EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA CURSO FICHA DE ASIGNATURA DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA

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1 EXPERIENCIA PILOTO DE CRÉDITOS EUROPEOS UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA FACULTAD DE DERECHO Y CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES GUÍA DOCENTE DE LA LICENCIATURA EN DERECHO Y ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS CURSO FICHA DE ASIGNATURA DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA NOMBRE: Estadística e Introducción a la Econometría CÓDIGO: 6131 AÑO DEL PLAN DE ESTUDIO: 2002 TIPO (troncal/obligatoria/optativa) : Troncal Créditos totales (LRU / ECTS): 12 / 7 9 Créditos LRU/ECTS teóricos: 9 / 5 9 CURSO: CUATRIMESTRE: CICLO: NOMBRE: Mª Isabel Sánchez Rodríguez DATOS BÁSICOS DEL PROFESOR Créditos LRU/ECTS prácticos: 3 / 2 CENTRO/DEPARTAMENTO: Estadística, Econometría, Investigación Operativa y Organización de Empresas ÁREA: Estadística e Investigación Operativa Nº DESPACHO: td1sarom@uco.es TF: URL WEB: DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA 1. DESCRIPTOR SEGÚN BOE Estadística descriptiva. Probabilidad. Inferencia estadística. Modelos de regresión simple y de varias variables explicativas. Utilización de paquetes estadísticos para ordenadores de uso generalizado. 2. SITUACIÓN 2.1. PRERREQUISITOS: Los alumnos deben haber asimilado ciertos conocimientos sobre derivación e integración relacionados con la asignatura de Matemáticas CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN: 2.3. RECOMENDACIONES:

2 3. COMPETENCIAS 3.1. COMPETENCIAS TRANSVERSALES/GENÉRICAS: Aplicar conocimientos en contextos profesionales. Resolver problemas dentro del área de estudio. Emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. Transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado. Poseer habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. Dominar el uso de las TICs (bases de datos, Internet, etc.) y ser capaz de aplicarlas con un alto grado de autonomía COMPETENCIAS ESPECÍFICAS: Realizar tareas de asesoría y consultoría empresarial, emitiendo los correspondientes informes. Resolver problemas de dirección y gestión aplicando criterios profesionales basados en el manejo de instrumentos técnicos. Valorar a partir de la información disponible la situación y previsible evolución de una empresa. Entender las instituciones económicas como resultado y aplicación de representaciones teóricas o formales sobre cómo funciona la economía. 4. OBJETIVOS La asignatura se presenta con un carácter teórico-práctico, y con un doble objetivo inicial: desarrollar la capacidad de obtener información útil a partir de datos recogidos en el entorno y en fuentes estadísticas. Se deberán conocer los métodos básicos de inferencia estadística, esto es, de analizar colectivos a partir de muestras tomadas en él. Al concluir la asignatura, el alumno debe ser capaz de redactar un informe de análisis estadístico, incluyendo el diseño muestral y la realización del trabajo de campo. 5. METODOLOGÍA NÚMERO DE HORAS DE TRABAJO DEL ALUMNO: PRIMER CUATRIMESTRE: Nº de Horas en créditos ECTS: 60 Clases Teóricas: 45 Clases Prácticas: 15 Actividades en colaboración con el profesor: Exposiciones y Seminarios : Excursiones y visitas. Tutorías especializadas colectivas (presenciales o virtuales): Otros Actividades autónomas del alumnado: 58 Realización de Actividades Académicas Dirigidas sin presencia del profesor: Horas de estudio : 54 Preparación de Trabajos: Tutorías especializadas individuales (presenciales o virtuales): Realización de Exámenes: 4 Otras:

3 SEGUNDO CUATRIMESTRE: Nº de Horas en créditos ECTS: 60 Clases Teóricas: 45 Clases Prácticas: 15 Actividades en colaboración con el profesor: Exposiciones y Seminarios: Excursiones y visitas. Tutorías especializadas colectivas (presenciales o virtuales): Otros Actividades autónomas del alumnado: 58 Realización de Actividades Académicas Dirigidas sin presencia del profesor: Horas de estudio: 54 Preparación de Trabajos: Tutorías especializadas individuales (presenciales o virtuales): Realización de Exámenes: 4 Otras: 6. TÉCNICAS DOCENTES Sesiones académicas teóricas: X Exposición y debate: Tutorías especializadas: X Sesiones académicas prácticas: X Visitas y excursiones: Controles de lecturas obligatorias: Otros (especificar): 7. BLOQUES TEMÁTICOS I. CÁLCULO DE PROBABILIDADES 1. Cálculo de probabilidades Fenómenos aleatorios y deterministas. Concepto de probabilidad. Axiomas de Kolmogorov. Asignación de probabilidades a sucesos. Probabilidad condicionada e independencia. Teorema de Bayes. Combinatoria. 2. Variables aleatorias Variables aleatorias. Función de distribución. Variables discretas: función de probabilidad. Variables continuas: función de densidad. Esperanza matemática. Momentos. Desigualdad de Chebyshev. Variables discretas: binaria, binomial, hipergeométrica, Poisson. Variables continuas: uniforme, gamma, beta, chi-cuadrado, Normal, t de Student, F de Snedecor. Variables multivariantes. Distribuciones marginales. Vector de medias y matriz de covarianzas. Independencia. Variable multinomial. Variable Normal multivariante. 3. Transformaciones, simulación y teoremas de límite Transformaciones de variables aleatorias. Transformación lineal. Leyes de los grandes números y teoremas de límite. Relaciones entre distribuciones. Simulación. Aplicaciones de los procesos de simulación. II. INFERENCIA ESTADÍSTICA 4. Muestreo y procesos de recogida de datos Diseño de un proceso de recogida de datos. Marco de una población. Muestreo. Selección de las unidades experimentales. Diseño de cuestionarios. Análisis de una encuesta. Informes con resultados.

4 5. Diseños muestrales Distintos diseños muestrales. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerados. Muestreo polietápico. Rutas al azar. Muestreo de descubrimiento. Afijación óptima. 6. Estimación de parámetros Muestreo aleatorio simple y muestreo irrestrictamente aleatorio. Estadístico y distribución muestral. Estimación por punto. Métodos de construcción de estimadores. Propiedades deseables de un estimador. El método de máxima verosimilitud. Estimación de medias, varianzas y proporciones. Estimación por intervalo. Intervalos de confianza para medias, varianzas y proporciones. Cálculo del tamaño muestral. Robustez. 7. Contrastes de hipótesis Contrastes de hipótesis. Tipos de hipótesis. Reglas de decisión. Propiedades de una regla de decisión. Errores de tipo I y II. La probabilidad límite. El método del cociente de verosimilitudes. Contrastes no paramétricos. Contrastes usuales en una población: sobre la media, la varianza y sobre una proporción; contrastes de ajuste. Contrastes de comparación de dos poblaciones: contrastes sobre medias, varianzas y proporciones. Contrastes no paramétricos con dos poblaciones. Transformaciones. 8. Tablas de contingencia. Teoría de la correlación. Contrastes en una población multinomial. Test de ajuste. Asociación entre variables no numéricas. Tablas de contingencia. Distribuciones condicionadas. Test de asociación. Medidas de asociación. Modelos log-lineales. Coeficientes de correlación simple y parcial. Coeficiente de Spearman. Contrastes sobre coeficientes de correlación. 9. Teoría de la decisión Introducción. Decisiones en ambientes de incertidumbre. Costes de oportunidad. El valor de la información. Teoría de la utilidad. Inferencia y decisión. III. INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA 10. Introducción a la Econometría. Modelos de regresión. Modelos económicos y econométricos. Modelos causales. Regresión simple. El modelo lineal uniecuacional. Hipótesis a priori. Estimación de parámetros. Medidas de ajuste. Propiedades de los estimadores. Contrastes sobre los coeficientes del modelo. Análisis de residuos. Observaciones influyentes. Contrastes sobre la especificación. Transformaciones de datos. Modelos no lineales. Modelos logit, probit y tobit. 11. Análisis de series temporales. Introducción al análisis de series. Problemas del calendario. Métodos clásicos de análisis de series. Componentes de una serie. Medias móviles. Alisado exponencial. Alisado de Holt-Winter. Estimación de tendencias. Autocorrelación. 12. Análisis de la varianza Modelos de análisis de la varianza y de la covarianza. Factores que influyen en un experimento. Hipótesis a priori. Modelos con un factor. Modelos con dos factores cruzados y con dos factores jerarquizados. Modelos generales. Comparaciones múltiples. 13. Métodos multivariantes Introducción a los métodos multivariantes. Análisis de correspondencias. Análisis en componentes principales. Análisis factorial. Métodos de clasificación: análisis discriminante y tipologías.

5 8. BIBLIOGRAFÍA 8.1 GENERAL Levin, Richard I.; Rubin, David S.; Balderas; Del Valle; Gómez., 2004 Estadística para Administración y Economía (7ª Edición). Ed. Pearson Prentice-Hall. México. Newbold, Paul, Estadística para los Negocios y la Economía (4ª Edición). Ed. Prentice Hall. Madrid. Spiegel, Murray R., Estadística. Ed. McGraw Hill, Madrid. Quesada, V., Curso y Ejercicios de Estadística, Ed. Alhambra 8.2 ESPECÍFICA Caridad y Ocerin, J.M., Estadística básica e introducción a la Econometría. Edic.DF. Córdoba Caridad y Ocerin, J.M., Análisis de datos en Ciencias Sociales. Edic.DF. Córdoba 9. EVALUACIÓN Instrumentos de evaluación Exámenes teórico-prácticos Ejercicios periódicos Criterios de evaluación La evaluación se basará en dos exámenes parciales teórico-prácticos eliminatorios, en los que al menos habrá que obtener 4 puntos (sobre 10) para poder promediar uno con otro. Cada examen parcial consistirá en la interpretación de una serie de cuestiones teóricas y en la resolución de un número determinado de problemas. La parte teórica tendrá un peso del 30% mientras que la parte práctica ponderará con el 70%. Si no se supera la asignatura en junio, los parciales aprobados no se guardan para las convocatorias de septiembre ni de diciembre. Los alumnos podrán resolver y entregar al profesor, de forma voluntaria, los ejercicios que quedan propuestos en las diversas relaciones de problemas que se desarrollarán durante el curso. Estas aportaciones serán tenidas en cuenta en el cálculo de la nota final del alumno. 10. MECANISMOS DE SEGUIMIENTO (al margen de los contemplados a nivel general para toda la experiencia piloto, se recogerán aquí los mecanismos concretos que los docentes propongan para el seguimiento de cada asignatura):

6 Distribuya el número de horas que ha respondido en el punto 5 en 20 semanas para una asignatura cuatrimestral y 40 para una anual 11. ORGANIZACIÓN DOCENTE SEMANAL (Sólo hay que indicar el número de horas que a ese tipo de sesión va a dedicar el estudiante cada semana) SEMANA de Teóricas prácticas Exposiciones y seminarios Visita y excursiones Tutorías especializadas Control de lecturas obligatorias Exámenes Primer Cuatrimestre 1ª Semana 3 1 2ª Semana 3 1 3ª Semana 3 1 4ª Semana 3 1 5ª Semana 3 1 6ª Semana 3 1 7ª Semana 3 1 8ª Semana 3 1 9ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana 4 17ª Semana 18ª Semana 19ª Semana 20ª Semana El encabezado de las columnas deberá rellenarse con las actividades señaladas en el apartado 5 Temas del temario a tratar

7 11. ORGANIZACIÓN DOCENTE SEMANAL (Sólo hay que indicar el número de horas que a ese tipo de sesión va a dedicar el estudiante cada semana) SEMANA de Teóricas prácticas Exposiciones y seminarios Visita y excursiones Tutorías especializadas Control de lecturas obligatorias Exámenes Segundo Cuatrimestre 1ª Semana 3 1 2ª Semana 3 1 3ª Semana 3 1 4ª Semana 3 1 5ª Semana 3 1 6ª Semana 3 1 7ª Semana 3 1 8ª Semana 3 1 9ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana ª Semana 4 17ª Semana 18ª Semana 19ª Semana 20ª Semana Temas del temario a tratar