Información general


Tipo de asignatura: básica

Coordinador: Jesus Ezequiel Martínez Marín

trimestre:2

Créditos: 6

Profesorado: Alfredo Smilga Gaffe

Descripción


Capacidad para reconocer, familiarizarse y utilizar técnicas estadísticas a la hora de tomar decisiones. 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. Algunas preguntas que se resolverán a lo largo del curso con lo sabremos: Como sabemos qué compañía paga un mayor salario a sus empleados? Son más dispersos los salarios de hombres o de mujeres? ¿Qué relación hay entre las reservas de una embarcación y la ocupación que finalmente hay? Podemos conocer la rentabilidad de una año de educación? En cuanto aumenta el precio de una vivienda en la zona del puerto de Barcelona en aumentar su superficie en un metro cuadrado? Estos datos anteriores son estadísticamente significativas? ¿Cómo podemos saber si es estadísticamente diferente el precio de una compañía logística respecto al de otro?

 

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.

 

Resultados de aprendizaje


Ser capaz de describir la distribución de una variable en todos sus niveles: centralización, dispersión, simetría y curtosis (como por ejemplo el salarios que paga a sus trabajadores una compañía de transportee o logística)

Identificar la fuerza de la asociación entre variables.

Diferenciar entre correlación y causalidad

Cuantificar la relación causal entre dos variables como la ocupación y las reservas

Identificar y contrastar hipótesis estadísticas diversas (medias, proporciones, independencia de atributos, ANOVA, coeficientes de un modelo de regresión)

 

Metodología de trabajo


En las sesiones presenciales con todo el grupo se combinarán sesiones de teoría con sesiones de resolución de ejercicios a mano y con software, 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.

HI habrá una conferencia de un / a profesional que utiliza la Estadística aplicada a la logística o negocios marítimos.

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 transporte_rrhh

Tema 3

Estadística bidimensional

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

 

Tema 4

 

Probabilidad e Inferencia

  • Probabilidad y distribuciones de probabilidad.
  • La distribución normal
  • inferencia estadística
  • distribuciones muestrales
  • Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis individuales: test de media, proporciones, de independencia de atributos, ANOVA ...
  • Contrastes de hipótesis aplicados al modelo de regresión lineal simple y múltiple

 

Actividades de aprendizaje


Ejercicio Estadística descriptiva. Individual (Dentro y fuera del aula)

Test estadistica descriptiva. Individual (Dentro y fuera del aula). virtual

Ejercicio asociación entre variables quanlitatives. Individual (Dentro y fuera del aula)

Ejercicio asociación entre variables cuantitativas. Individual (Dentro y fuera del aula)

Test asociación entre variables cuantitativas y cualitativas. (Dentro y fuera del aula). virtual

Ejercicio de inferencia estadística. Individual (Dentro y fuera del aula)

Ejercicio de inferencia estadística aplicado a la regresión. Individual (Dentro y fuera del aula)

Trabajo con sofware informático. Grupo (Dentro y forma del aula)

Examen. individual

Sistema de evaluación


La evaluación trimestral tendrá en cuenta los siguientes aspectos con los pesos que se indican:
- Examen final de trimestre: 60%
- Trabajo en grupo con base de datos: 30%
- Asistencia, participación y comportamiento en clase. Entrega de ejercicios y prácticas propuestas: 10% 

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