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Información general

Tipo de asignatura: básica

Coordinador: Mónica Juliana Oviedo León

trimestre: Primer trimestre

Créditos: 6

Profesorado: 

Alfredo Smilga

Competencias

competencias básicas

  • CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente en su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

  • CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para acometer estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias específicas

  • CE15. Reunir e interpretar datos significativos para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de ámbito empresarial y ser capaz de elaborar un documento que permita transmitir información o propuesta empresarial innovadora.

  • CE3. Identificar las herramientas cualitativas y cuantitativas de análisis y diagnostico para la investigación de mercados.

Competencias generales

  • CG1. Ser capaz de trabajar en equipo, participando activamente en las tareas y negociando frente a opiniones discrepantes hasta llegar a posiciones de consenso, adquiriendo así la habilidad para aprender conjuntamente con otros miembros del equipo y crear nuevos conocimientos.

competencias transversales

  • CT4. Dominar las herramientas informáticas y sus principales aplicaciones para la actividad académica y profesional ordinaria.

  • CT5. Desarrollar tareas aplicando los conocimientos adquiridos con flexibilidad y creatividad y adaptándolos a contextos y situaciones nuevas.

Descripción

• Aplicar técnicas estadísticas cualitativas y cuantitativas para la búsqueda de mercados
• Plantear, organizar, realizar y presentar un proyecto de investigación de mercados y utilizar los resultados obtenidos para la toma de decisiones

Capacidad para reconocer, familiarizarse y utilizar técnicas estadísticas a la hora de tomar decisiones de mercado. Todo este enfoque hará compatible la capacidad para calcular manualmente las diversas herramientas por un conjunto reducido de datos con la capacidad de utilizar y analizar e interpretar las salidas (outputs) de los software estadísticos. Algunas preguntas que se resolverán a lo largo del curso con lo que sabremos: ¿Cómo sabemos que compañía gasta más en publicidad? ¿Son los gastos en publicidad de las compañías muy similares o son muy dispersos por sexo? ¿Están asociadas ventas y publicidad? ¿Qué nos dice la herramienta de Google correlate? ¿Podemos conocer la rentabilidad de un año de educación? ¿Cuánto aumenta el precio de una vivienda en Barcelona al aumentar su superficie en un metro cuadrado? ¿Cuánto es el efecto estacional de Agosto para el número de followers en una cuenta de twitter? ¿Cuál es el valor esperado que obtendrá un empresario frente a ¿la decisión de subir o no el precio? ¿Cómo es la probabilidad de que un blog tenga 1000 visitas mañana si sabemos que las visitas en los blogs en España sigue una determinada distribución normal? ¿Qué podemos extraer del análisis de un texto del cliente?

 

 

Resultados de aprendizaje

Dominar las técnicas cuantitativas y cualitativas para resolver problemas económicos y / o de la empresa para la toma de decisiones.
Comprender y aplicar los conceptos básicos de la probabilidad, de los cálculos estadísticos básicos y de las herramientas informáticas que les facilitan.

Metodología de trabajo

 

 

 

 

sesiones teóricas

 

MD1. Clase magistral: Sesiones de clase expositivas basadas en la explicación del profesor en la que asisten todos los estudiantes matriculados en la asignatura

 

MD2. conferencias: Sesiones presenciales o emitidas en en streaming, tanto en las aulas de la universidad como en el marco de otra institución, en las que uno o varios especialistas exponen sus experiencias o proyectos frente a los estudiantes.

 

 

aprendizaje dirigido

 

MD5. seminarios: Formato presencial en pequeños grupos de trabajo (entre 14 y 40). Son sesiones relacionadas a las sesiones presenciales de la asignatura que permiten ofrecer una perspectiva práctica de la asignatura y en la que la participación del estudiante es clave.

 

 

 

aprendizaje autónomo

 

MD9. Resolución de ejercicios y problemas: Actividad no presencial dedicada a la resolución de ejercicios prácticos a partir de los datos suministrados por el profesor.

 

MD11. Tutorías no presenciales: Para las que el alumno dispondrá de recursos telemáticos como el correo electrónico y los recursos de la intranet del ESCSET.

 

Esta asignatura dispone de recursos metodológicos y digitales para hacer posible su continuidad en modalidad no presencial en el caso de ser necesario por motivos relacionados con la Covidien-19. De esta forma se asegurará la consecución de los mismos conocimientos y competencias que se especifican en este plan docente. El TecnoCampus pondrá al alcance del profesorado y el alumnado las herramientas digitales necesarias para poder llevar a cabo la asignatura, así como guías y recomendaciones que faciliten la adaptación a la modalidad no presencial.

Contenidos

 

Tema 1

 

Introducción

  • Conceptos básicos: población, muestra, tipos de muestreo, variables, tipos de variables, datos y tipos de datos.

Tema 2

Estadística Unidimensional

  • Medidas de centralización
  • Medidas de dispersión
  • Medidas de simetría
  • Medidas de curtosis

Tema 3

Estadística bidimensional

  • Asociación de variables cuantitativas: regresión lineal
  • Asociación de variables cualitativas

 

Tema 4

series temporales

  • Componentes de una serie temporal
  • Desestacionalización de una serie temporal

 

 

Tema 5

probabilidad

  • conceptos básicos
  • Distribuciones discretas: distribución binomial
  • Distribuciones continuas: distribución normal

Actividades de aprendizaje

 Trabajo individual (dentro y fuera del aula)

 

Ejercicio Estadística descriptiva.

Test estadístico descriptivo.

Ejercicio asociación entre variables cuantitativas.

Ejercicio asociación entre variables cuantitativas.

Ejercicio de series temporales.

Test asociación entre variables cuantitativas y cualitativas y series temporales

Ejercicio de distribución binomial.

Ejercicio de distribución normal.

Test probabilidad

 Trabajo en grupo

 Trabajo con software informático.

Sistema de evaluación

La evaluación trimestral tendrá en cuenta los siguientes aspectos con los pesos que se indican:
- SE4. Examen final de trimestre: 60%. Nota mínima 4 sobre 10.
- SE2. Trabajo con base de datos: 30%
- SE2. Entrega de ejercicios y prácticas propuestas: 10% 

Habrá una recuperación al iniciar el siguiente trimestre. Sólo se recuperará el examen. Al otro 40% se mantendrá la nota de la evaluación trimestral.

Un alumno que no se haya presentado a la primera convocatoria NO puede presentarse a la recuperación.

Bibliografía

Básico

RAYA, J. (2012): Estadística aplicada a los negocios y el Marketing. Prentice Hall

 

Spiegelhalter, D. (2019): The art of statistics: learning by fecha. Pelican

MOORE, Mc. CABE (2005), Introducción a la práctica de Statistics. Freeman

Complementario

Newbold, PAUL, Carlson, W., Thorne, W. (2007), Estadística para los negocios y la economía, 6ta edición, Madrid, Prentice Hall.