1. DATOS INFORMATIVOS FACULTAD: CIENCIAS ADMINSITRATIVAS Y CONTABLES CARRERA: ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Asignatura/Módulo: Métodos Cuantitativos Aplicados a la Código: Administración Plan de estudios: Nivel: 8 Prerrequisitos: Correquisitos: Período académico: II 2012-2013 N Créditos: 4 DOCENTE. Nombre: Grado académico o título profesional: Santiago López Crespo MBA Breve reseña de la actividad académica y/o profesional: Ingeniero comercial, MBA Internacional en la Politécnica del Ejército en convenio con el Tecnológico de Monterrey. Docente universitario de pregrado y postgrado en varias universidades de Quito. Director comercial en empresas nacionales e internacionales. Capacitador en áreas comerciales, consultor en investigación de mercados y proyectos. Indicación de horario de atención al estudiante: lunes y miércoles de 12:00 a 14:00 Teléfono: 099-830-9218 2. DESCRIPCIÓN DEL CURSO Proporciona al estudiante los conocimientos necesarios sobre herramientas cuantitativas que serán aplicadas a ejemplos de aplicación a las distintas áreas de las ciencias administrativas. 3. MATRIZ DE RELACIÓN DE RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA CARRERA COMPETENCIAS ESPECÍFICAS DE LA CARRERA Gestionar estrategias de desarrollo de la calidad y productividad, para incrementar la competitividad de las organizaciones, bajo los criterios de normas técnicas nacionales e internacionales, con el manejo eficaz y eficiente de recursos, apoyándose en diversas herramientas tecnológicas de mejoramiento continuo y de gestión del talento humano. RESULTADOS DE APRENDIZAJE 1. Identificar los procesos de negocio de las organizaciones para optimizarlos. 2. Diseñar los sistemas de gestión de operaciones para productos y servicios. 3. Proponer un sistema logístico integral para las organizaciones. 4. Medir la productividad a través de
diferentes modelos para elevar la competitividad organizacional. 4. OBJETIVO GENERAL Al finalizar el semestre los estudiantes estarán en capacidad de tomar decisiones que minimicen los riesgos operativos, basados en el análisis cuantitativo de la información de los procesos que se desarrollan en la organización. 5. RESULTADOS DE APRENDIZAJE Al finalizar el curso, el/a estudiante estará en capacidad de Aplicar métodos no paramétricos para la solución de problemas Efectuar pronósticos a través de la proyección para los datos estacionarios y no estacionarios Diseñar factoriales para la comprobación de distintos tratamientos Aplicar a situaciones reales modelación basada en métodos de simulación Nivel de desarrollo de los resultados de aprendizaje Inicial / Medio / Alto Alto Alto Alto Alto
Teóricas Prácticas Tutoría SESIÓN N de horas Valoración Pontificia Universidad Católica del Ecuador 6. RELACIÓN CONTENIDOS, ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE N HORAS TRABAJO AUTÓNOMO DEL/A ESTUDIANTE EVIDENCIAS CONTENIDOS (UNIDADES Y TEMAS) CLAS ES Actividades ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA - APRENDIZAJE RESULTADOS DE APRENDIZAJE Descripción UNIDAD 1: MÉTODOS NO PARAMÉTRICOS Introducción 1 2 Consulta bibliográfica 2 Pruebas de normalidad (Kolmogorov-Smirnov y Anderson Darling) Una muestra (Prueba del signo de rangos de Wilcoxon) Muestras pareadas (Prueba del signo de rangos de Wilcoxon) 2-3 4 4 2 5 2 Prueba para medir 6 4 4 4 4 4 Clase expositiva, lectura crítica de los trabajos realizados Resolución de ejercicios prácticos Resolución de ejercicios prácticos Resolución de ejercicios prácticos Resolución de ejercicios prácticos Formular los elementos del concepto de productividad Determinar la normalidad o no de la distribución de muestra(s) Determinar la relación entre dos variables de una misma muestra. Determinar la relación entre dos muestras pareadas. Determinar la independencia Consulta bibliográfica Ejercicios subidos al aula Ejercicios subidos al aula Ejercicios subidos al aula Ejercicios subidos al aula
independencia entre dos variables (Prueba χ² de Pearson) entre dos variables Prueba para muestras independientes (Prueba de Mann-Whitney o prueba de Wilcoxon) 7 2 4 Resolución de ejercicios prácticos Determinar la relación entre dos muestras independientes Ejercicios subidos al aula Evaluación de la unidad 8 2 Prueba de aplicación de los conceptos y ejercicio de aplicación Desarrollo de prueba Determinar el nivel de aprendizaje de las pruebas no parámetrícas Prueba resuelta y subida en aula 2 UNIDAD 2: PRONÓSTICOS Series de Tiempo y sus componentes: Estacionalidad; Índices temporales; Variaciones cíclicas e irregulares; Curvas de tendencia lineal y no lineal 9 2 Realizar la lectura del capitulo 5. (p.165-185) y capitulo 8. (p.339-347). Contestar las preguntas propuestas por el docente Taller: Series Temporales (conceptos Básicos) Resolver el problema relacionado con el análisis de Series temporales uso de Excel Análisis de correlación ( método de Durbin Watson) Soluciones a los problemas de autocorrelacion.( p.347-361) Uso de la regresión para pronosticar datos estacionales (p.361-367) 10 2 Realizar la lectura Problemas de autocorrelación.( p.347-361). Como el trabajo grupal, resolver el caso de estudio propuesto por el docente. Taller: Series Temporales (análisis de correlación) Resolver el problema relacionado con el análisis de Series temporales incluyendo el análisis de correlación uso de Excel
Metodología Box Jenkins (modelos ARIMA) Estrategia de implementación de la construcción del modelo. (Metodología de 4 pasos) Elaboración de pronósticos con el Modelo. Criterios de selección del modelo Modelos ARIMA para datos estacionales 11 2 12 2 13 2 14 2 Resolución del Caso 15 2 Realizar la lectura Metodología Box Jenkins (p.399-407). Contestar las preguntas propuestas por el docente. Realizar la lectura Estrategia de implementación de la construcción del modelo (p.407-430) Completar el Taller desarrollado en clase Realizar la lectura: Elaboración de pronósticos con el Modelo (430-444) Completar el Taller desarrollado en clase Completar el Taller desarrollado en clase Completar el Taller desarrollado en clase Explicación sobre el tema: Modelos ARIMA. Utilización el SPSS, indicaciones básicas. Taller: Modelo ARIMA (metodología de 4 pasos) Taller: Modelo ARIMA (caso 2) Taller: Modelo ARIMA para los series temporales Revisión del tema, aclaración de las preguntas de los Conocer la metodología y los casos de los modelos autorregresivos Construir el modelo inicial y modificarlo en el caso de ser necesario Construir el modelo inicial y modificarlo en el caso de ser necesario. Tomar decisión según la pertinencia del modelo encontrado Construir el modelo inicial y modificarlo en el caso de ser necesario. Tomar decisión según la pertinencia del modelo encontrado Construir el modelo inicial y modificarlo en el caso de ser uso de SPSS uso de SPSS uso de SPSS uso de SPSS
Evaluación de la unidad UNIDAD 4: DISEÑO DE EXPERIMENTOS Introducción al diseño de Etapas de planeación y análisis de un experimento Control de factores de bloque y ruido Consideraciones prácticas Conceptos básicos de los diseños Factoriales con ANOVA. 16 2 17 2 18 2 Desarrollar, como el trabajo grupal, el caso de estudio designado por el docente Consulta bibliográfica Lectura del capítulo 10 pág. 318 Consulta bibliográfica Lecturas de los capítulos 3 (pág. 60) y 5 (pág. 126) estudiantes como parte de preparación para la evaluación. Taller: Modelo ARIMA para los series temporales Evaluación: Modelos ARIMA Clases magistrales Diagrama de flujo del proceso del diseño del experimento Clases magistrales Elaboración de mapa conceptual necesario para realizar los pronósticos a base del modelo encontrado para los datos estacionarios y no estacionarios. Construir el modelo inicial y modificarlo en el caso de ser necesario para realizar los pronósticos a base del modelo encontrado para los datos estacionarios y no estacionarios. Entender la metodología del diseño de Reconocer los elementos que deben incluirse en un experimento uso de SPSS. Trabajo grupal: caso de estudio aplicado a la Administración. Presentación del tema en aula Presentación del tema en aula
Experimentos con un factor 19 2 Experimentos con dos factores 20-21 4 Experimentos con tres factores 22-23 4 Evaluación de la unidad 24 2 UNIDAD 4: SIMULACIÓN Tipos de análisis y conceptos 25 2 Simulación de Riesgo 26-27 4 Prueba de aplicación de los conceptos y ejercicio de aplicación Investigar temas complementarios a los tipos de análisis. Resolver casos relacionados al tema. Talleres de resolución de casos Talleres de resolución de casos Talleres de resolución de casos Desarrollo de prueba Clase expositiva. Análisis y resolución de casos utilizando software específico. Diseñar factoriales e interpretar los resultados de los Diseñar factoriales e interpretar los resultados de los Diseñar factoriales e interpretar los resultados de los Diseñar factoriales e interpretar los resultados de los Comprender la utilidad de los métodos de simulación. Aplicar la simulación a Taller resuelto y subido en aula Taller resuelto y subido en aula Taller resuelto y subido en aula Prueba resuelta y subida en aula Prueba de control Trabajo de aplicación en empresa real
Simulación de Inventario 28-30 6 Simulación de línea de espera 31 2 Evaluación de la unidad 32 2 Resolver casos relacionados al tema. Resolver casos relacionados al tema. Prueba de aplicación de los conceptos y ejercicio de aplicación Análisis y resolución de casos utilizando software específico. Análisis y resolución de casos utilizando software específico. Desarrollo de prueba problemas reales y evaluar los resultados para la toma de decisiones Aplicar la simulación a problemas reales y evaluar los resultados para la toma de decisiones Aplicar la simulación a problemas reales y evaluar los resultados para la toma de decisiones. Diseñar factoriales e interpretar los resultados de los Prueba de control Trabajo de aplicación en empresa real Prueba de control Trabajo de aplicación en empresa real Prueba resuelta y subida en aula
7. METODOLOGÍA Y RECURSOS a. METODOLOGÍA Los temas serán introducidos en un primer momento con clases magistrales apoyadas por presentaciones y otros materiales que estarán a disposición del estudiante desde la primera clase en la plataforma de aulas es. Todas las clases se desarrollarán casos que se resolverán con el apoyo del computador. Se trabajará ejercicios en talleres guiados por el docente, apoyados en herramientas informáticas, en los cuales se aplicarán los conocimientos teóricos aprendidos. b. RECURSOS Se creará para los estudiantes un aula (Plataforma Moodle), en donde se compartirán los documentos que se utilizarán en durante el curso. Todos los temas requerirán del uso de herramientas informáticas. Las herramientas que se utilizarán serán: hojas de cálculo (Excel), PQRS y SimulaAr. Todas las clases se impartirán en el centro de cómputo. Estará disponible en el aula un proyector y un pizarrón de tiza líquida. 8. EVALUACIÓN TIPO DE EVALUACIÓN CRONOGRAMA CALIFICACIÓN 1. PARCIAL 1 11 de febrero de 2013 10 2. PARCIAL 2 20 de marzo de 2013 10 3. PARCIAL 3 (Talleres y Deberes) 2 de mayo de 2013 10 4. EXAMEN FINAL (PRUEBA Y TRABAJO) 24 de mayo de 2013 20
9. BIBLIOGRAFÍA a. BÁSICA Bibliografía (basarse en normas APA) Amón, J. (1993). Estadística para Psicólogos I. (E. Pirámide, Ed.) (15a ed., p. 386). Madrid. Amón, J. (1996). Estadística para Psicólogos II. (E. Pirámide, Ed.) (9a ed., p. 534). Madrid. Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. (2004). Métodos Cuantitativos para los Negocios. (Thomson, Ed.) (9a ed., p. 822). México. Gutiérrez Pulido, H. (2008). Análisis y Diseño de Experimentos. (M. Graw-Hill, Ed.) (2a ed., p. 545). México. Hamdy A, T. (2004). Investigación de Operaciones. (Pearson, Ed.) (7ma ed., p. 848). México. Hanke, J. E., & Wichern, D. W. (2010). Pronósticos en los Negocios. (Pearson, Ed.) (9a ed., p. 576). México. Disponible en Biblioteca a la fecha? No. Ejemplares (si está disponible) No 0 No 0 Si 2 No 0 Si 5 Si 1 b. COMPLEMENTARIA Bibliografía (basarse en normas APA) Hillier, F. S., Métodos cuantitativos para administración. (M. Graw Hill, Ed.) (p. 602. México Render, B.& Stair, R. Métodos cuantitativos para los negocios. (Pearson Educación, Ed.) (p. 731). México. Disponible en Biblioteca a la fecha? No. Ejemplares (si está disponible) Si 1 Si 1 c. RECOMENDADA Bibliografía (basarse en normas APA) Gonic, L, & Woollcott S. (1999). La estadística en cómic. (Zendrera Zariquiey Ed.) (1a ed., p. 230). Barcelona. Cubero, J. (2001). Dados y datos. (Institut Balear d Éstatistica) (2a ed., p. 315). Palma. Disponible en Biblioteca a la fecha? No. Ejemplares (si está disponible) No 0 No 0
d. BIBLIOTECAS VIRTUALES Y SITIOS WEB RECOMENDADOS Curso básico de SPSS: http://www.aulafacil.com/investigacionspss/temario.htm Revisado: f) Coordinación de Docencia Fecha: Aprobado: f) Decano Por el Consejo de Facultad Fecha: Fecha: