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GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA
DESCRIPTION OF INDIVIDUAL COURSE UNIT
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Nombre de la asignatura/módulo/unidad
y código
Course title and code
Nivel (Grado/Postgrado)
Level of course (Undergraduate/
Postgraduate)
Plan de estudios en que se integra
Programme in which is integrated
Tipo (Troncal/Obligatoria/Optativa)
Type of course (Compulsory/Elective)
Año en que se programa
year of study
Calendario (Semestre)
Calendar (Semester)
Créditos teóricos y prácticos
Credits (theory and practics)
Créditos expresados como volumen total
de trabajo del estudiante (ECTS)
Number of credits expressed as student
workload (ECTS)
Descriptores
Descriptors
Objetivos (expresados como resultados
de aprendizaje y competencias)
Objectives of the course (expressed in
terms of learning outcomes and
competences)
Técnicas Cuantitativas I
Grado
Licenciatura en Economía
Troncal
1
1 cuatrimestre
4+2
6*
*1 ECTS= 25-30 horas de trabajo.
ver más abajo actividades y horas de trabajo estimadas
Estadística Descriptiva. Inferencia Estadística
El alumno sabrá/ comprenderá:

los fundamentos y aplicaciones más notables de la Estadística descriptiva, así
como una iniciación al Cálculo de probabilidades, junto con otros temas estadísticos
de interés especial en Economía.

los conceptos estadísticos más generales.

Describir dichos conceptos de forma sencilla.

Plantear y resolver correctamente ejercicios.

Interpretar adecuadamente resultados estadísticos.

aprender a manejar la información obtenida sobre un determinado fenómeno.

resumir la información proporcionada por unos datos.

representar globalmente el comportamiento del fenómeno.

determinar la distribución de frecuencias.

medir la variabilidad de los datos y conocer sobre la representatividad de las
medidas de posición.

conocer otras medidas como las medidas de forma.

Determinar la mayor o menor uniformidad en el reparto de una magnitud
socioeconómica entre un colectivo.

interpretar aquellos fenómenos sociales y económicos en los que intervienen 2
variables.

estudiar la correlación entre dos variables que intervienen en un mismo fenómeno.

ajustar una función matemática para obtener la curva de regresión entre dos
variables.

Conocer el concepto de números índice y sus propiedades

Utilizar las propiedades de los números índice para el enlace de series de números
índice y la deflación de series económicas.

analizar las variaciones de un fenómeno a lo largo del tiempo.

predecir situaciones futuras a partir de la información disponible.

Conocer los conceptos de probabilidad a posteriori y de la probabilidad
condicionada

Utilizar el teorema de la probabilidad total y aplicarlo en el teorema de Bayes.

distinguir aquellos conceptos necesarios para estudiar el comportamiento de
fenómenos de naturaleza aleatoria.

El concepto de función de distribución, sus propiedades y como consecuencia los tipos
de variables aleatorias.

características de las variables aleatorias que proporcionan información sobre su
distribución.

modelos de distribuciones discretas de probabilidad, más concretamente las
distribuciones Binomial y de Poisson como herramientas del cálculo de
probabilidades así como el manejo de tablas para la resolución de problemas.
El alumno será capaz de:

afianzar las bases que le permitan enfrentarse, sin mayores problemas, al resto de
asignaturas de este perfil existentes en el Plan de Estudios.

Identificar situaciones en las que aplicar esas herramientas.

manejar información desde la perspectiva económica sobre un fenómeno
determinado.

utilizar correctamente la terminología (conceptos estadísticos, probabilísticos y
económicos) y técnicas estadísticas descriptivas básicas
familiarizarse con el manejo de bases de datos y utilizar cuadros, graficas y
medidas estadísticas para la interpretación y posterior comprensión de los
resultados alcanzados.

utilizar la información disponible en Internet para plantear y/o resolver problemas de
actualidad económica.

Aplicar todos los conocimientos y destrezas adquiridas a casos reales,
comprobando in situ los problemas que debe superar un economista a la hora de
realizar cualquier informe de corte estadístico-económico
Es un curso introductorio y, en cierta medida, recordatorio de aspectos ya estudiados por el
alumno en su etapa anterior, aunque se desarrollarán con un poco más de detenimiento:

Cálculos elementales: operar correctamente con fracciones, números reales,
potencias, valores absolutos, logaritmos, raíces,...etc;

Plantear y resolver adecuadamente ecuaciones de diversos grados, así como
inecuaciones;

Resolver con éxito sistemas lineales de ecuaciones de más de una incógnita;

Cierto dominio de las funciones, buscar máximos y mínimos, puntos de inflexión;

Derivadas e integrales inmediatas;

Saber utilizar una calculadora científica.
Medidas de posición, medidas de dispersión, medidas de concentración, números índice, series
cronológicas, dependencia e independencia de sucesos, probabilidad, variable aleatoria, función
de distribución, modelos de distribuciones discretas, distribución binomial, distribución de
Poisson

Prerrequisitos y recomendaciones
Prerequisites and advises
Contenidos/descriptores/palabras clave
Course contents/descriptors/key words
Desarrollo de contenidos
1.- Distribuciones unidimensionales. Representaciones numéricas y gráficas.
1.1
Variables estadísticas. Tipos. Modalidades, clases, frecuencias.
1.2
Distribuciones de frecuencias. Tablas estadísticas. Tipos: intervalos, puntos.
1.3
Diagrama de barras. Histograma. Diagrama de sectores. Pirámide de población
2.- Medidas de posición.
2.1
Medidas de posición central: media aritmética. Propiedades.
2.2
Media geométrica. Usos. Media armónica.
2.3
Moda, mediana y cuantiles.
3.- Medidas de dispersión.
3.1
Recorridos.
3.2
Varianza. Propiedades. Desviación típica.
3.3
Medidas de dispersión relativa: coeficiente de variación.
3.4
Definiciones de momentos centrados y no centrados.
4.- Medidas de forma.
4.1
Coeficiente de asimetría de Fisher.
4.2
Coeficiente de curtosis de Fisher.
5.- Medidas de concentración.
5.1
Curva de Lorenz.
5.2
Índice de Gini.
5.3
Mediana y mediala.
5.4
Relación entre la concentración y la dispersión.
6.- Variables estadísticas bidimensionales.
6.1
Representaciones numéricas en dos columnas y en tablas de contingencia.
6.2
Distribuciones marginales y condicionadas.
6.3
Coeficiente de correlación lineal.
6.4
Nube de puntos. Recta de regresión: Mínimos cuadrados.
7.- Números índice.
7.1
Índice elemental. Índice sintético.
7.2
Índices de precios y cantidades.
7.3
Enlace de series de números índices con distinta base.
7.4
Dependencia de un índice general de un grupo de productos.
7.5
Índices de valor.
7.6
Deflación de series económicas.
7.7
Tasas de variación
7.8
Índice de precios al consumo y otros índices elaborados en España.
7.9
El indicador del nivel de inflación.
8.- Análisis descriptivo de series cronológicas.
8.1
Comportamiento de una serie cronológica. Representación gráfica.
8.2
Componentes de una serie cronológica. Modelos.
8.3
Estudio analítico de la tendencia secular.
8.4
Medias móviles.
8.5
Cálculo de los índices de variación estacional.
8.6
Predicción
9.- Teoría de la Probabilidad
9.1
9.2
9.3
9.4
La frecuencia como antecedente intuitivo.
Concepto de probabilidad.
Definición de probabilidad condicionada. Sucesos dependientes e independientes.
Probabilidad total. Fórmula de Bayes.
10.- Variables aleatorias. Función de distribución.
10.1
Concepto de variable aleatoria.
10.2
Función de distribución. Propiedades.
10.3
Distribuciones discretas. Función de cuantía.
10.4
Distribuciones continuas. Función de densidad.
10.5
Variables aleatorias bidimensionales.
11.- Características estocásticas de las variables aleatorias.
11.1
Momentos de una variable aleatoria unidimensional.
11.2
Función generatriz de momentos.
11.3
Propiedades de la esperanza matemática y de la varianza.
11.4
Moda y mediana.
11.5
Momentos de una v.a. bidimensional. Covarianza y coeficiente de correlación lineal.
12.- Modelos de variables aleatorias univariantes discretas.
12.1
Distribución en un solo punto. Distribución en dos puntos.
12.2
Distribución uniforme discreta.
12.3
Distribución binomial.
12.4
Distribución de Poisson.
12.5
Distribución hipergeométrica.
Bibliografía recomendada
Recommended reading
Métodos docentes
Teaching methods
Actividades y horas de trabajo estimadas
Activities and estimated workload
(hours)
Tipo de evaluación y criterios de
calificación
Assessment methods

Martín Pliego. F. J. (2004) Introducción a la estadística económica y empresarial.3ª
edición, Editorial Thomson.

Castillo Manrique, I. y Guijarro Garvi, M. (2006) Estadística descriptiva y cálculo de
probabilidades. ED. Pearson Prentice Hall.

Hermoso Gutierrez, J. A. y Hernández Bastida, A. (2000) Curso básico de estadística
descriptiva y probabilidad. Teoría y problemas. Ed. Némesis. Granada.

Casas Sánchez, J. M. y Santos Peñas, J. (1996) Introducción a la estadística para
economía y administración de empresas. Ed. Centro de estudios Ramón Areces. S.A.

Casas Sánchez, J. M. y otros (1998) Problemas de estadística. Descriptiva,
probabilidad e inferencia. Ediciones Pirámide. Madrid.

Canavos, G. C. (1989) Probabilidad y estadística: Aplicaciones y métodos. Ed.
McGraw Hill.
1.- El profesor introducirá los contenidos correspondientes a cada lección y los desarrollará
de la forma más oportuna dependiendo del grado de complejidad y de la formación
previa del alumnado en esos temas.
2.- Realizará las demostraciones que sean necesarias para el desarrollo de la materia y al
objeto de que el alumno aprenda a “enfrentarse” a ellas y a otras similares.
3.- Resolverá ejercicios a modo de ejemplo y planteará otros para entender y afianzar mejor
los conceptos.
4.- Incentivar al alumno a buscar posibles problemas que se pueden plantear en
asignaturas que esté cursando en ese momento e incluso problemas que se le puedan
plantear en el desarrollo de su actividad profesional futura.
5.- Suministrará enunciados de ejercicios para que practiquen por su cuenta, y al ritmo que
necesiten. Estos ejercicios no están resueltos, ni parcialmente ni en su totalidad, para
favorecer la discusión en clase y fuera de ella con el profesor o con otros compañeros.
6.- Durante la clase se responderán las preguntas que se planteen así como se resolverán
las dudas que surjan. Las correspondientes al trabajo individual del alumno se
resolverán en horas de tutoría.
7.- Aquellos aspectos que no formen parte temario (combinatoria, integrales,...) y que
resulten necesarios para el desarrollo de la asignatura, serán comentados brevemente
durante el curso, y se suministrará material de apoyo para facilitar su compresión.
Actividad
h.clase
h. estudio
Total
Lecciones
35
35
70
Prácticas
20
20
40
Planteamiento y discusión utilizando
6
7
13
bases de datos disponibles
5
40
45
Exámenes
66
102
168
Total
Para la evaluación se tendrán en cuenta el siguiente baremo:
 Actitud participativa del alumno (hasta 5%)
 Realización de tutorías presenciales-virtuales (hasta 5%)
 Realización de trabajo utilizando base de datos disponible (hasta 15%)

Realización de prueba final (75%), esta prueba final constará de una parte teórica y
una parte práctica. Para superar la prueba será necesario obtener una calificación
de al menos 3,5 puntos sobre 10 en cada una de ellas. En este caso, la calificación
del examen será la media aritmética de ambas partes. En caso contrario la
calificación será el Mínimo(media, 4).
Idioma usado en clase y exámenes
Language of instruction
Enlaces a más información
Links to more information
Nombre del profesor(es) y dirección de
contacto para tutorías
Name of lecturer(s) and address for
tutoring
Español
Planificación de actividades
Esquemas de clase
Guiones de prácticas
http://www.ugr.es/~metcuant/asignaturas/LE.htm
José Callejón Céspedes
Correo electrónico: [email protected]
Departamento de Métodos Cuantativos para la Economía y la Empresa, Facultad de Ciencias
Económicas y Empresariales, Campus Cartuja, 18071 Granada
Raúl Amor Pulido
Correo electrónico: [email protected]
Departamento de Métodos Cuantativos para la Economía y la Empresa, Facultad de Ciencias
Económicas y Empresariales, Campus Cartuja, 18071 Granada
Rosa María García Fernández
Correo electrónico: [email protected]
Departamento de Métodos Cuantativos para la Economía y la Empresa, Facultad de Ciencias
Económicas y Empresariales, Campus Cartuja, 18071 Granada
Juan Miguel Tapia García
Correo electrónico: [email protected]
Departamento de Métodos Cuantativos para la Economía y la Empresa, Facultad de Ciencias
Económicas y Empresariales, Campus Cartuja, 18071 Granada