Pontificia Universidad Católica del Ecuador

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1 1. DATOS INFORMATIVOS FACULTAD: ECONOMÍA CARRERA: Economía Asignatura/Módulo: ANÁLISIS DE DATOS II Código: Plan de estudios:e011 Nivel: Octavo Prerrequisitos: Análisis de Datos I Correquisitos: Ecuaciones Simultáneas, Modelos Aplicados, Simulación y Modelización Período académico: II N Créditos: 4 DOCENTE. Nombre: José Fernando Ramírez Álvarez Grado académico o título profesional: Magister economía Breve reseña de la actividad académica y/o profesional: Investigación y Modelamiento económico. Centro de Estudios Fiscales. Indicación de horario de atención al estudiante: previa cita Teléfono: megaepsilon@gmail.com 2. DESCRIPCIÓN DEL CURSO El curso de Análisis de Datos II tiene una característica eminentemente práctica que busca fortalecer a los estudiantes en la utilización de métodos estadísticos multivariantes como herramienta para la investigación socioeconómica, a través de cuatro módulos de aprendizaje: Módulo I: Análisis Discriminante Multiple; Módulo II: Modelos de elección discreta; Modulo III: Análisis Multivariante de Varianza; Módulo IV: Análisis de Conjunto; Módulo V: Análisis multidimensional. 3. OBJETIVO GENERAL Analizar datos numéricos, con técnicas y metodologías estadísticamente avanzadas. Procesar la información en SPSS y STATA, con el cálculo de indicadores y tablas de resultados. 4. RESULTADOS DE APRENDIZAJE 4.1. Resultados de aprendizaje de la carrera a los que la asignatura aporta: Código RDAEC.7 Resultado del aprendizaje de la carrera Interpretar la realidad socioeconómica a través de los resultados de los modelos estadísticos y econométricos. Nivel en que la asignatura al RDA de la carrera 4.2. Resultados de aprendizaje de la asignatura: Al finalizar el curso, el/a estudiante estará en capacidad de Realizar un Análisis Discriminante Múltiple Realizar un modelo de elección discreta Realizar un análisis de varianza multivariante Realizar un análisis de conjuntos Realizar un análisis multivariante Nivel de desarrollo de los resultados de aprendizaje Inicial / Medio / Medio Medio

2 Teóricas Prácticas SEMANA Tutoría N de horas Valoración Pontificia Universidad Católica del Ecuador 5. RELACIÓN CONTENIDOS, ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE N HORAS TRABAJO AUTÓNOMO DEL/A ESTUDIANTE EVIDENCIAS CONTENIDOS (UNIDADES Y TEMAS) CLASES Actividades ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA - APRENDIZAJE RESULTADOS DE APRENDIZAJE Descripción 1. Análisis discriminante múltiple 1.1. Introducción El proceso de decisión en el análisis discriminante Regresión Logística Caso práctico Estudio de casos 2. Modelos de elección discreta 2.1. Modelos con variable dependiente binaria 2.2. Modelos de regresión con datos censurados Caso Prácticos Estudio de casos 3. 1er examen parcial y revisión examen Realizar un Análisis Discriminante Múltiple Realizar un modelo de elección discreta Examen Parcial I: Desarrollo de un caso práctico de aplicación de la técnica de análisis discriminante y modelos de elección discreta 10

3 4. Análisis multivariante de varianza 4.1. Introducción Un proceso de decisión MANOVA Caso Practico Estudio de casos 5. Análisis Conjunto 5.1. Introducción Diseño de un experimento de análisis de conjunto Caso practico Estudio de casos 6. 2do examen parcial y revisión examen. Realizar un análisis de varianza multivariante Realizar un análisis de conjuntos Examen Parcial II: Desarrollo de un caso práctico de aplicación de la técnica de análisis multivariante de varianza y análisis de conjunto Análisis multidimensional 7.1. Introducción Marco de decisión para la elaboración de mapas perceptuales Marco de decisión para la elaboración de un análisis de correspondencia 12 2

4 7.4. Casos practico 8. 3er examen parcial y revisión 9. Examen Final Estudio de casos 4 examen 4 Estudio de casos examen Realizar un análisis multivariante Examen Parcial III: Desarrollo de un caso práctico de aplicación de la técnica de análisis multidimensional y análisis de correspondencias múltiple. Examen Final: Trabajo final con datos reales del Ecuador y presentación

5 6. METODOLOGÍA Y RECURSOS a. METODOLOGÍA Asignatura práctica que debe impartirse en un aula con computadoras. En la clase magistral se explica la técnica, siempre utilizando el método del caso. Al finalizar la exposición, los estudiantes deben intentar resolver el caso explicado. Hecho esto, el profesor propondrá otro caso a los estudiantes, que deberán intentar resolver solos. Al final, se interpretan los resultados en conjunto. b. RECURSOS Hair Joseph Análisis Multivariante Ezequiel Uriel, Joaquín Aldás, Análisis Multivariante Aplicado César Pérez, Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones con SPSS Software SPSS, STATA. 7. EVALUACIÓN TIPO DE EVALUACIÓN CRONOGRAMA CALIFICACIÓN 1. PARCIAL del 13 al 19 de febrero de PARCIAL del 18 al 22 de marzo de PARCIAL del 22 al 26 de abril de FINAL De acuerdo a fechas establecidas BIBLIOGRAFÍA a. BÁSICA Bibliografía (basarse en normas APA) Hair Joseph Análisis Multivariante Ezequiel Uriel, Joaquín Aldás, Análisis Multivariante Aplicado Disponible en Biblioteca a la fecha? No No. Ejemplares (si está disponible) Si 1 b. COMPLEMENTARIA Bibliografía (basarse en normas APA) César Pérez, Técnicas de Análisis Multivariante de Datos. Aplicaciones con SPSS Disponible en Biblioteca a la fecha? No. Ejemplares (si está disponible)

6 c. RECOMENDADA Bibliografía (basarse en normas APA) Lévy Varela,(2005) Análisis Multivariable para las Ciencias Sociales, Prentice Hall Daniel Peña (2002), Análisis de Datos Multivariantes McGRAW-HILL Disponible en Biblioteca a la fecha? No No No. Ejemplares (si está disponible) d. BIBLIOTECAS VIRTUALES Y SITIOS WEB RECOMENDADOS N º NOMBRE DE LA BIBLIOTECA VIRTUAL DIRECCIÓN ELECTRÓNICA AREAS DEL CONOCIMIENTO Revisado: f) Coordinación de Docencia Fecha: Aprobado: f) Decano Por el Consejo de Facultad Fecha: Fecha: