariales más
interesante, ya que permite hacer previsiones sobre los datos recogidos,
ordenados y presentados de empresas, privadas o públicas, al objeto de tomar
decisiones y obtener conclusiones.

Recomendaciones

Es aconsejable haber cursado la asignatura Estadística Empresarial que
proporcione conocimientos generales de Estadística.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

•  Capacidad de análisis y síntesis
•  Capacidad para aplicar la teoría a la práctica
•  Resolución de problemas
•  Habilidades para recuperar y analizar información desde
diferentes fuentes
•  Habilidades elementales en informática

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  •  Conocer los enfoques y los métodos de análisis
  cuantitativos y cualitativos
  •  Tener conocimientos de estadística aplicada
  •  Conocimientos de estadística aplicada a las Ciencias
  Sociales
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  •  Producir, recopilar, analizar e interpretar datos
  •  Analizar e interpretar información estadística
  •  Manejar programas informáticos aplicados a la gestión
  empresarial
  

Objetivos

Se pretende que el alumno/a sea capaz de:
- Conocer y manejar los diferentes modelos de variables aleatorias propios de
la Inferencia.
- Comprender el papel fundamental del azar en la obtención de las muestras.
- Conocer los procedimientos usuales de muestreo y desarrollar la capacidad
crítica necesaria para analizar los resultados de un muestreo.
- Distinguir entre estadístico, estimador y una estimación.
- Construir e interpretar adecuadamente intervalos de confianza habituales en
poblaciones normales.
- Asimilar la idea de hipótesis estadística y comprender en qué consiste un
procedimiento de contraste de hipótesis.
- Definir e interpretar el concepto de p-valor.
- Relacionar los intervalos de confianza y los contrastes.
- Distinguir entre contrastes paramétricos y no paramétricos, y elegir el
procedimiento adecuado.
- Aplicar los contrastes no paramétricos habituales.

Programa

Unidad 1: Introducción a la Inferencia Estadística y al Muestreo
1.1 Definiciones.
1.2 Introducción a la Teoría de Muestras.
1.3 Muestreos no probabilísticos.
1.4 Muestreos probabilísticos.
1.4.1 Muestreo aleatorio simple.
1.4.2 Muestreo aleatorio con reemplazamiento.
1.4.3 Muestreo estratificado.
1.4.4 Muestreo por conglomerados unietápico.
1.4.5 Muestreo por conglomerados con submuestreo.
1.4.6 Muestreo sistemático.
1.4.7 Muestreo bifásico.
1.5 Otros tipos de muestreo.
1.6 Métodos muestrales en el tiempo.

Unidad 2: Muestreo en poblaciones normales.
2.1 Distribución chi-cuadrado de Pearson.
2.1.1 Distribución de la varianza muestral. Teorema de Fisher.
2.2 Distribución t de Student.
2.2.1 Distribución del estadístico media muestral.
2.2.2 Distribución de la diferencia de medias muestrales.
2.3 Distribución F de Fisher-Snedecor.
2.3.1 Distribución del cociente de varianzas muestrales.

Unidad 3: Estimación.
3.1 Estimación puntual paramétrica.
3.1.1 El método analógico.
3.1.2 El método de los momentos.
3.3 Estimador por intervalos de confianza.
3.3.1 Concepto de intervalo de confianza.
3.3.2 Método del pivote.
3.3 Intervalo para la media de una población normal.
3.3.1 Con varianza conocida.
3.3.2 Con varianza desconocida y muestra pequeña.
3.3.3 Con varianza desconocida y muestra grande.
3.4 Intervalo de confianza para la varianza.
3.5 Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones
normales independientes
3.5.1 Con varianzas conocidas.
3.5.2 Con varianzas desconocidas pero iguales y muestras pequeñas.
3.5.3 Con varianzas desconocidas pero distintas y muestras pequeñas.
3.5.4 Con varianzas desconocidas y muestras grandes.
3.6 Intervalo de confianza para la diferencia de medias de datos apareados y
muestras pequeñas.
3.7 Intervalo de confianza para la razón de varianzas con medias desconocidas.
3.8 Intervalos de confianza asintóticos.
3.8.1 Intervalo de confianza para la proporción.
3.8.2 Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones.

Unidad 4: Contrastes de hipótesis.
4.1 Introducción.
4.2 Pasos para la realización de un contraste.
4.3 Relación entre intervalos y contrastes.
4.4 Contrastes para la media de una población normal.
4.4.1 Con varianza conocida.
4.4.2 Con varianza desconocida y muestra pequeña.
4.4.3 Con varianza desconocida y muestra grande.
4.5 Contraste de confianza para la varianza de una población normal.
4.6 Contraste de confianza para las medias de dos poblaciones normales
independientes
4.6.1 Con varianzas conocidas.
4.6.2 Con varianzas desconocidas, iguales y muestras pequeñas
4.6.3 Con varianzas desconocidas, distintas y muestras pequeñas
4.6.4 Con varianzas desconocidas y muestras grandes
4.7 Contraste para la comparación de 2 medias de dos poblaciones normales
dependientes.
4.8 Contraste para las varianzas de dos poblaciones normales.
4.9 Contrastes asintóticos.
4.9.1 Contraste para la proporción.
4.9.2 Contraste para la igualdad de proporciones.

Unidad 5: Contrastes de bondad de ajuste y tablas de contingencia.
5.1 Introducción.
5.2 Contrastes de bondad de ajuste.
5.3 Contraste de independencia.
5.4 Contraste de homogeneidad.

Actividades

*  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.- Simulación.
Práctica 2.- Modelos de distribuciones de Probabilidad.
Práctica 3.- Intervalos de confianza.
Práctica 4.- Contrastes de hipótesis.
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 podrá aplicar las
disposiciones oportunas, dentro del marco del ordenamiento del Vicerrectorado
de Ordenación Académica, para garantizar la calidad de la docencia.

•  Los alumnos que no tengan la clave de entrada en los ordenadores del
Aula de Informática deben 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.

Metodología

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.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 100

• Clases Teóricas: 20  
• Clases Prácticas: 11  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 14  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 16  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 35  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 4  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

TIPO DE PRUEBAS
Cada examen constará de varias preguntas de teoría de contestación breve y
de varios problemas (de 2 horas 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) y tablas
estadísticas oficiales.

CRITERIOS DE CORRECCIÓN DE LAS PRUEBAS
Se penalizará especialmente errores matemáticos graves tales, como por
ejemplo, divisiones por cero, expresiones al cuadrado negativas, trabajar con
probabilidades u otros coeficientes fuera de su rango de variación  etc.

COMPONENTES DE LA CALIFICACIÓN FINAL Y PESO DE CADA UNA
Cada examen constará de varias 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.

Recursos Bibliográficos

BÁSICA DE TEORÍA
[1] BERENSON, M.L. Y OTROS. (2001) “Estadística para la Administración”. Ed.:
Prentice-Hall.
[2] GARCÍA RAMOS, J.A., RAMOS GONZÁLEZ, C. y RUIZ GARZÓN, G.
(2006) “Estadística Administrativa”. Ed.: Servicio de
Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
[3] LIND, D. A., MARCHAL, W. G. y WATHEN, S. A. (2005) “Estadística aplicada a
los negocios y a la Economía”. Ed.: McGraw-Hill.
[4] MARTÍN PLIEGO,  F. J. - RUIZ MAYA, L. (1995)  “Estadística I:
Probabilidad”. Ed.: AC.
[5] MARTÍN PLIEGO,  F. J. - RUIZ MAYA, L. (1995)  “Estadística II:
Inferencia”. Ed.: AC.
[6] NEWBOLD, P., CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2007) “Estadística para la
Administración y Economía”. Ed.:  Pearson-Prentice-Hall.
[7] PEÑA, D. (2001) “Fundamentos de Estadística”. Alianza Editorial


BÁSICA DE PROBLEMAS
[8] FERNÁNDEZ ABASCAL, H.; GUIJARRO, M.M.; ROJO, J.L.;SANZ, J.A. (1995).
Ejercicios de cálculo de probabilidades. Ed.: Ariel Economía.
[9] QUESADA, V.; ISIDORO, A.; LÓPEZ, L.A. (1990). Curso y ejercicios de
Estadística. Ed.: Alhambra.
[10] SPIEGEL, M. R. (1997). Estadística. Ed.: McGraw Hill.

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