Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 1. ASIGNATURA / COURSE TITLE Estadística Descriptiva / Descriptive Statistics 1.1. Códig / Curse number 18252 1.2. Materia/ Cntent area Estadística / Statistics 1.3. Tip /Curse type Frmación Básica / Basic Training 1.4. Nivel / Curse level Grad / Degree 1.5. Curs / Year Primer / First 1.6. Semestre / Semester Primer / First 1.7. Númer de crédits / Credit alltment 6 crédits ECTS / 6 ECTS Credits 1.8. Requisits previs / Prerequisites Si bien n existen requisits previs, para el crrect seguimient de la asignatura es recmendable que el alumn esté familiarizad cn ls cncimients matemátics estudiads en bachillerat. 1 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 1.9. Requisits mínims de asistencia a las sesines presenciales/ Minimum attendance requirement La asistencia a las actividades presenciales ayudará al estudiante en el aprendizaje de ls cntenids de la asignatura. 1.10. Dats del equip dcente / Faculty data Crdinadra Asignatura Despach Crre electrónic Página web Rcí Marc Cresp XII-207 rci.marc@uam.es www.uam.es/rci.marc Prfesrad (*) Despach Crre electrónic Página web Jaime Turrión Sánchez XII-301 jaime.turrin@uam.es www.uam.es/jaime.turrin (*) Asignación dcente de carácter prvisinal. El hrari de atención al alumn será indicad pr el prfesr al cmienz del curs. También pdrá cnsultarse pr e-mail y en la página web del prfesr. 1.11. Objetivs del curs / Curse bjectives OBJETIVO Cmprender y saber aplicar las herramientas básicas e instruments de naturaleza cuantitativa precisas para la btención, diagnóstic y análisis de la infrmación sciecnómica y financiera. COMPETENCIAS GENÉRICAS - Capacidad de análisis y síntesis. - Capacidad de rganización y planificación. - Capacidad para la reslución de prblemas. - Aprendizaje autónm. - Capacidad crítica. - Cmunicación ral y escrita en la lengua nativa - Cncimients de infrmática relativs al ámbit de estudi - Habilidad para analizar y buscar infrmación prveniente de fuentes diversas - Manejar crrectamente la terminlgía específica de la materia. - Ser capaz de seleccinar la técnica cuantitativa adecuada para ls bjetivs fijads del fenómen a estudiar. - Capacidad para trabajar en equip - Habilidad en las relacines persnales 2 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 - Cmprmis étic en el trabaj - Desarrllar habilidades para transmitir ls cncimients adquirids. - Capacidad para aplicar ls cncimients en la práctica - Mtivación pr la calidad COMPETENCIAS ESPECÍFICAS - Obtener infrmación, tant de fuentes primarias cm secundarias, incluyend infrmación nline. Estará preparad para manejar y cntrastar fuentes de infrmación. - Cncer ls prcedimients para la recgida, rganización y descripción de ls dats. - Cncer las técnicas e instruments para describir un cnjunt de dats, detectar y medir la relación entre variables. - Seleccinar la técnica más adecuada para resumir y transfrmar ls dats en infrmación útil para tmar decisines. - Utilizar ls instruments adecuads para analizar un prblema e interpretar ls resultads en el cntext en que se riginan ls dats, destacand las características relevantes. - Utilizar un prgrama infrmátic cm excel para análisis de dats, y predispuest para manejar tras tecnlgías de la infrmación. 1.12. Cntenids del prgrama / Curse cntents PROGRAMA SINTÉTICO 1. Intrducción a la Estadística Descriptiva 2. Distribucines de frecuencia y representacines gráficas 3. Medidas de psición, dispersión, frma y cncentración 4. Distribución de frecuencias bidimensinal 5. Regresión y crrelación 6. Númers índices 7. Series temprales PROGRAMA DETALLADO 1. Intrducción a la Estadística Descriptiva Cntenids 1.1 Objet de la estadística 1.2 Tips de variables 3 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 1.3 Pblación y muestra 1.4 Etapas del análisis estadístic Objetivs Identificar la Estadística cm la disciplina que prprcina instruments para analizar infrmación numérica sbre la realidad. Entender claramente la diferencia entre pblación y muestra. Clasificar las variables según las prpiedades de su escala de medida. Cncer las etapas de td prces de análisis estadístic y la imprtancia de cada una de ellas. Martín-Guzmán et al., capítul 1 2. Distribucines de frecuencia y representacines gráficas Cntenids 2.1 Estadística unidimensinal 2.2 Distribucines de frecuencias 2.3 Representacines gráficas Objetivs Cncer ls métds de recgida de infrmación y ls aspects a tener en cuenta antes de utilizar ess dats. Cnstruir tablas de distribucines de frecuencias y utilizar ls diferentes cncepts de frecuencia (absluta, relativa, acumulada). Seleccinar la representación gráfica más adecuada a las variables bjet de estudi, realizarla cn algún prgrama infrmátic, y utilizar ls gráfics, expltand sus psibilidades y cnciend sus limitacines. Martín-Guzmán et al., capítul 2 Uriel y Muñiz, capítul 1 Rubi y Marc, capítul 1 3. Medidas de psición, dispersión, frma y cncentración Cntenids 3.1 Medidas de psición. Mments unidimensinales 3.2 Medidas de dispersión: absluta y relativa 3.3 Medidas de frma: asimetría y curtsis 3.4 Medidas de cncentración Objetivs Cncer las distintas medidas de síntesis que describen el aspect general de la distribución y resumen diverss aspects de la misma cm psición central, dispersión frma. Definir cada una de ellas, sus prpiedades, ventajas y limitacines. 4 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 Saber utilizar adecuadamente las medidas de tendencia central, dispersión, frma, y cncentración. Interpretar ls valres btenids, y seleccinar ls más adecuads según las características de las variables a estudiar, y el bjetiv perseguid. Martín-Guzmán et al., capítul 3 Uriel y Muñiz, capítuls 2,3,4 Jan et al., capítul 1 4. Distribución de frecuencias bidimensinal Cntenids 4.1 Distribución bidimensinal de frecuencias. Tabla de crrelación 4.2 Distribucines cnjuntas, marginales y cndicinadas 4.3 Independencia estadística 4.4 Mments bidimensinales. Cvarianza Objetivs Entender la imprtancia del estudi de la relación entre variables y del cncept de independencia estadística. Cnstruir tablas de distribucines bidimensinales de frecuencia, y calcular frecuencias cnjuntas, marginales, cndicinales e interpretar su significad. Representar gráficamente la relación entre variables y analizar su significad, cn el apy de algún prgrama infrmátic. Cncer la utilidad de la cvarianza cm medida de asciación entre variables, sus prpiedades e interpretación. Martín-Guzmán et al., capítul 5 Uriel y Muñiz, capítul 6 Rubi y Marc, capítul 3 5. Regresión y crrelación Cntenids 5.1 Métds de ajuste: ajuste mínim cuadrátic 5.2 Regresión lineal simple 5.3 Intrducción al cncept de ajuste n lineal 5.4 Crrelación y bndad de ajuste 5.5 Intrducción a la regresión múltiple Objetivs Utilizar el métd de la regresión para btener la mejr recta que explique la relación de una variable dependiente en función de tra independiente. 5 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 Interpretar ls valres de ls ceficientes y medir el grad de relación entre las variables. Cncer trs prcedimients alternativs al ajuste lineal simple: ajuste n lineal y regresión múltiple. Martín-Guzmán et al., capítul 6 Uriel y Muñiz, capítul 7 Jan et al., capítul 2 6. Númers índices Cntenids 6.1 Númers índices simples y númers índices cmplejs 6.2 Númers índices de precis 6.3 Númers índices de cantidades 6.4 Númers índices de valr 6.5 Deflactación 6.6 Enlaces y cambis de base Objetivs Cncer la definición de índices simples, cmplejs, pnderads, así cm las ventajas e incnvenientes de cada un de ells. Calcular índices de precis, cantidades y valr. Cncer alguns de ls principales índices que se usan en la ecnmía españla e interpretar sus valres y algun de sus uss. Cambiar de base y enlazar índices. Saber cmprender la imprtancia de la variación de precis sbre el pder adquisitiv. Martín-Guzmán et al., capítul 8 Uriel y Muñiz, capítul 5 Rubi y Marc, capítul 6 7. Series temprales Cntenids 7.1 Cmpnentes de una serie tempral. Esquemas de agregación 7.2 Análisis de la tendencia 7.3 Análisis de la estacinalidad 7.4 Análisis del cmpnente irregular 7.5 Predicción Objetivs 6 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 Entender l que es una serie tempral y aprender a definir y distinguir cada una de sus cmpnentes (tendencia, cicl, estacinalidad y residual). Analizar las cmpnentes y predecir un valr futur de la serie. Martín-Guzmán et al., capítul 7 Uriel y Muñiz, capítul 11, 12, 13 Jan et al., capítul 4 1.13. de cnsulta / Curse bibligraphy Tería - básicas MARTÍN-GUZMAN, P; TOLEDO, I.; LÓPEZ ORTEGA, F.J. y BELLIDO, N. Manual de estadística: descriptiva Ed. Thmpsn Civitas. 2006. URIEL, E. Y MUÑIZ, M.: Estadística Ecnómica y Empresarial. Ed. AC. Madrid, 1988. Tería cmplementarias CASAS SANCHEZ, J.M. y SANTOS PEÑAS, J.: Intrducción a la Estadística para la Administración y Dirección de Empresas. 2ª edición Ed. Centr de Estudis Ramón Areces, 2002. MOORE, D.S. Statistics: cncepts and cntrversies. W.H. Freeman an Cmpany, 4 th Ed. 1997. Práctica JANO, M.D. et al. Ejercicis de Estadística Descriptiva. Edicines UAM. Dcument de trabaj nº 69. 2006. RUBIO, L.; MARCO, R. Prblemas resuelts de Estadística Descriptiva. Ed. Nueva Visión. 2004 Práctica Excel ARNALDOS, F. et al. Estadística Descriptiva para la Ecnmía y la Administración de Empresas. Cuestines tip test y ejercicis cn Micrsft Excel. Ed. AC-Thmsn. 2003. PELOSI, M.K. et al. Ding statistics fr business with Excel. Ed. Wiley, 2000 7 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 URL INE: www.ine.es/ BANCO DE ESPAÑA: www.bde.es/infest/blest.htm EUROSTAT: //eurpa.eu.int/cmm/eurstat/ 2. Métds Dcentes / Teaching methdlgy Actividades Presenciales A. Clases teóric-prácticas en aula - Tres hras semanales en el aula física, fmentand la participación activa y guiand el trabaj autónm de ls estudiantes. - Aprximadamente una de las tres hras semanales se dedicará a la realización de prblemas del cuadern de prácticas de la asignatura. B. Actividades especiales y tutrías prgramadas, en las fechas que determine el prfesr dentr del hrari establecid de Tutrías y Actividades Especiales - Actividades especiales: sesines de prácticas en aulas de infrmática, cn bjet de aprender a utilizar la hja de cálcul cm herramienta para el análisis descriptiv de dats. Cntenids: análisis estadístic de dats cn Excel. - Tutrías y tras actividades cmplementarias prpuestas para el desarrll adecuad de la asignatura. C. Asistencia a seminaris, cnferencias y tras actividades de interés académic que pueden tener carácter transversal D. Realización de ds cntrles y un examen final Actividades Dirigidas - Aprendizaje pr pryects: en grups reducids se realizarán estudis de cass reales sbre ls que se elabrarán Infrmes. El tamañ del grup será determinad pr el prfesr, así cm el númer de Infrmes a elabrar y las fechas de entrega. La elabración de Infrmes requiere aplicar de frma práctica las herramientas estadísticas e infrmáticas adquiridas en las actividades presenciales. Dcencia en red - Se pndrán a dispsición de ls estudiantes diverss materiales en la página web del prfesr y/ en mdle: transparencias para el apy 8 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 de las clases magistrales, guía de Excel, cuadern de prácticas, fichers para las prácticas en el aula infrmática, etc... Tutrías - Se fmentará el us de la tutría electrónica a través del e-mail. - Adicinalmente el prfesr fijará un hrari de tutrías de manera que el alumn pueda llevar a cab cualquier tip de cnsulta sbre la asignatura. El hrari de tutrías será cmunicad pr el prfesr al inici del curs. 3. Tiemp de trabaj del estudiante / Student wrklad Actividad Nº hras % Asistencia a clases teóric-prácticas 3 hs. / semana x 14 semanas 42 28,0% Asistencia a actividades cmplementarias y tras actividades 6 hs. / curs 6 4,0% Asistencia a tutrías 2 hs. / curs 2 1,3% Asistencia a seminaris transversales 2 hs x seminari 4 2,7% Realización de cntrles 2 hs. x cntrl 4 2,7% Realización de examen final 2 hs. 2 1,3% Ttal actividades presenciales 60 40,0% Estudi y preparación de clases teóric- prácticas 3 hs. / semana x 14 semanas 42 28,0% Estudi y preparación de pruebas de evaluación 2 cntrles y examen final 38 25,3% Preparación de Infrmes 10 hs. / curs 10 6,7% Ttal actividades n presenciales 90 60,0% Carga ttal de hras de trabaj: 25 hras x 6 crédits ECTS 150 100,0% 9 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 4. Métds de evaluación y prcentaje en la calificación final / Evaluatin prcedures and weight f cmpnents in the final grade Un 40% de la calificación final crrespnde a la evaluación cntinua del trabaj del estudiante a l larg del curs; el 60% restante crrespnde a la prueba final. Las actividades de evaluación sn las siguientes: - Infrmes elabrads a partir de dats reales, sbre ls que se evaluará la aplicación práctica de las herramientas estadísticas e infrmáticas adquiridas. - Ds cntrles sbre ls cntenids teórics y práctics de la asignatura que cntribuirán al aprendizaje prgresiv de ls cntenids. - Examen final de tda la materia impartida en el curs en la fecha fijada pr Secretaría, cn el fin de evaluar el cncimient teóric-práctic de la asignatura pr parte del alumn. - También se tendrá en cnsideración el trabaj y la participación activa en las clases presenciales, así cm las actividades cmplementarias que el prfesr cnsidere prtunas para favrecer el aprendizaje cntinu. El valr crrespndiente de las distintas actividades de evaluación sbre la calificación final es: Actividad Prcentaje sbre calificación final Elabración de Infrmes 20% Cntrles y participación activa 20% Examen final 60% Cnvcatria rdinaria La calificación final se establecerá de acuerd a ls prcentajes señalads en el cuadr anterir, cn sujeción a las siguientes restriccines: - para que el estudiante sea evaluad deberá haber realizad un mínim de actividades de evaluación, a saber: un de ls ds cntrles y participar de frma efectiva en la elabración de ls Infrmes. En el cas de que el estudiante participe pr debaj de ese mínim se le asignará N Evaluad - si el estudiante ha participad en el númer de pruebas mínim definid en el apartad anterir, aunque n realice la prueba final se le asignará una calificación numérica. Ésta crrespnderá a las calificacines de las 10 de 11
Códig: 18252 Centr: Facultad de Ciencias Ecnómicas y Empresariales Titulación: Ecnmía y Finanzas Nivel: Grad Tip: Frmación Básica N.º de Crédits: 6 Curs Académic: 2011-2012 pruebas que haya realizad, pnderadas según el prcentaje establecid en el cuadr anterir. - la nta mínima de la prueba final es un 3 (sbre 10) para que cmpute la evaluación cntinua en el cálcul de la calificación final. En cas de btener una nta inferir a 3, la calificación final cincidirá cn la nta de la prueba final. Cnvcatria extrardinaria La calificación final en la cnvcatria extrardinaria será la mejr entre las siguientes ds pcines: - la nta del examen final a realizar en la fecha fijada pr Secretaría. - la nta pnderada resultad de la evaluación cntinua (40% según cuadr anterir) y del examen final de cnvcatria extrardinaria (60%). 5. Crngrama* / Curse calendar Semana Cntenid Hras presenciales Hras n presenciales del estudiante 1 Tema 1 3 3 2 Tema 1 / Tema 2 3 4 3 Tema 2 / Tema 3 3 5 4 Tema 3 3 5 5 Tema 3 4 5 6 7 8 Tema 3 / Tema 4 Sesión excel Tema 4 Cntrl 1 Tema 5 Tutría seguimient 5 5 5 7 4 6 9 Tema 5 3 6 10 Tema 5 Sesión excel 5 6 11 Tema 6 4 6 12 13 Tema 6 Cntrl 2 Tema 7 Tutría seguimient 5 7 4 6 14 Tema 7 3 6 15 Examen final 2 13 Pr determinar Seminaris transversales 4 Ttal hras 60 90 *Este crngrama tiene carácter rientativ. 11 de 11