Programa. Asignatura: Estadística Aplicada. año de la Carrera de Contador Público

Transcripción

1 Sede y localidad Carrera Sede Atlántica, Viedma Contador Publico Programa Asignatura: Estadística Aplicada Año calendario: 2012 Carga horaria semanal: 6 (seis) hs. Cuatrimestre: Primer Cuatrimestre. Segundo año de la Carrera de Contador Público Carga horaria total: 96 hs. Días y horario de cursada: Martes y Jueves de 15 a 18 hs. Entre el 5/03 y 21/06/2012 Horario, días y lugar de consulta: Sociedad Rural de Viedma Don Bosco y Leloir. Lunes y Miércoles de 16 a 17 hs. Exámenes parciales: Parcial I. Al finalizar Unidad IV. Martes 10/04/2012 Examen recuperatorio del Parcial I. Martes 17/04/2012 Parcial II. Al finalizar Unidad X. Jueves 14/06/1012 Examen recuperatorio del Parcial II. Jueves 21/06/2012 Los parciales son en los horarios de clase. Horas de estudio recomendadas (extra clase): 6 hs. semanales Comunicación con el docente: estadistica1atlantica@gmail.com Profesor Adjunto: Lic. Stella Maris Torres Programa Analítico de la asignatura Contenidos mínimos establecidos por Plan de Estudio Contenidos I Definiciones y conceptos fundamentales. Análisis descriptivo de datos individuales: variables discretas y continuas, medidas de posición, medidas de variabilidad y concentración. Distribución o series de frecuencias, histograma, simetría, Curtosis. Teoría de la probabilidad, Ley empírica del azar, sucesos independientes, probabilidad condicional. Teorema de Bayes. Variables aleatorias discretas: funciones de distribución y probabilidad, esperanza, varianza, proceso de Bernoulli. Distribuciones Binomial, de Pascal, Hipergeométrica y de Poisson. Muestreo. Variables aleatorias continuas: función de densidad de probabilidad, distribución normal. Suma de variables aleatorias. Teorema central del límite. Contenidos II Revisión de variables aleatorias discretas y continuas, principales distribuciones. Teoremas central del Límite y de Tchebycheff. Principios de inferencia estadística. Inferencia en poblaciones normales. Inferencias en los procesos de Bernoulli. Regresión lineal de dos variables. Conceptos básicos de regresión múltiple. Pruebas de bondad de ajuste y tablas de contingencia. Regresión lineal y múltiple. Series de tiempo. Índices Objetivos de la asignatura: Conocer conceptualmente la metodología de los principales métodos estadísticos y su aplicación en el ámbito empresario. Conocer las limitaciones de cada uno de estos métodos. Enfatizar la adquisición de nuevo lenguaje conceptual y su ejercitación, que permitan el futuro trabajo en equipo y la relación con otras profesiones (estadísticos). Preparar a los alumnos para el análisis de información que les permita no sólo abordar temas de otras materias de la carrera, sino también de su vida profesional. Se pretende que los alumnos incorporen los siguientes conocimientos: 1- Ordenamiento de la Información, para obtener significados. Tablas, gráficos y medidas de

2 posición y dispersión para una distribución de frecuencias. 2- Ideas introductorias de probabilidad que permitan tener claridad conceptual sobre la Estadística Inferencial. En este marco se hará especial referencia a la distribución normal. 3- Los principales métodos de muestreo y los principales métodos de estimación de parámetros (estimación puntual, por intervalos y test de hipótesis). Los requerimientos de información previa para realizar la aplicación de estos métodos. Limitaciones de los mismos. 4- Conocimiento de la relación de dos o más variables. Análisis de Regresión y Correlación. 5- Metodologías para el cálculo de los números índices. Su significado y limitaciones. Números índices utilizados en la actualidad. Propuesta Metodológica (teóricos / comisiones / laboratorio) Se dictarán clases teóricas y prácticas. En las primeras se desarrollarán las unidades del programa de la asignatura, introduciendo al alumno en los aspectos conceptuales que constituyen el lenguaje básico de la asignatura, procurándose ilustrarlos con ejemplos. En las clases prácticas se pondrán a prueba los conocimientos adquiridos, mediante ejercicios y preguntas. Un tercio de las horas totales de la materia se dedicarán a las clases prácticas. Se estimulará la participación de los alumnos en clase. Forma de aprobación Alumnos regulares: La regularidad se alcanzará con la aprobación de dos exámenes parciales, con un examen recuperatorio para cada parcial. El recuperatorio tendrá lugar la semana siguiente a la realización del parcial. En cada examen parcial -o en el recuperatorio-, la calificación deberá ser igual o superior a cuatro (4) para alcanzar la regularidad, en tanto se haya cumplido con la asistencia mínima: se exigirá una asistencia del 75% a las clases (tanto teóricas como prácticas). Mediando la debida justificación, las inasistencias no se computarán como tales. Los alumnos regulares obtendrán la aprobación de la materia mediante un examen oral y práctico en el que deberán lograr una calificación igual o superior a cuatro (4). Alumnos libres: Los alumnos libres deberán rendir un examen escrito cuya aprobación los habilitará para rendir un examen oral adicional en el mismo día. Ambos exámenes se aprobarán con una calificación igual o superior a cuatro (4) cada uno. Unidad I Contenidos: Qué es la Estadística Historia. Subdivisiones de la estadística. Problemas estadísticos ilustrativos. Presentación de la materia. Población y muestra. Rol de la estadística en la obtención de inferencias. Rol del estado. Presentación de las instituciones nacionales y provinciales responsables de las estadísticas de estado. Principales leyes que rigen el Sistema Estadístico Nacional. Indicadores que se publican periódicamente, en estos organismos y que forman parte de este curso. Conceptos de la Unidad I Estadística descriptiva, población, muestra. Estadística inferencial. Probabilidad, azar, estimadores. Primera clase de dictado, martes 6 de marzo. Levin, Richard I; Rubin, David S, Estadística para Administradores. Mexico, D.F.: Prentice Hall Hispanoamericana, S.A, ª ed. Capítulo 1. Webster, Allen L, Estadística aplicada a los negocios y la economía. Bogotá, Colombia: Irwin Mc Graw Hill, 2000, 3ª. ed. Capítulo 1

3 Unidad II Contenidos: Descripción de un conjunto de datos Recolección de datos. Organización de los datos: Arreglos y distribución de frecuencias. Construcción de una distribución de frecuencias. Frecuencias absolutas y relativas. Gráficos- Representación gráfica de una distribución de frecuencias: Histograma y Polígonos. Medidas descriptivas de una distribución de frecuencias: medidas de tendencia central y dispersión. Medidas de tendencia central para datos no agrupados: media, media ponderada, media geométrica, mediana y modo. Comparación de la media, la mediana y el modo. Medidas de Dispersión: Importancia de las mismas. rango, varianza y desvío estandar (población y muestra). Medidas de tendencia central y de dispersión para datos agrupados: media, mediana, modo, varianza y desvío estandar. Teorema de Chebyshev. Sesgo. Dispersión relativa: coeficiente de variación. Problemas. Conceptos de la unidad II Arreglo de datos. Clase. Curva de frecuencias. Datos discretos. Datos continuos. Distribución de frecuencias. Distribución de frecuencias acumuladas. Distribución de frecuencias relativas. Histograma y polígono de frecuencias. Media. Mediana. Modo. Dispersión. Varianza. Desvío estándar. Jueves 8 marzo a martes 13 inclusive Levin, Richard I; Rubin, David S, Estadística para Administradores. México, D.F.: Prentice Hall Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulos 2 y 3 Webster, Allen L, Estadística aplicada a los negocios y la economía. Bogotá, Colombia: Irwin Mc Graw Hill, 2000, 3ª ed. Capítulos 2 y 3 Unidad III Contenidos: Probabilidad Historia y relevancia de la teoría de probabilidad. Algunos conceptos básicos de probabilidad. Tres tipos de probabilidad: Probabilidad clásica, frecuencia relativa, probabilidad subjetiva. Reglas de probabilidad: regla de la adición para eventos mutuamente excluyentes, regla de la adición para eventos que no son mutuamente excluyentes. Probabilidad bajo condiciones de independencia estadística: Probabilidades marginales, probabilidades conjuntas y probabilidades condicionales. Probabilidad bajo condiciones de dependencia estadística: Probabilidad condicional, probabilidad conjunta y probabilidad marginal. Teorema de Bayes Conceptos de la unidad III: Dependencia estadística. Evento. Espacio muestral. Probabilidad. Probabilidad clásica. Probabilidad condicional. Probabilidad conjunta. Probabilidad marginal. Teorema de Bayes. Jueves 15 a jueves 22 de marzo inclusive. Levin, Richard I; Rubin, David S, Estadística para Administradores. México, D.F.: Prentice Hall Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 4 Hill, 2000, 3er ed. Capítulo 4 Unidad IV Contenidos: Distribuciones de probabilidad Introducción a las distribuciones de probabilidad. Ejemplos. Tipos de distribuciones: discretas y continuas. Variables aleatorias: discreta y continua y su distribución de probabilidad. Valor esperado de una variable aleatoria. Uso del valor esperado en la toma de decisiones. Varianza de una distribución

4 binomial. Combinación de probabilidades y valores monetarios. La distribución binomial. Algunas ilustraciones de la distribución binomial. Uso de las tablas. Cumplimiento de las condiciones para el proceso de Bernoulli. La distribución de Poisson. Características de los procesos que producen una distribución de Poisson. Uso de la tabla. Distribuciones hipergeométrica, exponencial y uniforme. La distribución normal: distribución de una variable aleatoria continua. Características. Calculo de probabilidades con la desviación normal. Uso de la tabla de la distribución normal estándar. La distribución normal estándar. Conceptos de la unidad IV Distribución de probabilidad discreta. Distribución binomial. Distribución de Poisson. Valor esperado. Variable aleatoria continua. Distribución normal. Esperanza y Varianza. Martes 27 de marzo hasta el martes 3 de abril inclusive Levin, Richard I; Rubin, David S, Estadística para Administradores. México, D.F.: Prentice Hall Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 5. Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 5. Unidad V Contenidos : Muestreo, distribuciones muestrales y estimación Introducción al muestreo. Estadísticas y parámetros. Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio. Muestreo aleatorio simple. Muestreo sistemático. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerado o racimos. Introducción a las distribuciones de muestreo estadístico. Descripción de las distribuciones de muestras. Concepto y uso del error estándar. Impacto de la muestra en el error estandar. Muestreo de poblaciones normales. Muestreo de poblaciones no normales. Teorema central del Límite. Consideraciones adicionales en el muestreo: multiplicador para población finita. La distribución de las proporciones muestrales. Conceptos de la unidad V Muestra. Muestra aleatoria. Muestreo aleatorio simple. Muestreo con reemplazo. Estratos. Muestreo estratificado. Inferencia. Distribución muestral de un estadístico. Distribución muestral de la media. Error de muestreo. Teorema central del límite. Jueves 12 de abril a jueves 24 de abril inclusive. Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 6 Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 6. Unidad VI Contenidos: Estimación Introducción. Tipos de estimación. Estimador y estimaciones. Criterios para seleccionar un buen estimador. Métodos de estimación. Conceptos básicos. Estimación puntual: de la media, varianza y desvío estándar. Estimación puntual de la proporción. Estimación por intervalo: Conceptos básicos. Estimación por intervalos e intervalos de confianza. Estimación por intervalo de la media a partir de muestras grandes. Estimación por intervalo de la proporción a partir de muestras grandes. Estimación por intervalo mediante la distribución t. Uso de la tabla t. Determinación del tamaño de muestra en una estimación. Tamaño de muestra para estimar una media. Tamaño de muestra para estimar una

5 proporción. Conceptos de la unidad VI Estimación. Propiedades de los estimadores. Límites de confianza. Nivel de confianza Jueves 26 de abril a martes 8 de mayo Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 7 Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 7. Unidad VII Contenidos: Prueba de Hipótesis, prueba de una sola muestra Introducción. Conceptos básicos en el procedimiento de prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis. Interpretación del nivel de significación. Selección de un nivel de significación. Errores Tipo I y tipo II. Decisión sobre el tipo de distribución a utilizar en la prueba de hipótesis. Pruebas de hipótesis de dos extremos y de un extremo. Prueba de hipótesis de medias cuando se conoce el desvío estándar de la población. Prueba de dos extremos. Prueba de un extremo. Medición de la potencia de una prueba de hipótesis. Prueba de hipótesis de proporción. Prueba de hipótesis de medias cuando se desconoce el desvío estándar de la población. Prueba de dos extremos con distribución t. Prueba de un extremo con distribución t. Conceptos de la unidad VII. Error tipo I. Error tipo II. Hipótesis. Hipótesis alternativa. Hipótesis nula. Nivel de significancia. Prueba de extremo inferior. Prueba de extremo superior. Prueba de dos extremos. Valor crítico. Jueves 10 de mayo a jueves 17 de mayo inclusive. Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 8 Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 8. Unidad VIII Contenidos: Regresión Simple y Correlación Introducción. Tipos de relaciones. Diagramas de dispersión. Estimación mediante la línea de regresión. El método de mínimos cuadrados. Verificación de la ecuación de estimación. El error estándar de la estimación. Interpretación del error estándar de la estimación. Intervalos de predicción aproximados. Análisis de correlación. Coeficiente de determinación. Interpretación del R 2. El coeficiente de correlación. Inferencias sobre parámetros de población. Usos de la regresión y el análisis de correlación: limitaciones errores y advertencias. Conceptos de la unidad VIII Relación lineal. Variable dependiente. Variable independiente. Relación directa. Relación inversa. Relación curvilínea. Pendiente. Regresión. Línea de regresión. Método de mínimos cuadrados. Ecuación de estimación. Coeficiente de correlación.

6 Martes 22 de mayo a martes 29 inclusive. Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 12. Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 11. Unidad IX Contenidos: Números Índices Definición de número índice. Tipos de números índices. Usos. Problemas relacionados con los números índice. Índice de precios simple. Índice de precios agregativos. Índice de precios agregativos ponderados. Indices específicos: Indices de precios al consumidor, otros índices. Problemas en la construcción y uso de los números índices. Conceptos de la unidad IX Numero índice. Porcentaje relativo. Índice de agregados no pesados. Índice ponderado. Método de Laspeyres. Método de Paasche. Índice de cantidad. Índice de precios. Índice de precios al consumidor. Jueves 31 de mayo a jueves 7 de junio inclusive. Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 16 Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 13 Unidad X Contenidos: Series de tiempo Introducción. Variación en series temporales: tendencia secular, fluctuación cíclica, vacación estacional, variación irregular. Análisis de tendencia. Variación cíclica. Método de los residuos. Variación temporal. Método de razón de promedio móvil. Variación irregular. Conceptos de la unidad X Tendencia. Desestacionalización. Fluctuación cíclica. Método de residuos. Tendencia secular. Variación temporal. Martes 12 de junio al martes 19 inclusive. Hispanoamericana, S.A., ª ed. Capítulo 15 Hill, 2000, 3ª ed. Capítulo 13