EL CONSEJO DIRECTIVO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS R E S U E L V E: correspondientes y oportunamente proceder a su archivo.

Transcripción

1 RESOLUCIÓN Nº RESISTENCIA, 15 AGOSTO 2013 VISTO: El Expediente Nº ; y CONSIDERANDO: Que a través del mencionado Expediente la Profesora Titular de la cátedra Estadística I, Licenciada María de los Arcos Martínez eleva nuevo programa de la asignatura mencionada; Que la Comisión Especial creada por Resoluciones Nº 6277/04 y Nº 9918/11, da opinión favorable a la propuesta de nuevo programa, como así también el Director de la Carrera de Licenciado en Administración; su aprobación; Que la Comisión de Enseñanza e Investigación aconseja Por ello: EL CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS R E S U E L V E: ARTICULO 1º : Aprobar el Programa de la asignatura Estadística I presentado por la Profesora Titular Licenciada María de los Arcos Martínez, que figura como Anexo I de la presente Resolución y que regirá a partir del Segundo Cuatrimestre del período lectivo ARTICULO 2º : Registrar la presente Resolución, efectuar las comunicaciones correspondientes y oportunamente proceder a su archivo. Fdo.: Lic. MARIA DE LOS ARCOS MARTINEZ SECRETARIA ACADEMICA FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Fdo.:Cra. BEATRIZ DEL C. MONFARDINI DE FRANCHINI DECANA FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Programas 2013/Estadística I/cag

2 ANEXO Nº I DE LA RESOLUCIÓN Nº PROGRAMA DE LA ASIGNATURA ESTADISTICA I I. ENCUADRE GENERAL 1. FUNDAMENTACIÓN: Una de las competencias que debemos desarrollar los profesionales en Ciencias Económicas es la toma de decisiones, y por consiguiente, para ello debemos reconocer el problema, analizar el contexto, identificar las alternativas, evaluarlas y seleccionar la óptima. Uno de los primeros pasos en el proceso de toma de decisiones es la obtención de los datos correspondientes y en consecuencia, necesitamos, en primer lugar, ser consumidores críticos de la información disponible y si son necesarios más datos, es preciso ser cuidadosos en su selección y, en segundo lugar, ser capaces de reducir grandes cantidades de datos en información significativa para analizar, sacar conclusiones y tomar las decisiones adecuadas. Tanto en la vida personal como en la profesional es necesario tomar decisiones cuyas consecuencias finales no se conocen con certeza. Cómo se puede tomar la mejor decisión cuando los resultados son inciertos?. La Teoría de la Estimación Estadística y la Teoría de la Decisión Estadística, proporcionan una estructura para analizar las alternativas disponibles y medir los riesgos asociados a cada una de ella, antes de tomar una decisión. La Estadística es un método científico y una herramienta de investigación útil en cualquier campo del conocimiento dado que permite un adecuado manejo de información tanto cualitativa como cuantitativa. 2. UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA EN EL CURRÍCULUM: Esta asignatura está en el tercer año de las tres carreras que se dictan en la Facultad. Su correlativa previa es Matemática II y a su vez, se requiere de Estadística I para cursar Matemática Financiera en las tres carreras; Estadística II y Sociología Económica en la Licenciatura en Economía e Investigación Operativa en la Licenciatura en Administración. 3. OBJETIVOS: Los objetivos establecidos en los Planes de Estudios de las Carreras de Contador Público, Licenciatura en Economía y Licenciatura en Administración son los siguientes: Suministrar al alumno un lenguaje estadístico apropiado para desenvolverse en equipos de investigación interdisciplinarios. Proporcionar herramientas adecuadas para efectuar investigaciones mediante las técnicas muestrales privilegiándolas por sobre las censales, otorgando adecuada preparación para el tratamiento de los datos y para efectuar

3 estimaciones de parámetros o encarar adecuadamente la teoría de decisiones. 4. CONTENIDOS MÍNIMOS: Los contenidos determinados en los Planes de Estudios de las Carreras de Contador Público, Licenciatura en Economía y Licenciatura en Administración son: Consideraciones básicas sobre muestreo Recopilación y presentación de datos. Distribuciones de frecuencias. Resumen de datos. Medidas estadísticas de posición y dispersión. Relaciones entre variables. Ajustamiento lineal y correlación. Ajustamiento no lineal. Teoría elemental de la probabilidad. Distribuciones discretas y continuas. Teoría de la Estimación y la Decisión. Números índices y Series cronológicas. II. ENFOQUE CONCEPTUAL UNIDAD I: INTRODUCCIÓN. 1. Estadística. Definición y concepto de Estadística Descriptiva e Inductiva. 2. Población y muestra: conceptos y simbología. 3. Variables. Niveles de medición. Fuentes de datos 4. Métodos de selección muestral. 5. Tipos de Muestreo 6. Presentación de datos en Cuadros y Gráficos. UNIDAD II: TRATAMIENTO DE LOS DATOS ESTADÍSTICOS. DISTRIBU- CIÓN DE FRECUENCIAS. 1. Datos no ordenados. Ordenamiento. Cálculo del Rango. Diagrama de Tallo y Hojas. 2. Distribución de frecuencias: Reglas para su construcción. Componentes para variables continuas y discretas. Frecuencias absoluta, acumulada y relativa. 3. Histogramas. Polígonos de frecuencias. Ojivas. UNIDAD III: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE POSICIÓN. 1. Concepto y características. Medidas de tendencia central y de posición. 2. Media aritmética. Cálculo a partir de datos no agrupados y agrupados. Propiedades. 3. Media geométrica. 4. Mediana. 5. Modo

4 6. Cuantiles UNIDAD IV: MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y OTRAS MEDIDAS RESUMEN 1. Concepto y características. 2. Rango. Rango semi-intercuartílico. 3. Desvío medio. 4. Varianza y desvío estándar. Cálculo a partir de datos agrupados y no agrupados. Propiedades. 5. Dispersión absoluta y relativa: Coeficiente de variación. 6. Forma. Asimetría. Relación empírica de Pearson entre las medidas de posición. Curtosis 7. Momentos 8. Variable estandarizada UNIDAD V: TEORÍA DEL AJUSTAMIENTO. 1. Concepto y aplicaciones. 2. Tipos de ajustamiento 3. Métodos subjetivo y objetivos para el ajustamiento lineal 4. Semipromedios. 5. Mínimos cuadrados de Gauss. Deducción de los parámetros. Método abreviado de cálculo. Caso con Y como variable independiente. Intersección de las rectas de ajustamiento. UNIDAD VI: TEORÍA DE LA CORRELACIÓN LINEAL. 1. Concepto y aplicaciones. 2. Coeficiente de correlación lineal. Fórmula de los momentos. El coeficiente de correlación lineal como producto de los coeficientes de regresión. 3. Variaciones: total, explicada y no explicada. El coeficiente de correlación a partir de las variaciones. 4. Valores límites para el coeficiente de correlación lineal. Coeficiente de determinación. Calidad del ajustamiento lineal. UNIDAD VII: AJUSTAMIENTO NO LINEAL 1. Concepto y aplicaciones. 2. Caso parabólico. 3. Caso exponencial. 4. Caso potencial. 5. Caso logarítmico. 6. Calidad del ajustamiento UNIDAD VIII: ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO Y PRONÓSTICO DE NE- GOCIOS 1. Concepto y aplicaciones.

5 2. Movimientos característicos de las series de tiempo. Tendencia. Estacionalidad. Ciclos. Aleatoriedad. 3. Análisis de los componentes. Estimación de la tendencia. Estimación de la estacionalidad: índices estacionales. Estimación de las variaciones cíclicas. Tratamiento de las variaciones aleatorias. 4. Eliminación de las componentes. Pronósticos. UNIDAD IX: NÚMEROS ÍNDICES. 1. Conceptos y aplicaciones. 2. Índices simples, agregativos y ponderados. 3. Cálculo de coeficientes y variaciones. 4. Concepto de serie de números índices. Cambio de base y empalme de series. 5. Actualización de series monetarias. Poder adquisitivo. Salario real. 6. Principales Índices nacionales y regionales. UNIDAD X: TEORÍA ELEMENTAL DE LA PROBABILIDAD. 1. Conceptos básicos. Espacios muestrales, sucesos o eventeos. Tablas de contingencia y diagramas de Venn. 2. Definiciones de probabilidad: clásica, frecuencial o estadística, axiomática y subjetiva. 3. Sucesos excluyentes y compatibles. Probabilidad conjunta. Regla de la adición. 4. Sucesos independientes y condicionales. Regla de la multiplicación 5. Distribuciones de probabilidad de variables discretas y continuas. 6. Esperanza matemática de la variable aleatoria. 7. Varianza y desvío estándar de la variable aleatoria. UNIDAD XI: FUNCIONES DE PROBABILIDAD Y FUNCIONES DE DENSI- DAD 1. Distribución Binomial. Condiciones para su aplicación. Esperanza y Varianza. 2. Distribución de Poisson. Condiciones para su aplicación. Esperanza y Varianza. 3. Distribución Hipergeométrica. Condiciones para su aplicación. Esperanza y Varianza. 4. Distribución Normal. Características. Distribución Normal estandarizada. Cálculo de probabilidades: uso de tablas. 5. Distribución t de Student. Características. Cálculo de probabilidades: uso de tablas. 6. Distribución Chi cuadrado. Cálculo de probabilidades: uso de tablas. UNIDAD XII: TEORÍA DE LAS MUESTRAS 1. Teoría de las muestras 2. Distribuciones muestrales.

6 3. Muestreo de poblaciones con distribución normal y sin distribución normal. 4. Distribución muestral de la media. Con reposición y sin reposición. 5. Distribución muestral de proporciones para casos con reposición y sin reposición. 6. Distribución muestral de los desvíos estándar con reposición y sin reposición. UNIDAD XIII: TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA 1. Concepto. Estimación puntual y por intervalos. Principales estimadores puntuales. Propiedades de los estimadores puntuales. 2. Estimación del intervalo de confianza para la media. 3. Estimación del intervalo de confianza para la proporción. 4. Estimación del intervalo de confianza para el desvío estándar. 5. Estimación del intervalo de confianza para muestras pequeñas. 6. Determinación del tamaño de la muestra para poblaciones infinitas y finitas. UNIDAD XIV: TEORÍA DE LA DECISIÓN ESTADÍSTICA. 1. Conceptos básico y metodología de la Prueba de Hipótesis 2. Prueba de hipótesis para la media. 3. Prueba de hipótesis para proporciones 4. Prueba de hipótesis para la varianza y el desvío estándar. 5. Errores de tipo I y tipo II. 1. BIBLIOGRAFÍA: a. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA LEVIN, R. I., RUBIN, D.S.. (2004). Estadística para Administración y Economía. Editorial Pearson Educación. México SPIEGEL, M. R. (1993). Teoría y problemas de Estadística. Editorial McGraw Hill. Edición. España. NOTAS DE CÁTEDRA b. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA ANDERSON, D. R. (2004). Estadística para Administración y Economía. Editorial Thomson. México. CRISTÓFOLI, M. E. (2003). Manual de Estadística con Excel. Editorial Omicrón Sistem S.A. Argentina. KAZMIER, L. J. (1998). Estadística Aplicada a la Administración y a la Economía. Editorial McGraw Hill. México. SPIEGEL, M. R., SCHILLER, J. y SRINIVASAN, R. A. (2007). Probabilidad y Estadística. Editorial McGraw Hill. México. c. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

7 Unidad Básica Complementaria I Levin Capítulo 1 y 6 Spiegel-Capítulo 1Notas de Cátedra Unidad 1 II Levin-Capítulo 2 Spiegel Capítulo 2 Notas de Cátedra Unidad 3 III Levin Capítulo 3 Spiegel Capítulo 3 Notas de Cátedra Unidad 4 IV Levin Capítulo 3 Spiegel Capítulo 4 y 5 Notas de Cátedra Unidad 5 V Levin Capítulo 12 Spiegel Capítulo 13 Notas de Cátedra Unidad 6 VI Levin Capítulo 12 Spiegel Capítulo 14 Notas de Cátedra Unidad 7 VII Spiegel Capítulo 13 Notas de Cátedra Unidad 8 VIII Levin Capítulo 15 Spiegel Capítulo 18 Anderson Capítulo 1 y 2 Cristófoli Capítulo 1 y 2 Kazmier Capítulo 1 Anderson Capítulo 2 Cristófoli Capítulo 2 Kazmier Capítulo 2 Anderson Capítulo 3 Cristófoli Capítulo 2 Kazmier Capítulo 3 Anderson Capítulo 3 Cristófoli Capítulo 2 Kazmier Capítulo 4 Anderson Capítulo 14 Kazmier Capítulo 15 Spiegel Capítulo 8 Anderson Capítulo 14 Kazmier Capítulo 15 Spiegel Capítulo 8 Anderson Capítulo 18 Kazmier Capítulo 16 IX Levin Capítulo 16 Spiegel Capítulo 19 Anderson Capítulo 17 Kazmier Capítulo 17 X Levin Capítulo 4 y 5 Anderson Capítulo 4 Kazmier Capítulo 5 Spiegel Capítulo 1, 2 y 3 XI Levin Capítulo 5 Spiegel Capítulo 7 Notas de Cátedra Unidad 11 XII Levin Capítulo 16 Spiegel Capítulo 8 Notas de Cátedra Unidad 12 XIII Levin Capítulo 7 Spiegel Capítulo 9 y 11 Notas de Cátedra Unidad 13 XIV Levin Capítulo 8 Spiegel Capítulo 10 y 11 Notas de Cátedra Unidad 14 Anderson Capítulo 5 y 6 Kazmier Capítulo 6 y 7 Spiegel Capítulo 4 Anderson Capítulo 7 Kazmier Capítulo 8 Spiegel Capítulo 5 Anderson Capítulo 8 Kazmier Capítulo 8 y 9 Spiegel Capítulo 6 Anderson Capítulo 9 Kazmier Capítulo 10 y 11 Spiegel Capítulo 7

8 III. ESTRATEGIAS 1. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS Para el desarrollo teórico se utilizará la exposición y discusión, como metodología para ayudar a los estudiantes a internalizar cuerpos organizados de conocimientos. Esta metodología, si bien mantiene las virtudes de la clase magistral en cuanto a presentación de ideas a grupos numeroso de alumnos, estimula la interacción con ellos, lo que permite evaluar informalmente la comprensión de los conceptos y su vinculación con los conocimientos previos. Los ejercicios contenidos en la Guía de Trabajos Prácticos de la Cátedra serán desarrollados en algunos casos por los docentes a cargo de los grupos de trabajos prácticos y en otros se desarrollarán individualmente o en grupo, bajo la supervisión directa de un profesor (o sin ella), tratando en todo momento de lograr una integración teoría - práctica. A fin de lograr en los alumnos un aprendizaje significativo se los hará reflexionar sobre el proceso seguido para resolver los ejercicios. 2. ESTRATEGIAS Y PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN Se realizarán dos tipos de evaluaciones: formativa y sumativa. La primera se desarrollará durante el proceso de enseñanza aprendizaje a efectos de recoger información oportuna acerca de la marcha de dicho proceso, permitiendo detectar y subsanar dificultades, dudas, errores y afianzar conocimientos y reformular las estrategias de enseñanza aprendizaje. Las estrategias metodológicas previstas para las clases teóricas y prácticas permitirán identificar los problemas que se presenten en el proceso. Las evaluaciones sumativas, necesarias para acreditar la materia, se espera sean sólo un proceso formal de ratificación y documentación de los logros alcanzados y ya conocidos de antemano tanto por el alumno como por los docentes. Los criterios de evaluación a tener en cuenta son: Integración de los contenidos teóricos Utilización del vocabulario técnico. Aplicación de los contenidos teóricos a situaciones prácticas. Capacidad para seleccionar las opciones u alternativas más adecuadas en la resolución de problemas. Razonabilidad de los resultados Interpretación de resultados. Prolijidad en la presentación.