El objetivo de esta asignatura es que el alumnado conozca los aspectos fundamentales de la Inferencia Estadística y su aplicación al análisis empresarial.

Se trata de una asignatura eminentemente práctica, que combina la explicación teórica de los aspectos fundamentales con el análisis práctico y la resolución de problemas a partir de ejercicios de diversas complejidad, según se avanza en los contenidos de la asignatura. Esta asignatura ahonda en las competencias adquiridas en la asignatura que se imparte en el primer cuatrimestre de este segundo curso, Estadística y análisis de datos. Asimismo, para su desarrollo es preciso que el alumnado maneje los conceptos y procesos estudiados en las asignaturas de primer curso Matemáticas I y Matemáticas II

COMPETENCIA/RESULTADOS DE APRENDIZAJE

Las competencias específicas de esta asignatura son:

i) C1: Ser capaces de identificar correctamente las diferentes distribuciones de probabilidad, así como la teoría y práctica de la estimación de parámetros;

ii) C2: Ser capaz de diseñar y aplicar la metodología estadística adecuada para el diseño de pruebas estadísticas y contraste de hipótesis.; y

iii) C3: Ser capaces de realizar una identificación básica de las diferentes técnicas de muestreo.

Si bien la mayor parte de las Competencias Transversales (CT) de grado definidas en el Plan de Estudios se desarrollarán en mayor o menor grado en esta asignatura, aquellas en las que se realizará un énfasis especial, y para las que se han diseñado diferentes actividades de aprendizaje son las siguientes:

CT3: Comunicación escrita

CT6.- Búsqueda y Gestión de la información (nivel 1)

CT7.- Capacidad de análisis y síntesis (nivel 1)

CT10.- Responsabilidad social y ética (nivel 1)



Resultados de Aprendizaje:



Respecto a la C1: Ser capaces de identificar correctamente las diferentes distribuciones de probabilidad, así como la teoría y práctica de la estimación de parámetros:

• Identificar las diferentes distribuciones en particular las discretas de las continuas.

• Utilizar correctamente las distribuciones para cada casuística.

• Conocer y aplicar correctamente las convergencias entre distribuciones.

• Identificar qué es un parámetro y los elementos básicos que acompañan a su conceptualización; Muestra, estimador, estimación y distribución muestral.

• Estimar parámetros en base a diferentes técnicas propuestas; máximo verosímil, momentos e intervalo de confianza.

• Conocer e interpretar correctamente las propiedades de los estimadores.

• Aplicar la teoría de los parámetros para la estimación.

Respecto a la C2: Ser capaz de diseñar y aplicar la metodología estadística adecuada para el diseño de pruebas estadísticas y contraste de hipótesis.

• Entender que es la inferencia estadística y para que se hace un contraste de hipotesis.

• Aplicar pruebas básicas de muestreo propuestas.

• Conocer e identificar las diferentes herramientas de contraste de hipótesis.

• Aplicar correctamente las herramientas de contraste de hipotesis a casos reales o ficticios propuestos.



Respecto a la C3: Ser capaces de realizar una identificación básica de las diferentes técnicas de muestreo.

• Identificar y entender las tres modalidades de muestreo propuestas.

• Aplicar en ejemplos complejos las técnicas de muestreo.

Respecto a las CT-s:

CT3: Comunicación escrita.

• Redactar en grupo un informe referente a un estudio de caso de una iniciativa solidaria real.

• Estructurar correctamente un estudio de caso basado en un estudio de caso de una iniciativa solidaria real.



CT6.- Búsqueda y Gestión de la información (nivel 1)

• Buscar la información contextual necesaria para su trabajo grupal sobre un estudio de caso de una iniciativa solidaria real.

• Buscar la información estadística necesaria para su trabajo grupal sobre un estudio de caso de una iniciativa solidaria real.

• Gestionar y organizar la información obtenida de cara a un contraste de hipotesis sobre una situación relacionada con una iniciativa solidaria real.

CT7.- Capacidad de análisis y síntesis (nivel 1)

• Aplicar los conocimientos adquiridos durante la asignatura para plantear un problema complejo de contraste de hipotesis basado en una situación relacionada con una iniciativa solidaria real.

• Sintetizar el problema complejo y proponer la herramienta de hipotesis adecuada a la suposición base.

• Realizar el contraste de hipotesis basado en el problema complejo sobre una situación contextual relacionada con una iniciativa solidaria, extraer conclusiones y dar recomendaciones.



CT10.- Responsabilidad social y ética (nivel 1)

• Buscar e identificar diferentes experiencias y propuestas relacionadas con el Comercio Justo, la sostenibilidad ambiental y la Economía Social y Solidaria.

• Buscar e identificar los valores y criterios que ayudan al bienestar social desde la empresa comprometida y desde la aplicación estadística.

Tema 1: Introducción. Utilización de la estadística en las decisiones empresariales



Tema 2. Distribuciones de Poisson y binomial

2.1. Distribución binaria y binomial.

2.2. Definición y propiedades de la distribución de Poisson



Tema 3. Distribuciones Normal, Gamma, Chi-cuadrado, F de Snedecor y t de Student.

3.1. Distribución normal. Convergencia de la distribución binomial a la de Poisson y a la Normal. Convergencia de la distribución de Poisson a la Normal.

3.2. Distribución Gamma y exponencial.

3.3. Distribución χ2 de Pearson.

3.4. Distribución F de Snedecor.

3.5. Distribución t de Student.



Tema 4. Estimación de parámetros. Propiedades de los estimadores.

4.1. Introducción.

4.2. Muestra, estimador, estimación y distribución muestral

4.3. Estimación de parámetros

4.4. Estimación por punto:

4.4.1 Estimador de Máxima Verosimilitud

4.4.2 Estimador por los Momentos

4.5. Estimación por Intervalos de Confianza

4.6. Propiedades de los estimadores

Tema 5. Contrastes de hipótesis. Pruebas de ajuste

5.1. Pruebas estadísticas para el contraste de hipótesis.

5.2. Diseño de pruebas estadísticas.

5.3. Prueba de la χ2 de ajuste a una distribución total o parcialmente especificada.

5.4. Contrastes de independencia y homogeneidad.

5.5. Contrastes de hipótesis

Tema 6. Muestreo en poblaciones finitas.

6.1. Introducción

6.2. Muestreo aleatorio simple.

6.3. Muestreo estratificado.

La metodología combina la explicación por parte del profesor o profesora de los conceptos de la estadística con clases prácticas, seminarios y clases de informática.Se aprovecharán las clases prácticas y seminarios para dar feedback al alumnado y trabajar su autorregulación.



- En la modalidad magistral se impartirán breves exposiciones por parte del docente, dedicando la mayoría del tiempo presencial a la realización de actividades diversas, generalmente trabajando en grupo, y en ocasiones, realizando alguna actividad individual. Se explicarán en clase los fundamentos teóricos de la asignatura y se realizarán ejercicios relacionados con los mismos.

- En las clases prácticas el alumnado de manera individual o grupal resolverá problemas tutorizado por el profesorado. La resolución de cuestiones y problemas en el aula se realizará de forma participativa. Se proporcionarán problemas y ejercicios que desarrollarán individualmente o en grupo, lo que permitirá profundizar en el conocimiento teórico de la materia y relacionar la estadística con otras áreas afines. Se fomentará la formulación de cuestiones y la discusión abierta, de forma que el alumnado adquiera destrezas relacionadas con la comunicación oral, la capacidad de síntesis y el trabajo en equipo.



- En las clases de seminario el alumnado resolverá en grupos problemas de manera que se estudien distintos contenidos de la asignatura de manera interrelacionada.

- En las clases de informática el alumnado aprenderá a utilizar el programa Excel para resolver problemas.



SISTEMAS DE EVALUACIÓN



CONVOCATORIA ORDINARIA



Evaluación continua.



La evaluación de las competencias se basará en la realización de diferentes pruebas a lo largo del curso, así como en un examen final que constará de ejercicios prácticos y/o teóricos sobre la materia incluida en el programa de la asignatura.

De esta manera, se realizarán dos pruebas parciales grupales a lo largo del curso. Estas consistirán en responder en grupos de 4 a 5 personas a diferentes problemas complejos de desarrollo práctico-teórico. Se trabajará la autorregulación del alumnado en la evaluación.

Asimismo, se deberá superar un examen final escrito que constará de una serie de ejercicios prácticos y/o teóricos. Para aprobar la asignatura es requisito indispensable obtener un mínimo de 4 puntos sobre 10 en el examen final.

El examen final supondrá un 50% de la nota final, mientras que las pruebas parciales supondrán un 30% de la nota final (un 15% cada una de ellas).

Por último, a lo largo del curso se planteará un trabajo grupal (4 a 5 personas), basado en la metodología metodología activa de docencia y aprendizaje del estudio de caso, que tendrá cuatro momentos principales.

1. Al inicio del curso, acercamiento al caso y elección de la temática.

2. Al cumplir un tercio del curso, elección de variables estadísticas y recolección de datos de fuentes secundarias.

3. Pasada la mitad del curso, planteamiento del problema a resolver, e hipotesis de contraste.

4. Al final del curso. Entrega de informe (no más de 5 páginas) y presentaciones en clase. El informe incluirá: Caso elegido, contexto, variables estadísticas, tipo de contraste, resultados y conclusiones.



No presentarse al examen final supone la renuncia a la convocatoria ordinaria.



Evaluación por examen final:



El alumnado que no desee realizar la evaluación continua deberá informar al profesorado de tal decisión antes de la 9 semana de curso. Este examen final supondrá el 100% de la nota.



CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA



El sistema de evaluación de la segunda convocatoria del curso académico seguirá las características básicas indicadas para la convocatoria ordinaria, de manera que el alumnado que haya superado las pruebas parciales contará con dicha puntuación en esta segunda convocatoria y el examen final se corresponderá con el 50% de la nota final. Quienes no hayan superado las pruebas parciales o deseen optar por el examen final deberán realizar un examen final que comprenderá el 100% de la nota, y en el que se evaluarán todas las competencias trabajadas en la asignatura.

• Continuous Assessment System
• Final Assessment System
• Tools and qualification percentages:
  • Written test to be taken (%): 50
  • Team projects (problem solving, project design)) (%): 20
  • EXÁMENES ESCRITOS GRUPALES (%): 30

Por defecto se supondrá que el alumnado opta preferentemente por la evaluación continua.No obstante, aunque el desarrollo de la docencia estará enfocado a la evaluación continua, el alumnado, de acuerdo con la Normativa Reguladora de la Evaluación del Alumnado de las Titulaciones de Grado (BOPV nº50, 13 de marzo de 2017) tiene la posibilidad de renunciar al sistema de evaluación continua y optar a la evaluación final, independientemente de que haya participado o no en la citada evaluación continua (Artículo 8.3).



El alumnado que no desee realizar la evaluación continua deberá informar al profesorado de tal decisión antes de la 9 semana de curso. Este examen final supondrá el 100% de la nota.



No presentarse al examen final supone la renuncia a la convocatoria ordinaria, en ambas modalidades de evaluación.



COVID-19

En el caso de que la situación sanitaria así lo requiera y no se pueda hacer la prueba final de manera presencial, se activará el procedimiento especificado en el plan de evaluación no presencial disponible en eGela.

CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA



El sistema de evaluación de la segunda convocatoria del curso académico seguirá las características básicas indicadas para la convocatoria ordinaria, de manera que el alumnado que haya superado las pruebas parciales contará con dicha puntuación en esta segunda convocatoria y el examen final se corresponderá con el 50% de la nota final. Quienes no hayan superado las pruebas parciales o deseen optar por el examen final deberán realizar un examen final que comprenderá el 100% de la nota, y en el que se evaluarán todas las competencias trabajadas en la asignatura.



No presentarse al examen extraordinario supone la renuncia a la convocatoria extraordinaria, en ambas modalidades de evaluación.



COVID-19

En el caso de que la situación sanitaria así lo requiera y no se pueda hacer la prueba final de manera presencial, se activará el procedimiento especificado en el plan de evaluación no presencial disponible en eGela.

Se pondrán a disposición de los alumnos/as en eGela los archivos de las transparencias utilizadas en las sesiones magistrales. Apuntes de clase y colección de ejercicios propuestos.

Basic bibliography

Temas 1, 2 y 3

Arteche, Josu et al. (2000): Ejercicios de Estadística II: Estadística Empresarial y para

Economistas. Servicio Editorial de la Universidad del País Vasco-Euskal Herriko

Unibertsitatea, Bilbao

Fernández de Troconiz, Antonio (1993): Probabilidades, Estadística, Muestreo. Ed.

Tebar Flores.

García del Valle, Teresa y Martínez, Alberto (1996): Problemas de Estadística. Ed.

UPV-EHU.

Montiel, Ana María et al (2002): Elementos Básicos de Estadística Económica y

Empresarial. Ed. Prentice Hall.

Martín Pliego, F. Javier y Ruíz Maya, Luis. (2004): Estadística I: Probabilidad, 2ª

Edición. AC, Madrid

Temas 4, 5 y 6

Montiel, Ana María et al (2002): Elementos Básicos de Estadística Económica y

Empresarial. Ed. Prentice Hall.

Pérez, César (2005): Muestreo Estadístico. Conceptos y problemas resueltos. Pearson

Educación, Madrid.

Ruíz Maya, Luis y Martín Pliego, F. Javier (2005): Fundamentos de Inferencia

Estadística, 3ª Edición. AC, Madrid.

In-depth bibliography

Martín Pliego, F. Javier; Montero, José Mª; y Ruíz Maya, Luis (2005): Problemas de
Inferencia Estadística, 3ª Edición. AC, Madrid.
Martín Pliego, F. Javier; Montero, José Mª; y Ruíz Maya, Luis (2006): Problemas de
Probabilidad, 2ª Edición. AC, Madrid.
Pérez, César (2005): Muestreo Estadístico. Conceptos y problemas resueltos. Pearson
Educación, Madrid.

Journals

Los recursos adicionales serán proporcionados por el profesorado a través de la plataforma eGela

Web addresses

Instituto Nacional de Estadística (INE). Página general http://www.ine.es
Instituto Nacional de Estadística: Portal Divulgativo del INE
http://www.ine.es/explica/explica.htm
Instituto Vasco de Estadística (Eustat): http:// eustat.es
¿Qué es la estadística oficial?
https://www.youtube.com/watch?v=gcUgHfThXWE
Instituto europeo de estadística (Eurostat):http://ec.europa.eu/eurostat