FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONOMICAS

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1 FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y ECONOMICAS PLANIFICACIÓN DE LA DOCENCIA UNIVERSITARIA GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA II

2 1. DATOS DE IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA. Título: Facultad: Departamento/Instituto: Grado en ADE Ciencias Jurídicas y Económicas Administración y Dirección de Empresas Módulo: Denominación de la asignatura: Estadística ii Código: Curso: 2º Semestre: 1º Tipo de asignatura (básica, obligatoria u optativa): Obligatoria Créditos ECTS: 6 Modalidad/es de enseñanza: Lengua vehicular: Presencial Castellano Equipo docente: Profesor/a: Antonio Carrillo Espartero Grupos: Despacho: Teléfono: Ext. E mail: Página web: 1

3 2. REQUISITOS PREVIOS. Esenciales: Haber superado Estadística I y tener conocimientos básicos de Matemáticas. Las herramientas matemáticas necesarias para el desarrollo de la asignatura son: matrices y determinantes, resolución de ecuaciones y sistemas de ecuaciones lineales, representación gráfica de funciones y cálculo básico diferencial e integral. Aconsejables: Teoría combinatoria, cálculo de probabilidades y distribuciones de probabilidad. 3. SENTIDO Y APORTACIONES DE LA ASIGNATURA AL PLAN DE ESTUDIOS. Campo de conocimiento al pertenece la asignatura. Administración y Dirección de Empresa Relación de interdisciplinariedad con otras asignaturas del curriculum. Contabilidad Planificación y Control Financiero Matemáticas Empresariales Organización y Administración de Empresas Finanzas Internacionales y Gestión del Riesgo Financiero Dirección de Operaciones Aportaciones al plan de estudios e interés profesional de la asignatura. La asignatura Estadística II, que completa y amplía los conocimientos adquiridos en la asignatura Estadística I, que se cursa en el curso 1º, es uno de los soportes del desarrollo del programa científico de la carrera. Esta materia aproxima al alumno a la realidad empresarial, en especial en su aspecto cuantitativo, clave en cualquier negocio, y a la vez le conciencia del proceso de toma de decisiones. 2

4 4. RESULTADOS DE APRENDIZAJE EN RELACIÓN CON LAS COMPETENCIAS QUE DESARROLLA LA MATERIA. COMPETENCIAS GENÉRICAS Capacidad para analizar y sintetizar información. Capacidad para reflexionar y tomar decisiones en función de los conocimientos adquiridos Capacidad para trabajar en equipo y adaptarse a nuevas situaciones RESULTADOS DE APRENDIZAJE RELACIONADOS CON LAS COMPETENCIAS GENÉRICAS Realizar resúmenes de documentación y presentaciones de la misma Resolver problemas de forma individual Resolver problemas de forma grupal y dinámica Asimilación crítica de la información recibida Capacidad crítica y autocrítica y capacidad de compromiso ético COMPETENCIAS ESPECÍFICAS Conocimiento del análisis de datos con SPSS. Conocimiento de los tipos y métodos de muestreo Conocer la Teoría de la Estimación Conocer el contraste de Hipótesis Conocer los métodos PERT y CPM de control de proyectos Conocer el análisis de series temporales mediante los modelos clásicos y la metodología ARIMA Conocer los principios de la Econometría RESULTADOS DE APRENDIZAJE RELACIONADOS CON LAS COMPETENCIAS ESPECÍFICAS La posibilidad de analizar datos de interés empresarial, como son: precios de materias primas y productos, ventas etc. Extrayendo de ellos toda la información que contienen con el software SPSS. Realizar muestreos, tanto de productos como de datos u opinión de clientes. Hacer estimaciones puntuales o por intervalos de confianza para parámetros poblacionales de interés en la toma de decisiones. Realizar contrastes de hipótesis para verificar con rigor estadístico si fueron efectivos cambios introducidos en los sistemas de producción, campañas publicitarias, etc. Controlar proyectos empresariales con las metodologías PERT y CPM). Hacer predicciones fiables mediante el análisis de series temporales tanto con métodos clásicos como mediante la metodología ARIMA de Box y Jenkins. Aplicar modelos econométricos a variables económicas. 3

5 5. CONTENIDOS / TEMARIO / UNIDADES DIDÁCTICAS TEMA 1: ANÁLISIS DE DATOS UNI Y BIDIMENSIONALES CON SPSS 1. Fuentes de datos estadísticos 2. Depuración de bases de datos 3. Análisis de datos uni y bidimensionales con SPSS 4. Análisis exploratorio de datos TEMA 2: MUESTREO Y ESTIMACIÓN 1. Ventajas y limitaciones del muestreo 2. Tipos y métodos de muestre 3. Estimación puntual 4. Estimación por intervalos de confianza TEMA 3: CONTRASTES NDE HIPÓTESIS 1. Definiciones previas 2. Errores y etapas de un contraste de hipótesis 3. Contrastes más utilizados TEMA 4: GESTIÓN DE PROYECTOS 1. Definiciones previas 2. Método PERT de gestión de proyectos 3. Método CPM TEMA 5: ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES. MÉTODOS CLÁSICOS 1. Definición y componentes de una serie temporal 2. Análisis del pasado de una serie 3. Métodos clásicos de predicción con series temporales 4. Errores de predicción parámetros de error TEMA 6: ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES. MÉTODOLOGÍA ARIMA 1. Introducción a la metodología ARIMA 2. Modelos autoregresivos puros (AR) 3. Modelos de media móviles (MA) 4. Modelos mixtos (ARMA) 5. Modelos estacionales TEMA 7: INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA 1. Introducción a la Econometría 2. Modelos econométricos simples 3. Modelos econométricos complejos 4. Aplicaciones de los modelos econométricos 4

6 6. CRONOGRAMA UNIDADES DIDÁCTICAS / TEMAS Tema 1 Semanas 1 y 2 Tema 2 Semanas 3, 4 Tema 3 Semanas 5 y 6 Tema 4 Semanas 7 y 8 Tema 5 Semanas 9 y 10 Tema 6 Semanas 11 y 12 Tema 7 Semanas 13 y 14 PERÍODO TEMPORAL 7. MODALIDADES ORGANIZATIVAS Y MÉTODOS DE ENSEÑANZA MODALIDAD ORGANIZATIVA MÉTODO DE ENSEÑANZA COMPETENCIAS RELACIONADAS HORAS PRESENCIALES HORAS DE TRABAJO AUTÓNOMO TOTAL DE HORAS Clases teóricas Lección magistral Específicas Clases Estudio de casos Específicas y Prácticas genéricas Estudio y trabajo en grupo Estudio de casos aprendizaje colaborativo Específicas y genéricas Estudio y trabajo autónomo Aprendizaje basado en problemas Específicas

7 8. SISTEMA DE EVALUACIÓN ACTIVIDAD DE EVALUACIÓN CRITERIOS DE EVALUACIÓN VALORACIÓN RESPECTO A LA CALIFICACIÓN FINAL (%) Asistencia y participación Interés 10% Ejercicios individuales Idoneidad y completitud 20% Trabajos de grupo Idoneidad y completitud 20% Pruebas Objetivas Corrección de las respuestas 50% Consideraciones generales acerca de la evaluación: Si se detecta el plagio parcial o total de cualquier trabajo, éste será calificado con Suspenso (0), no siendo posible la reevaluación del mismo, por lo que el alumno pierde el derecho a presentarlo rectificado. Si se detectan 3 plagios parciales o totales en trabajos de una misma asignatura durante un curso académico, el alumno pierde el derecho a examen. Si en un mismo curso académico se detectan plagios en trabajos de 2 o más asignaturas, este comportamiento será considerado como falta grave 9. BIBLIOGRAFÍA / WEBGRAFÍA Bibliografía básica MARTÍN PLIEGO, F.J. Introducción a la Estadística Económica y Empresarial Editorial A.C. HORRA NAVARRO, J. de la. Estadística Aplicada. Ed. Díaz de Santos. Madrid 2003 SARABIA VIEJO, A. La Investigación Operativa Ed. Ortega Madrid URIEL, E. : Análisis de Series Temporales Ed. Paraninfo Apuntes del Profesor. Bibliografía complementaria CÉSAR PÉREZ.: Técnicas de análisis de datos con SPSS 15 Ed. Prentice Hall. Madrid YIH-LONG CHANG. Win QSB. Decision support software for ms/om Ed. John Wiley and Sons. N.Y

8 10. OBSERVACIONES 7

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