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Pontificia Universidad Católica Argentina
Facultad de Ciencias Económicas
MATERIA
ESTADÍSTICA
CARRERA /S
LICENCIATURA EN ECONOMÍA
CATEDRA /S
PROFESORES
MUJICA DE BLUA, Elsa Mirtha - PROTITULAR
CURSOS
2º B MAÑANA
SEMESTRE – AÑO
1er. Semestre - 2011
PAGINAS
13 (trece)
1
Pontificia Universidad Católica Argentina
Facultad de Ciencias Económicas
OBJETIVOS
1. Lograr que el alumno comprenda el conjunto de metodologías estadísticas para el
proceso de toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Para la
decantación y asimilación de los mencionados conceptos se da prioridad al estudio
fundamentado de la teoría estadística, lo que facilita la posterior interpretación y
resolución de los problemas de aplicación a las Ciencias Económicas.
2. Lograr que el alumno adquiera las habilidades exigidas por la curricula de la
materia, recurriendo a problemas relacionados con el mundo actual: situaciones
financieras y económicas, planteamiento y resolución de problemas estadísticos
que se encuentran en situaciones de administración empresaria y en la vida real.
Las técnicas estadísticas se utilizan para ayudar al “futuro” profesional a tomar
decisiones vinculadas con su área. Tratando que el alumno se sienta cómodo a
medida que aprende la materia y que adquiera una buena noción intuitiva de los
conceptos y métodos estadísticos para saber aplicarlos cuando sean necesarios en
su futura visa profesional. La bibliografía que se recomienda es reconocida, actual
y especializada para Administración y Economía.
CONTENIDOS
Unidad 1.
La importancia de la estadística en la administración de negocios y en la economía.
1.1-Definición de la Estadística como ciencia auxiliar de las Ciencias Económicas.
Población y muestra. Censos. Elementos y caracteres de una población. Variables y
atributos. Variables discretas y variables continuas. Estadística descriptiva e inferencia
estadística.
1.2- Sistematización de datos cuantitativos. Distribuciones de frecuencias. Frecuencias
absolutas y relativas, simples y acumuladas. Representaciones gráficas: histogramas,
polígonos de frecuencia y polígonos de frecuencia acumuladas. Datos cualitativos. Tablas
de contingencia.
Unidad 2.
Descripción de los datos.
2.1.-Medidas de tendencia central y de posición. Media aritmética, modo y mediana.
Media geométrica. Definición, concepto y forma de cálculo. Propiedades. Bondades y
limitaciones de cada medida de tendencia central. Comparación entre las distintas
medidas de tendencia central.
2.2.-Medidas de variabilidad o dispersión. Rango, Variancia, Desvío estándar, Semidesviación Intercuartílica y Coeficiente de variación.
Definición, concepto y cálculo de cada una de ellas. Propiedades de la Variancia.
2.3.- Medidas de tendencia central resistentes o robustas. Trim. Promedio de cuartiles.
Trimedia. Medias recortadas. Eliminación de valores atípicos (outliers).
2.4.-Medida de variabilidad resistente. Coeficiente de Variación Cuartílico
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2.5.- Momentos absolutos y centrados de una distribución de frecuencias. Relaciones.
Propiedades y cálculo de la variancia en forma directa y mediante momentos absolutos.
Asimetría y Curtosis.
Unidad 3.
Teoría de las probabilidades.
3.1.- Experimento aleatorio. Espacio de resultados ó espacio muestral. Suceso aleatorio.
Definiciones.
3.2.-Definición de probabilidad clásica. Definición empírica. Definición axiomática.
Definición subjetiva.
3.3.-Axiomas y teoremas fundamentales de probabilidad; regla de la suma y de la
multiplicación. Tablas de contingencia y diagramas de árbol. Uso de diagramas de Venn.
Probabilidad condicional. Propiedades. Sucesos aleatorios independientes, condición de
independencia. Sucesos incompatibles.
3.4.-Partición del espacio de resultados. Teorema de Bayes-Laplace. Nociones de
inferencia bayesiana.
Unidad 4.
Variables aleatorias discretas.
4.1.-Definición de variable aleatoria, distribución de probabilidad y función de distribución
acumulada de probabilidad.
4.2.-Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta. Representación
gráfica.
4.3.- Esperanza matemática y variancia. Propiedades. Teoría de los juegos equitativos.
4.4.-Modelo de probabilidad binomial. Caracterización del proceso aleatorio binomial.
Aplicaciones. Uso de tablas. Determinación de la esperanza matemática, el modo, la
mediana, la variancia y la asimetría de una distribución binomial. Distribución de la
variable proporción.
4.5.-Modelo de probabilidad hipergeométrica. Características fundamentales.
Aplicaciones. Cálculo de la esperanza matemática y de la variancia. Factor de corrección
por población finita. Determinación del modo, la mediana y la asimetría de una distribución
hipergeométrica. Aproximación de una distribución hipergeométrica mediante un modelo
binomial. Condiciones.
4.5.-Modelo de probabilidad de Poisson .Caracterización del proceso aleatorio
poissoniano. Determinación de los parámetros. Análisis comparativo de las características
principales de los tres modelos de probabilidad discretos.
Unidad 5.
Variables aleatorias continuas.
5.1.- Definición de variable aleatoria continua. Función de densidad de probabilidad y su
relación con el polígono de frecuencias. Función de distribución acumulada y su relación
con la distribución acumulada de una variable empírica. Representación gráfica.
Esperanza y variancia de una variable continua.
5.2.-La distribución uniforme. Características.
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5.3.- La distribución de probabilidad normal de Gauss. Forma general y estandarizada.
Propiedades y características generales. Uso de tablas.
Aproximación normal de la distribución binomial y de la distribución de Poisson.
Unidad 6.
Estudio de la covariación entre dos variables
6.1.- Regresión y Correlación.
6.2.- Análisis de Regresión simple. Diagrama de dispersión. Principio de los mínimos
cuadrados.
6.3.-Funciones de uso más frecuente en estadística: lineal, exponencial y potencial.
Ajustamiento. Representación de la línea de regresión.
6.4.-Evaluación de la bondad del ajuste. Variancia Residual. Error estándar del ajuste.
Coeficiente de Determinación. Interpretación e importancia. Predicción en la regresión
6.5.-Distribuciones conjuntas. Covariancia. Correlación simple. Coeficiente de correlación
lineal. Cálculo. Posibles valores y su significado. Relación con el coeficiente de
determinación.
6.6.-Analogías y diferencias entre las dos técnicas de análisis de la covariación
(Regresión y correlación). Ángulos que forman las rectas de regresión: interpretación
relacionada con el coeficiente de correlación.
Unidad 7.
Números índices.
8.1.-Definición, objeto e importancia.
8.2.- Índices de precios y cantidades. Precios relativos – Año base: su elección.
8.3.-Indices de Laspeyres, de Paasche y de Fisher.
8.4.-Poder adquisitivo del dinero – Deflación de valores.
8.5.- La metodología utilizada por el INDEC para la construcción del índice de precios al
consumidor. Nociones sobre la teoría estructural de los índices de precios.
8.5.-Indicadores de concentración. Curva de Lorenz e Índice de Gini.
CONSIDERACIONES GENERALES
Nota : En cuanto al uso de la tecnología en la enseñanza de la Estadística, creo que ante
el avance de la computación y la gran cantidad de softwares estadísticos existentes en el
mercado, no hay que caer en el error de convertir a la estadística en una caja negra por
donde entran datos y salen conclusiones; hay que recordar que, para que esas
conclusiones sean válidas científicamente, deben estar apoyadas en una sólida teoría,
basada en supuestos que deben ser respetados rigurosamente.
Una vez adquiridos los necesarios conocimientos teóricos de base, es entonces posible
desarrollar algunos problemas planteados en la práctica, utilizando por ejemplo Microsoft
EXCEL, siempre que los alumnos estén previamente adiestrados por la Facultad en el uso
de tales herramientas. Actualmente los talleres de computación son optativos y recién
tienen la obligación de rendir un examen de computación habilitante antes de ingresar a
3er. Año de las respectivas carreras.
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BIBLIOGRAFÍA
Unidad 1.
La importancia de la estadística en la administración de negocios y en la economía.
1.1-Definición de la Estadística como ciencia auxiliar de las Ciencias Económicas.
Estadística para los Negocios y la Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. Madrid.1997.
Capítulo 1. páginas 1 a 4.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 1. páginas 1 a 6.
Población y muestra.
Estadística para los Negocios y la Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. Madrid.1997.
Capítulo 1. páginas 5 a 6.
Censos. Elementos y caracteres de una población. Variables y atributos. Variables
discretas y variables continuas. Estadística descriptiva e inferencia estadística.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 1. páginas 6 a 9.
Cuaderno de Ayuda. Elsa Mujica de Blua. Ed. Educa. 1996.
Capítulo 1. páginas 4 a 7.
1.2- Sistematización de datos cuantitativos. Distribuciones de frecuencias. Frecuencias
absolutas y relativas, simples y acumuladas. Representaciones gráficas: histogramas,
polígonos de frecuencia y polígonos de frecuencia acumuladas.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 2. páginas 35 a 42.
Datos cualitativos. Tablas de contingencia.
Cuaderno de Ayuda. Elsa Mujica de Blua. Ed. Educa. Buenos Aires 2008.
Capítulo 2. páginas 10 a 11.
Unidad 2.
Descripción de los datos.
2.1.-Medidas de tendencia central y de posición. Media aritmética, modo y mediana.
Definición, concepto y forma de cálculo. Propiedades. Comparación entre las distintas
medidas de tendencia central.
Estadística para los Negocios y la Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. . Madrid.1997.
Capítulo 2. páginas 7 a 12.
Media Geométrica.
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Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México.2006.
Capítulo 3. páginas 77 a 79.
2.2.-Medidas de variabilidad o dispersión. Rango, Variancia, Desvío estándar, Semidesviación Intercuartílica y Coeficiente de variación.
Definición, concepto y cálculo de cada una de ellas. Propiedades de la Variancia.
Asimetría de una distribución.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 3. páginas 87 a 88.
Capítulo 4. páginas 115 a 116.
2.3.- Medidas de tendencia central resistentes o robustas. Trim. Promedio de cuartiles.
Trimedia. Medias recortadas. Eliminación de valores atípicos (outliers).
2.4.-Medida de variabilidad resistente. Coeficiente de Variación Cuartílico
Estadística aplicada a los negocios. STELLA MARIS DIEZ. Buenos Aires.2005.Ed. MP
Capítulo 2. páginas 61 a 63.
Unidad 3.
Teoría de las probabilidades.
3.1.- Experimento aleatorio. Espacio de resultados o espacio muestral. Suceso aleatorio. Definiciones.
Estadística para los Negocios y la Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. . Madrid.1997.
Capítulo 3. páginas 61 a 68.
3.2.- Definición de probabilidad clásica. Definición empírica. Definición axiomática. Definición subjetiva.
Estadística para los Negocios y la Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. . Madrid.1997.
Capítulo 3. páginas 69 a 74.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega. México. 2006.
Capítulo 5. páginas 150 a 156.
3.3.- Axiomas y teoremas fundamentales de probabilidad; regla de la suma y de la
multiplicación. Tablas de contingencia y diagramas de árbol. Uso de diagramas de Venn.
Probabilidad condicional. Propiedades.Sucesos aleatorios independientes, condición de
independencia.Sucesos incompatibles. Estadística para Administración y Economía.
11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 5. páginas 158 a 169.
3.4.-Partición del espacio de resultados. Teorema de Bayes-Laplace. Nociones de inferencia
bayesiana. Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL
y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 5. páginas 170 a 175.
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Unidad 4.
Variables aleatorias discretas.
4.1.-Definición de variable aleatoria, distribución de probabilidad y función de distribución
acumulada de probabilidad. Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición.
LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 192 a 194.
4.2.-Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta. Representación gráfica.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 194 a 195.
4.3.- Esperanza matemática y variancia. Propiedades. Teoría de los juegos equitativos.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 195 a 198.
4.4.-Modelo de probabilidad binomial. Caracterización del proceso aleatorio binomial.
Aplicaciones. Uso de tablas. Determinación de la esperanza matemática, el modo, la
mediana, la variancia y la asimetría de una distribución binomial.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 200 a 204.
4.5.-Modelo de probabilidad hipergeométrica. Características fundamentales.
Aplicaciones. Cálculo de la esperanza matemática y de la variancia. Factor de corrección
por población finita. Determinación del modo, la mediana y la asimetría de una distribución
hipergeométrica. Aproximación de una distribución hipergeométrica mediante un modelo
binomial. Condiciones. Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición.
LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 210 a 212.
4.5.-Modelo de probabilidad de Poisson .Caracterización del proceso aleatorio
poissoniano. Determinación de los parámetros. Análisis comparativo de las características
principales de los tres modelos de probabilidad discretos. Estadística para Administración y
Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 214 a 217.
Unidad 5.
Variables aleatorias continuas.
5.1.- Definición de variable aleatoria continua. Estadística para Administración y
Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 6. páginas 195.
Función de densidad de probabilidad y su relación con el polígono de frecuencias.
Función de distribución acumulada y su relación con la distribución acumulada de una
variable empírica. Representación gráfica. Esperanza y variancia de una variable
continua. Estadística para los Negocios y la Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. . Madrid.1997.
Capítulo 5. páginas 149 a 159.
5.2.-La distribución uniforme. Características. Estadística para los Negocios y la
Economía. 4ta.Edición. Paul NEWBOLD.
Prentice Hall. . Madrid.1997.
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Capítulo 6. páginas 156 a 159.
5.3.- La distribución de probabilidad normal de Gauss. Forma general y estandarizada. Propiedades
y características generales. Uso de tablas. Estadística para Administración y Economía.
11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 7. páginas 227 a 237.
Aproximación normal de la distribución binomial y de la distribución de Poisson.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 7. páginas 243 a 247.
Unidad 6.
Estudio de la covariación entre dos variables
6.1.- Regresión y Correlación. Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición.
LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 457 a 459.
6.2.- Análisis de Regresión simple. Diagrama de dispersión. Principio de los mínimos cuadrados.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 470 a 474.
Capítulo 19. páginas 695 a 698.
6.3.-Funciones de uso más frecuente en estadística: lineal, exponencial y potencial.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 19. páginas 703 a 704.
Ajustamiento. Representación de la línea de regresión. Estadística para Administración y
Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 473 a 474.
6.4.-Evaluación de la bondad del ajuste. Estadística para Administración y Economía.
11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 465 a 466.
Variancia Residual. Error estándar del ajuste. Coeficiente de Determinación. Interpretación e
importancia. Predicción en la regresión. Estadística para Administración y Economía.
11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 476 a 480.
6.5.-Distribuciones conjuntas. Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición.
LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 460 a 465. Covariancia. Correlación simple. Coeficiente de correlación lineal.
Cálculo. Posibles valores y su significado. Relación con el coeficiente de determinación.
Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON.
Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 13. páginas 485 a 489.
6.6.-Analogías y diferencias entre las dos técnicas de análisis de la covariación
(Regresión y correlación). Ángulos que forman las rectas de regresión: interpretación
relacionada con el coeficiente de correlación.
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Unidad 7.
Números índices.
8.1.-Definición, objeto e importancia. Estadística para Administración y Economía.
11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 18. páginas 656 a 659.
8.2.- Índices de precios y cantidades. Precios relativos – Año base: su elección. Estadística para
Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed.
Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 18. páginas 660 a 663.
8.3.-Indices de Laspeyres, de Paasche y de Fisher. Estadística para Administración y
Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 18. páginas 663 a 670.
8.4.-Poder adquisitivo del dinero – Deflación de valores. Estadística para Administración y
Economía. 11ª.Edición. LIND, MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 18. páginas 663 a 670.
8.5.- La metodología utilizada por el INDEC para la construcción del índice de precios al
consumidor. Estadística para Administración y Economía. 11ª.Edición. LIND,
MARCHAL y MASON. Ed. Alfaomega.México. 2006.
Capítulo 18. páginas 670 a 676.
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CRONOGRAMA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Clase /Semana /Unidad Tema
1a6 /
1ra
7 a 10 /
2da
/
1
/
2
La importancia de la estadística en la administración de negocios y
en la economía. Población y muestra. Censos. Elementos y
caracteres de una población. Variables y atributos. Variables
discretas y variables continuas. Estadística descriptiva e inferencia
estadística.
Sistematización de datos cuantitativos. Distribuciones de
frecuencias. Frecuencias absolutas y relativas, simples y
acumuladas.
Representaciones gráficas: histogramas, polígonos de frecuencia y
polígonos de frecuencia acumuladas. Datos cualitativos. Tablas de
contingencia.
Descripción de los datos. Medidas de tendencia central. Media
aritmética, modo y mediana. Definición, concepto y forma de
cálculo. Propiedades.
Medidas de posición. Mediana, cuartiles, deciles y percentiles.
Definición, concepto y forma de cálculo.
/ 2
Medidas de variabilidad o dispersión. Rango, Desviación media,
Variancia, Desvío estándar, Semi-desviación Intercuartílica y
Coeficiente de variabilidad. Definición, concepto y cálculo de cada
una de ellas. Propiedades de la Variancia.
65 a 70 /
12da / 6
71 a 76 /
13ra / 6
77 a 82 /
14ra
/6
83 a 88 /
15ta
/7
Análisis de Regresión simple. Diagrama de dispersión. Principio de
los mínimos cuadrados.
Funciones más usadas en estadística: lineal, exponencial y
potencial. Ajustamiento.
Representación de la línea de regresión. Variancia Residual. Error
estándar del ajuste. Coeficiente de Determinación.
Distribuciones conjuntas. Correlación simple. Covariancia.
Coeficiente de correlación lineal. Cálculo. Posibles valores y su
significado. Relación con el coeficiente de Determinación.
Analogías y diferencias entre las dos técnicas de análisis de la
covariacion (Regresión y Correlación).
Números índices. Objeto e importancia. Índices de precios y de
cantidades. Precios relativos- Año base : su elección. Índices de
Laspeyres, de Paasche y de Fisher. Poder adquisitivo del dineroDeflación de valores.
Indicadores de concentración. Curva de Lorenz e Índice de Gini.
11 a 16 / 3ra
10
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PROBABILIDAD.
Clase /Semana /Unidad Tema
17 a 22 / 4ta / 3
Teoría de las probabilidades. Experimento aleatorio. Espacio de
23 a 28 /
5ta
29 a 34 /
6ta / 3
35 a 40 /
7ma
41 a 46 /
8va / 4
47 a 52 / 9na
/ 3
/ 4
/4
53 a 58 /
10ma / 4
59 a 64 /
11ra / 5
Idem celda anterior
Idem celda anterior
resultados ó espacio muestral. Suceso aleatorio. Definiciones.
Definición de probabilidad clásica. Definición empírica. Definición
Axiomática. Definición subjetiva.
Axiomas y teoremas fundamentales de probabilidad; teorema de la
suma y de la multiplicación. Tablas de contingencia y diagramas de
árbol.
Probabilidad condicional. Propiedades.
Sucesos aleatorios independientes, condición de independencia.
Sucesos incompatibles.
Partición del espacio de resultados.
Teorema de Bayes-Laplace
Variables aleatorias. Definición de variable aleatoria, función de
probabilidad y función de distribución acumulada de probabilidad.
Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta.
Representación gráfica.
Esperanza matemática y variancia. Propiedades. Teoría de los
juegos equitativos.
Modelo de probabilidad binomial. Modelo de probabilidad
hipergeométrica. Propiedades . Esperanza y variancia de ambos
modelos.
Modelo de probabilidad de Poisson y el proceso de Poisson.
Ajustamiento de una distribución de frecuencias simples mediante
una distribución teórica de Poisson.
Definición de variable aleatoria continua. Distribuciones de
probabilidad de variables aleatorias continuas. Función de densidad
de probabilidad y función de distribución acumulada.
Representación gráfica. Esperanza y variancia de una variable
continua.
La distribución uniforme. Características. La distribución de
probabilidad normal de Gauss. Forma general y estandarizada.
Propiedades y características generales. Uso de tablas.
Aproximación de las distribuciones binomial y de Poisson
mediante una distribución Normal. Requerimientos necesarios.
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Facultad de Ciencias Económicas
METODOLOGÍA DE EVALUACIONES PARCIALES Y FINALES
Para aprobar el curso el alumno debe rendir satisfactoriamente 2 (dos) exámenes parciales,
quedando así habilitado para rendir el examen final.
Por otra parte, deberá cumplir con las exigencias de asistencia requeridas por la facultad.
Si no aprueba o no se presenta a un parcial, tendrá la oportunidad de rendir 1 ( un ) examen
recuperatorio.
Cuando el alumno deba rendir el examen recuperatorio y no lo apruebe perderá el curso.
El temario del parcial abarca todo lo dado en clase y todo lo leído en la bibliografía recomendada
por la cátedra.
El temario del parcial recuperatorio será en general el mismo del parcial, pero a criterio de los
profesores podrá incluir algunos temas que no hayan entrado en el temario del parcial, lo que será
oportunamente informado a los alumnos.
El examen final es escrito, pero a consideración de los profesores puede ser completado con un
coloquio (oral), si las circunstancias así lo exigieran.
El tiempo disponible para resolver los parciales y finales es de 2 horas reloj.
CALENDARIO DE PARCIALES
1ER. PARCIAL : Miércoles 13 de abril de 2011
2DO. PARCIAL : Miércoles 1ro. de junio de 2011
PARCIAL RECUPERATORIO : miércoles 15 de junio de 2011.
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Facultad de Ciencias Económicas
Consejos de la cátedra para el cursado de la materia
1.- Asistencia a clases con el máximo de concentración y atención posibles. El enfoque
puntual y explicativo del docente jerarquizando los contenidos de la materia se traduce en dos
tercios de ahorro del tiempo de estudio de la materia en forma libre o a distancia.
Para lograr esto es de fundamental importancia mantener en clase el silencio necesario que
posibilite un clima adecuado al buen desenvolvimiento de la misma.
2.- Seguimiento “al día” de la materia. El avance “paso a paso” en la comprensión y práctica
de los conceptos de la asignatura, favorece el natural decantado y fijación de los conocimientos
necesarios para las evaluaciones finales.
3.- Lecturas del material básico (previas al dictado de clases). Una primera aproximación al
material que será abordado en la didáctica, facilita una interpretación más clara de los conceptos
fundamentales y permite alcanzar un mayor nivel de fijación inmediato de los mismos.
4.- Participación en clase. El aprovechamiento de la clase para aclarar las preguntas o
problemas en el momento en que surgen incrementa la recordación de las respuestas/conceptos
involucrados, por el alto grado de motivación personal de los alumnos, en el momento preciso.
5.- Análisis y resolución de exámenes sin efectuar preguntas en el momento del mismo. La
decisión de un camino de resolución, la interpretación, y la claridad en la ordenación del planteo
y las respuestas, son aspectos fundamentales a evaluar por la cátedra en atención al tipo de
asignatura en cuestión.
6.- Tener en cuenta que las notas de los parciales serán promediadas con la de concepto
del docente. Este elemento conceptual relativiza los efectos negativos que por presión pudieran
surgir en los momentos de las evaluaciones finales.
En concreto, se apunta a maximizar la fijación natural e instantánea de los conocimientos
necesarios.
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