Información general


Tipo de asignatura: básica

Coordinador: Nuria Masferrer Llabinés

trimestre:1

Créditos: 6

Profesorado: Josep Mª Raya Vilches

Descripción


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 para un conjunto reducido de datos con la capacidad de utilizar y analizar e interpretar las salidas (outputs) de los softwares estadísticos. Los conocimientos trabajados permitirán dar una primera respuesta a preguntas del tipo: ¿Cómo sabemos que compañía paga más salarios? Son los salarios de las compañías muy similares o son muy dispersos? Están asociadas ventas y publicidad? ¿Qué nos dice la herramienta de Google correlate? Podemos conocer la rentabilidad de una año de educación? En cuanto aumenta el precio de una vivienda en Barcelona en aumentar su superficie en un metro cuadrado? Cuanto es el efecto estacional de Agosto por el número de turistas? ¿Cuál es el valor esperado que obtendrá un empresario ante 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? Se puede cuantificar la personalidad de un individuo a través del data mining?

 

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 ante 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.

En las sesiones presenciales con todo el grupo se combinarán sesiones de teoría con sesiones de resolución de ejercicios a mano y mediante casos prácticos con datos de empresas reales.

En las sesiones prácticas los estudiantes trabajarán ejercicios y bases de datos con el programa Minitab / SPSS / R (a determinar). Habrá que llevar portátil en el aula.

contenidos


Tema 1

 

Introducción

  • Conceptos básicos: población, muestra, tipo 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
  • Caso 1: empresa de marketing

Tema 3

 

 

 

Estadística bidimensional

  • Asociación de variables cuantitativas: regresión lineal
  • Asociación de variables cualitativas
  • Caso 2: relación entre ventas y publicidad

 

Tema 4

 

 

 

 

series temporales

  • Componentes de una serie temporal
  • Desestacionalización de una serie temporal
  • Caso 3: análisis de serie de ventas

 

 

Tema 5

 

 

 

probabilidad

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

Actividades de aprendizaje


 

Trabajo individual (dentro y fuera del aula)

Ejercicio Data mining

Ejercicio Estadística descriptiva.

Test estadístico descriptivo.

Ejercicio asociación entre variables cuantitativas.

Ejercicio asociación entre variables quanlitatives.

Ejercicio de series temporales.

Test asociación entre variables cuantitativas y cualitativas y series temporales.

Ejercicio de distribución binomial.

Ejercicio de distribución normal.

Test de probabilidad. 

Trabajo en grupo

Trabajo con software informático.

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.

Sistema de evaluación


La evaluación trimestral tendrá en cuenta los siguientes aspectos con los pesos que se indican:
- Examen final de trimestre: 60%. Nota mínima 3.5 sobre 10.
- Trabajo -en grupo- con base de datos: 30%
- Participación en actividades planteadas en el aula: entrega de ejercicios y prácticas propuestas: 10% 

Habrá una recuperación al iniciar el siguiente trimestre. Sólo se recuperará el examen (60% manteniendo la nota mínima para hacer media) y el 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

 

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

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

Complementario

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