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ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL
FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES Y HUMANÍSTICAS (FCSH)
SYLLABUS DEL CURSO
ECONOMÍA ESTADÍSTICA COMPUTARIZADA
1.
2.
CÓDIGO Y NÚMERO DE CRÉDITOS:
CÓDIGO
NÚMERO DE CRÉDITOS
ICHE03822
Teóricos: 4
Prácticos: 0
DESCRIPCIÓN DEL CURSO:
Con esta materia el estudiante estará capacitado para poner en práctica los conocimientos adquiridos de las
materias de estadísticas anteriores, mediante la realización de números índices, tasas de variación y la
utilización de bases de datos para aplicar estadística descriptiva, técnicas de muestreo y de simulación, y
regresiones. Con la finalidad de aplicar estos conocimientos en datos reales y poder obtener resultados en la
toma de decisiones.
3. PRERREQUISITOS Y CORREQUISITOS:
PREREQUISITOS
(ICHE04754) MÉTODOS ESTADÍSTICOS III
CORREQUISITO
Ninguno
4.
TEXTO GUIA Y OTRAS REFERENCIAS REQUERIDAS PARA EL DICTADO DEL CURSO
TEXTO GUÍA
1. PERÉZ César, Estadística aplicada conceptos y ejercicios a través de
Excel, Primera Edición, 2012, Garceta Texto.
REFERENCIAS
1. LIND, MARCHAL y WATHEN, Estadística aplicada a los negocios y a la
economía, Décima tercera Edición, 2008, McGraw-Hill.
2. MEYERS, GAMST GUARINO, Applied Multivariate Research, Second
Edition, 2012, SAGE Publications, Inc.
3. HOSNER David, Applied logistic regression, Second Edition, 2000,
Wiley-Interscience Publication.
4. CESÁR PERÉZ, Libro de Estadística Multivariada: Técnicas de Análisis
Multivariante de Datos Aplicaciones con SPSS), Primera Edición, 2004
PEARSON EDUCACION.
5. Coss Bu, Simulación un enfoque práctico, Veinteava Edición, 2005,
Limusa Noriega Editores.
5.
RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL CURSO:
El estudiante al finalizar el curso estará en capacidad de:
1. Realizar en bases de datos números índices y tasas de variación.
2. Aplicar los conocimientos de estadística descriptiva en casos prácticos mediante la utilización de MS
Excel.
3. Aplicar conocimientos prácticos de técnicas de muestreo, regresión logística y análisis de series
temporales.
4. Elaborar técnicas de estadísticas no paramétricas, como Kernels, además de métodos y
procedimientos simulación estocástica.
6.
PROGRAMA DEL CURSO:
1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS ESTADÍSTICO ASISTIDO POR COMPUTADORA. (4 HORAS)
1.1 Uso herramientas computacionales para el análisis estadístico.
1.2 Ejercicios demostrativos en estadística descriptiva.
2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE. (14 HORAS)
2.1 Modelo de regresión lineal múltiple.
2.1.1 Supuestos clásicos (planteamiento y violaciones de los supuestos).
2.1.2 Estimación del modelo, contrastes de hipótesis e intervalos de confianza.
2.1.3 Análisis de la varianza.
2.1.4 Predicciones.
2.1.5 El análisis de los residuos.
2.2 Funciones de Excel para regresión múltiple.
2.3 Regresión múltiple mediante herramientas de análisis.
2.4 Formas funcionales y sus interpretaciones (polinomios, elasticidades y semi-elasticidades).
2.5 Aplicaciones del análisis de regresión múltiple.
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ECONOMÍA ESTADÍSTICA COMPUTARIZADA
3. REGRESIÓN LOGÍSTICA. (8 HORAS)
3.1. Variables en la regresión logística.
3.2. Supuestos de la regresión logística.
3.3. Codificación de variables dicotómicas.
3.4. El modelo de regresión logística.
3.5. Evaluación del modelo de regresión logística.
4. MÉTODOS DE MUESTREO ESTADÍSTICO. (6 HORAS)
4.1 Muestreo aleatorio simple sin reposición.
4.2 Muestreo aleatorio simple con reposición.
4.3 Muestreo estratificado.
4.3.1 Muestreo estratificado sin y con reposición.
4.4 Muestreo sistemático.
4.5 Muestreo por métodos indirectos: Razón, regresión y diferencia.
4.5.1 Estimaciones de los parámetros poblaciones basadas en la razón y errores.
4.5.2 Estimaciones por regresión y errores.
4.5.3 Estimaciones por diferencia y errores.
5. ANÁLISIS POR COMPONENTES PRINCIPALES. (10 HORAS)
5.1 Objetivos de las componentes principales.
5.2 Obtención de las componentes principales.
5.3 Varianza de las componentes principales.
5.4 Estructura factorial de las componentes principales.
5.5 Puntuación o mediciones de las componentes principales.
5.6 Contraste sobre el número de componentes principales a retener.
5.6.1 Criterio de la media aritmética.
5.6.2 Contraste sobre las raíces características no retenidas.
5.6.3 Prueba de Anderson, Lebart y Fenelón, del bastón roto de Frontier, y más.
5.6 La regresión sobre componentes principales y el problema de la multicolinealidad.
5.7 La regresión ortogonal y las componentes principales.
5.8 Interpretación geométrica.
6. ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA. (8 HORAS)
6.1 Chi-Square test diferencia entre dos proporciones.
6.2 Chi-Square test diferencia entre dos medias.
6.3 Chi-square test para independencia.
6.4 MacNemar Test para diferencia entre dos proporciones.
6.5 Wilcoxon Rank Sum Test: Análisis no paramétrico para dos poblaciones independientes.
6.6 Kruskal-Wallis Rank Test: Análisis no paramétrico para ANOVA.
6.7 Chi-Square para la varianza o desviación estándar.
7. SIMULACIÓN. (6 HORAS)
7.1 Introducción.
7.2 Generación de números aleatorios rectangulares.
7.3 Generación de variables aleatorias no uniformes
7.4 Método de Montecarlo.
7.4 Aplicaciones.
7.
CARGA HORARIA: TEORÍA/PRÁCTICA:
Número de sesiones por semana: 2 sesiones
Duración de cada sesión: 2 horas teóricas
Número de semanas: 14
8.
CONTRIBUCIÓN DEL CURSO EN LA FORMACIÓN DEL ESTUDIANTE
Este curso sirve para aplicar conocimientos en base de datos reales por medio del programa de tratamiento de
bases de datos de Excel, y obtener una perspectiva practica en la generación de resultados para la toma de
decisiones.
FORMACIÓN
BÁSICA
FORMACIÓN
PROFESIONAL
FORMACIÓN
HUMANA
X
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9.
RELACIÓN DE LOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL CURSO CON LOS RESULTADOS DE
APRENDIZAJE DE LA CARRERA:
RESULTADOS DE APRENDIZAJE
DE LA CARRERA
a) Tener la habilidad para
trabajar como parte de un
equipo multidisciplinario;
b) Comprender
la
responsabilidad
ética
y
profesional;
c) Tener la habilidad para
comunicarse efectivamente
de forma oral y escrita en
español;
d) Tener la habilidad para
comunicarse en inglés;
e) Tener una educación amplia
para comprender el impacto
de las soluciones de su
carrera profesional en el
contexto global, económico,
ambiental y social;
f) Reconocer la necesidad de
continuar aprendiendo a lo
largo de la vida y tener la
capacidad y actitud para
hacerlo;
g) Conocer
temas
contemporáneos;
h) Tener la capacidad para
liderar y emprender;
i) Aplicar métodos analíticos e
interpretar sus resultados
para una eficaz toma de
decisiones;
j) Analizar
y
evaluar
el
funcionamiento
de
los
mercados
con
distintas
estructuras económicas y
administrativas;
k) Analizar e interpretar la
información
financieracontable de una empresa
para una eficaz toma de
decisiones.
CONTRIBUCIÓN
(Alta, Media,
Baja)
MEDIA
RESULTADOS
DE
APRENDIZAJE
DEL CURSO
EL ESTUDIANTE DEBE:
1,2,3,4
Aplicar principios y normas éticas en la
recolección y análisis de datos
estadísticos orientado a la toma de
decisiones.
MEDIA
1,2,3,4
MEDIA
1,2,3,4
ALTA
1,2,3,4
Comprender el uso de paquete de
software especializado en análisis de
datos, con la finalidad de dar soluciones
en temas económicos y de negocios,
tanto en el sector público a través de la
correcta explicación de la realidad.
Desarrollar habilidades para enfrentar
los retos profesionales que les esperan
en el futuro en el uso de las
herramientas de análisis estadístico y
econométrico.
Aplicar herramientas de análisis de
forma que agiliten la toma de decisiones
en base a criterios estadísticos y
econométricos.
10. EVALUACIÓN DEL CURSO:
Actividades de Evaluación
Exámenes
Lecciones
Tareas
Proyectos
Laboratorio/Experimental
Participación en Clase
Visitas
Otras
X
X
X
X
11. RESPONSABLE DE LA ELABORACIÓN DEL SYLLABUS Y FECHA DE ELABORACIÓN:
Elaborado por
GONZALO VILLA COX
Fecha
10/11/2012
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12. VISADO:
SECRETARIO ACADÉMICO DE LA
UNIDAD ACADÉMICA
NOMBRE:
DIRECTOR DE LA SECRETARÍA
TÉCNICA ACADÉMICA
NOMBRE:
Lcda. Ingrid León Vasconez
FIRMA:
MSc. Marcos Mendoza Vélez.
FIRMA:
Resolución y Fecha de aprobación en el
Consejo Directivo: R-CD-FEN- 004-2013
14 de Enero de 2013
13. VIGENCIA DEL SYLLABUS:
RESOLUCIÓN DEL CONSEJO
POLITÉCNICO:
FECHA:
IG1002-2
13-10-269
17 de Octubre de 2013
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