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Academic Year: 2024/25

18984 - DESCRIPTIVE STATISTICS

This is a non-sworn machine translation intended to provide students with general information about the course. As the translation from Spanish to English has not been post-edited, it may be inaccurate and potentially contain errors. We do not accept any liability for errors of this kind. The course guides for the subjects taught in English have been translated by their teaching teams


Teaching Plan Information

Code - Course title:
18984 - DESCRIPTIVE STATISTICS
Degree:
615 - Grado conjunto (UPF/UAM/UC3M)Filosofía, Política y Economía
724 - UPF, UAM and U3CM joint degree programme in Philosophy, Politics and Economics
Faculty:
103 - Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Academic year:
2024/25

1. Course details

1.1. Content area

Statistics

1.2. Course nature

Compulsory

1.3. Course level

Grado (EQF/MECU 6)

1.4. Year of study

2

1.5. Semester

First semester

1.6. ECTS Credit allotment

6.0

1.7. Language of instruction

Español

1.8. Prerequisites

There's no

1.9. Recommendations

While there are no prerequisites, it is advisable for the proper follow-up of the subject to be familiar with the mathematical knowledge studied in high school.

1.10. Minimum attendance requirement

Assistance to face-to-face meetings (minimum 90 per cent) is considered mandatory. Exceptional absences may be justified on grounds of duly justified force majeure.

1.11. Subject coordinator

Rocio Marco Crespo

1.12. Competences and learning outcomes

1.12.1. Competences / Results of the training and learning outcomes

This subject contributes to the acquisition of the following competences:

BASSICS

CB1 - That students have proven to possess and understand knowledge in an area of study that is part of the basis of general secondary education, and is often found at a level that, while supported by advanced textbooks, also includes some aspects that imply knowledge from the forefront of their field of study.

CB2 - That students know how to apply their knowledge to their work or vocation in a professional way and possess the competencies that are usually demonstrated through the elaboration and defense of arguments and problem solving within their area of study

CB3 - Students have the ability to collect and interpret relevant data (usually within their area of study) to issue judgments that include reflection on relevant social, scientific or ethical issues

CB4 - Students can transmit information, ideas, problems and solutions to both specialized and non-specialized audiences

CB5 - Students have developed those learning skills necessary to undertake later studies with a high degree of autonomy

TRANSVERSAL

CT2 - Communicate effectively in different languages, both in an official language of each discipline

CT3 - Debating on global and particular phenomena, linking concepts and knowledge between different disciplines after analyzing the various ideological, theoretical and normative positions

CT4 - Show knowledge about the implications of the new ideological, political, economic and technological forms that act in the contemporary world from a globalized and cosmopolitan perspective.

SPECIFIC

CE1 - Apply the knowledge of the main theories and approaches worked in the Degree by arguing from different perspectives and supporting the arguments in the use of methodologies of analysis, paradigms and concepts of the Social Sciences.

CE2 - Interrelated the different theories involved in the disciplines of the degree and the proposals (legal, political, economic, sociological) that explain the organization of contemporary societies.

CE3 - Analyze contemporary diversity taking into account the different disciplines of the degree through the identification of problems, the collection and analysis of data and the interpretation of the results.

CE4 - Design programs in the different disciplines aimed at social improvement taking into account national and international political actors, the relationships they establish with the political institutions, and the socio-economic environment of the moment.

CE5 - Evaluate political and socio-economic programs aimed at improving the living conditions of society, taking into account the design, feasibility and sustainability of the program.

CE6 - Planting and solving problems of economic and social content using mathematical models and econometric modeling programs. and interpret the solution and evaluate the conclusions obtained.

CE8 - Evaluate the improvement programs in the management and quality of public or private services and in institutions, analyzing the benefit and performance they have produced in local and international environments.

1.12.2. Learning outcomes

After overcoming the subject, students will be able to:

- Get information from both primary and secondary sources, including online information. Be prepared to handle and contrast sources of information.

- Know the procedures for the collection, organization and description of the data.

- Know the techniques and tools to describe a set of data, detect and measure the relationship between variables.

- Select the most appropriate technique to summarize and transform data into useful information to make decisions.

- Use the appropriate tools to analyze a problem and interpret the results in the context in which the data originates, highlighting the relevant features.

- Use a computer program as an excel for data analysis, and predisposed to handle other information technologies.

1.12.3. Course objectives

-

1.13. Course contents

SINTÉTIC PROGRAMME

  1. Introduction to Statistics Descriptive

  1. Frequency distributions and representations graphics

  1. Positioning, dispersion, form and inequality

  1. Frequency distribution two-dimensional

  1. Return and return correlation

  1. Numbers indexes

  1. Series temporary temporary

STATE PROGRAMME

  1. Introduction to Statistics Descriptive

Contents

  1. Object of the statistics

  1. Types variables

  1. Population and sample

  1. Analysis tests statistics

Objectives

  • Identify Statistics as the discipline that provides tools to analyze numerical information about reality.

  • Understand clearly the difference between population and sample.

  • Classify variables according to the properties of your scale measurement.

  • Know the stages of any statistical analysis process and the importance of each one.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 1

  1. Frequency distributions and representations graphics

Contents

  1. Statistics One-dimensional

  1. Distributions of frequencies

  1. Representations graphics

Objectives

  • Knowing the methods of collecting information and the aspects to be taken into account before using those data.

  • Build frequency distribution tables and use the different frequency concepts (absolute, relative, accumulated).

  • Select the graphic representation best suited to the study variables, perform it with some computer program, and use the graphics, exploiting their possibilities and knowing their limitations.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 2

  • Uriel and Muñiz, chapter 1

  • Blonde and Marco, chapter 1

  1. Positioning, dispersion, form and inequality

Contents

  1. Position measures. Moments One-dimensional

  1. Dispersion measures: absolute and relative

  1. Shape measures: asymmetry and Curtosis

  1. Measures inequality

Objectives

  • Know the different synthesis measures that describe the general aspect of the distribution and summary various aspects of the Same. Like position central, dispersion or shape.

  • Defining each of them, their properties, advantages and limitations.

  • Know how to properly use the measures of central trend, dispersion, form, and inequality.

  • Interpret the values obtained, and select the most appropriate according to the characteristics of the variables to study, and the objective persecuted.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 3

  • Uriel and Muñiz, chapters 2,3.4

  • Jano et al., chapter 1

  1. Frequency distribution two-dimensional

Contents

  1. Two-dimensional frequency distribution. Table correlation

  1. Joint, marginal and conditional

  1. Independence statistics

  1. Two-dimensional moments. Covariance

Objectives

  • Understand the importance of the study of the relationship between variables and the concept of independence statistics.

  • Build two-dimensional frequency distribution tables, and calculate joint, marginal, conditional frequencies and interpret their meaning.

  • Graphically represent the relationship between variables and analyze their meaning, with the support of some program IT.

  • Know the usefulness of covariance as a measure of association between variables, their properties and interpretation.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 5

  • Uriel and Muñiz, chapter 6

  • Blonde and Marco, chapter 3

  1. Return and return correlation

Contents

  1. Adjustment methods: minimum adjustment Quad

  1. Linear return Simple.

  1. Introduction to the concept of non-adjustment linear

  1. Correlation and Kindness of Recosting

  1. Introduction to regression Multiple

Objectives

  • Use the regression method to get the best straight that explains the relationship of a dependent variable according to another independent.

  • Interpret the values of the coefficients and measure the degree of relationship between the variables.

  • Know other alternative procedures to simple linear adjustment: nonlinear adjustment and regression multiple.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 6

  • Uriel and Muñiz, chapter 7

  • Jano et al., chapter 2

  1. Numbers indexes

Contents

  1. Simple index numbers and index numbers complexes

  1. Numbers indices prices

  1. Numbers indices quantities

  1. Numbers indices value

  1. Deflation

  1. Links and changes base

Objectives

  • Know the definition of simple, complex, weighted indices, as well as the advantages and disadvantages of each one them.

  • Calculate price indexes, quantities and value.

  • Know Some of the main indexes that ¿ They use in the economy Spanish and interpret its values and any of its uses.

  • Change base and link indices.

  • Understanding the importance of price variation on purchasing power.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 8

  • Uriel and Muñiz, chapter 5

  • Blonde and Marco, chapter 6

  1. Series temporary temporary

Contents

  1. Components of a temporary series. Schemes of Aggregation

  1. Analysis of the trend

  1. Analysis of the seasonality

  1. Component analysis irregular

  1. Prediction

Objectives

  • Understand what is a time series and learn to define and distinguish each of its components (teach, cycle, seasonality and residual).

  • Analyze components and predict a future value of the series.

References

  • Martín-Guzmán et al., chapter 7

  • Uriel and Muñiz, chapter 11, 12, 13

  • Jano et al., chapter 4

1.14. Course bibliography

Theory - Basic references

  • LIND, D.A.; MARCHAL, W.G. & WATHEN, S.A. “Statistical techniques in Business & Economics”, Ed. McGraw-Hill Education, 16th Ed. 2012
  • MARTÍN-GUZMAN, P; TOLEDO, I.; LÓPEZ ORTEGA, F.J. y BELLIDO, N. “Manual de estadística: descriptiva” Ed. Thompson Civitas. 2006.
  • URIEL, E. Y MUÑIZ, M.: “Estadística Económica y Empresarial”. Ed. AC. Madrid, 1988.

 

Theory - Complementary references

  • CASAS SANCHEZ, J.M. y SANTOS PEÑAS, J.: “Introducción a la Estadística para la Administración y Dirección de Empresas”. 2ª edición Ed. Centro de Estudios Ramón Areces, 2002.
  • ESTEBAN, J. et al. “Estadística Descriptiva y Nociones de Probabilidad”. Ed. Thomson, 2004.
  • MOORE, D.S. “Statistics: concepts and controversies”. W.H. Freeman and Company, 7th Ed. 2009.

 

Practice – References

  • JANO, M.D. et al. “Ejercicios de Estadística Descriptiva”. Ediciones UAM. Documento de trabajo nº 69. 2006.
  • RUBIO, L.; MARCO, R. “Problemas resueltos de Estadística Descriptiva”. Ed. Nueva Visión. 2004

 

URL

2. Teaching-and-learning methodologies and student workload

2.1. Contact hours

 

#horas

Contact hours (minimum 33%)

 

Independent study time

 

2.2. List of training activities

Activity

# hours

Lectures

 

Seminars

 

Practical sessions

 

Clinical sessions

 

Computer lab

 

 

 

Laboratory

 

Work placement

 

Supervised study

 

Tutorials

 

Assessment activities

 

Other

 

3. Evaluation procedures and weight of components in the final grade

3.1. Regular assessment

The final qualification is the result of weighing in 40% the continuous evaluation of the student's work during the course and in 60% a final test.

ActivitiesContinuous evaluationare the following:

  • Tasks and/or tests carried out individually or in a group based on actual data, on which the practical application of statistical knowledge and the acquired computer tools will be evaluated.
  • Two controls on the theoretical and practical contents of the subject that will contribute to the progressive learning of the contents of the program.
  • In addition, consideration will be given to work and active participation in the face classes, as well as the complementary activities that the teacher deems appropriate to promote continuous learning.

At the beginning of the course the teacher will report the distribution or percentage assigned to each of the continuous evaluation activities, whose total weight is 40% in the final rating.

La.Final testIt consists of the conduct of a review of all the subjects given in the course, which will be coordinated by the coordinator of the subject, at the date set by Secretariat, in order to evaluate the theoretical and practical knowledge of the subject by the student. The weight of the final test in the final score is 60%.

Regular call

The final qualification shall be established in accordance with the above percentages, subject to the following restrictions:

  • for the student to be evaluated must have performed a minimum of evaluation activities, namely, one of the two controls and participate effectively in the accomplishment of the tasks. In the event that the student participates below that minimum will be assigned to him/her?
  • if the student has participated in the minimum test number defined in the previous section, even if he does not perform the final test he will be assigned a numerical qualification. This will correspond to the qualifications of the evidence performed, weighted according to the percentage set out in the table above.
  • for the continuous assessment in the calculation of the final rating, the minimum note obtained in the final examination should be a 3 (over 10). In case of a note below 3, the final score will match the final test note.

3.1.1. List of evaluation activities

Evaluatory activity

%

Final exam

 

Continuous assessment

 

3.2. Resit

The final score in theextraordinary callwill be the best among the following two options:

  • the note of the final review, which will be coordinated by the coordinator of the subject, to be carried out at the date set by Secretariat.
  • the weighted note result of the continuous evaluation (40% according to previous table) and the final examination of extraordinary call (60%).

Secondary students

Students who are enrolled for the second time will be subject to the same evaluation criteria as those of the first enrolment. As a general rule, no qualifications obtained shall be kept when the subject was completed at first registration unless the Faculty Board establishes any other criteria.

3.2.1. List of evaluation activities

Evaluatory activity

%

Final exam

 

Continuous assessment

 

4. Proposed workplan

Approximately six weeks will be devoted to items 1 to 3, and eight weeks to the rest of the agenda. A more detailed planning, taking into account the academic calendar, will be published in Moodle by the teacher in charge of the subject.


Curso Académico: 2024/25

18984 - ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (UAM)


Información del Plan Docente

Código - Nombre:
18984 - ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (UAM)
Titulación:
615 - Grado conjunto (UPF/UAM/UC3M)Filosofía, Política y Economía
724 - Grado conjunto (UPF/UAM/UC3M/UAB)Filosofía, Política y Economía
Centro:
103 - Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Curso Académico:
2024/25

1. Detalles de la asignatura

1.1. Materia

Economía

 

1.2. Carácter

Obligatoria

1.3. Nivel

Grado (MECES 2)

1.4. Curso

2

1.5. Semestre

Primer semestre

1.6. Número de créditos ECTS

6.0

1.7. Idioma

Español

1.8. Requisitos previos

No hay

1.9. Recomendaciones

Si bien no existen requisitos previos, para el correcto seguimiento de la asignatura es recomendable que el alumno esté familiarizado con los conocimientos matemáticos estudiados en bachillerato. 

1.10. Requisitos mínimos de asistencia

Se considera obligatoria la asistencia a las sesiones presenciales (mínimo del 90%). Podrán justificarse ausencias excepcionamente, por causas de fuerza mayor debidamente justificadas. 

1.11. Coordinador/a de la asignatura

Rocio Marco Crespo

1.12. Competencias y resultados del aprendizaje

1.12.1. Competencias / Resultados del proceso de formación y aprendizaje

Esta asignatura contribuye a la adquisición de las siguientes competencias: 

BÁSICAS

CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio

CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

TRANSVERSALES

CT2 - Comunicar de manera eficaz en diferentes idiomas, tanto en una lengua oficial de cada disciplina

CT3 - Debatir sobre los fenómenos globales y particulares, relacionando los conceptos y conocimientos entre las diferentes disciplinas después de analizar las diversas posiciones ideológicas, teóricas y normativas

CT4 - Mostrar conocimientos sobre las implicaciones de las nuevas formas ideológicas, políticas, económicas y tecnológicas que actúan en el mundo contemporáneo desde una perspectiva globalizada y cosmopolita.

ESPECÍFICAS

CE1 - Aplicar el conocimiento de las principales teorías y enfoques trabajados en el Grado argumentando desde diferentes perspectivas y apoyando los argumentos en la utilización de metodologías de análisis, paradigmas y conceptos de las Ciencias Sociales.

CE2 - Interrelacionar las distintas teorías que intervienen en las disciplinas del grado y las propuestas (jurídicas, políticas, económicas, sociológicas) que explican la organización de las sociedades contemporáneas.

CE3 - Analizar la diversidad contemporánea teniendo en cuenta las diferentes disciplinas del grado a través de la identificación de los problemas, la recogida y análisis de datos y la interpretación de los resultados.

CE4 - Diseñar programas en las diferentes disciplinas dirigidos a la mejora social teniendo en cuenta los actores políticos nacionales e internacionales, las relaciones que establecen con las instituciones políticas, y el entorno socioeconómico del momento.

CE5 - Evaluar programas políticos y socio-económicos dirigidos a la mejora de las condiciones de vida de la sociedad, teniendo en cuenta el diseño, la viabilidad y la sostenibilidad del programa.

CE6 - Plantear y resolver problemas de contenido económico y social utilizando modelos matemáticos y programas de modelización econométrica. , así como interpretar la solución y evaluar las conclusiones obtenidas.

CE8 - Evaluar los programas de mejora en la gestión y en la calidad de los servicios públicos o privados y en las instituciones, analizando el beneficio y el rendimiento que han producido en entornos locales e internacionales.

1.12.2. Resultados de aprendizaje

Tras superar la asignatura, los estudiantes serán capaces de:

- Obtener información, tanto de fuentes primarias como secundarias, incluyendo información online. Estar preparado para manejar y contrastar fuentes de información.

- Conocer los procedimientos para la recogida, organización y descripción de los datos.

- Conocer las técnicas e instrumentos para describir un conjunto de datos, detectar y medir la relación entre variables.

- Seleccionar la técnica más adecuada para resumir y transformar los datos en información útil para tomar decisiones.

- Utilizar los instrumentos adecuados para analizar un problema e interpretar los resultados en el contexto en que se originan los datos, destacando las características relevantes.

- Utilizar un programa informático como excel para análisis de datos, y predispuesto para manejar otras tecnologías de la información.

1.12.3. Objetivos de la asignatura

-

1.13. Contenidos del programa

PROGRAMA SINTÉTICO 

  1. Introducción a la Estadística Descriptiva 

  1. Distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas 

  1. Medidas de posición, dispersión, forma y desigualdad 

  1. Distribución de frecuencias bidimensional 

  1. Regresión y correlación 

  1. Números índices 

  1. Series temporales 

 

PROGRAMA DETALLADO  

  1. Introducción a la Estadística Descriptiva  

Contenidos 

  1. Objeto de la estadística 

  1. Tipos de variables 

  1. Población y muestra 

  1. Etapas del análisis estadístico  

Objetivos 

  • Identificar la Estadística como la disciplina que proporciona instrumentos para analizar información numérica sobre la realidad. 

  • Entender claramente la diferencia entre población y muestra. 

  • Clasificar las variables según las propiedades de su escala de medida. 

  • Conocer las etapas de todo proceso de análisis estadístico y la importancia de cada una de ellas.  

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al., capítulo 1 

 

  1. Distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas  

Contenidos 

  1. Estadística unidimensional 

  1. Distribuciones de frecuencias 

  1. Representaciones gráficas  

Objetivos 

  • Conocer los métodos de recogida de información y los aspectos a tener en cuenta antes de utilizar esos datos. 

  • Construir tablas de distribuciones de frecuencias y utilizar los diferentes conceptos de frecuencia (absoluta, relativa, acumulada). 

  • Seleccionar la representación gráfica más adecuada a las variables objeto de estudio, realizarla con algún programa informático, y utilizar los gráficos, explotando sus posibilidades y conociendo sus limitaciones.  

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al., capítulo 2 

  • Uriel y Muñiz, capítulo 1 

  • Rubio y Marco, capítulo 1 

 

  1. Medidas de posición, dispersión, forma y desigualdad  

Contenidos 

  1. Medidas de posición. Momentos unidimensionales 

  1. Medidas de dispersión: absoluta y relativa 

  1. Medidas de forma: asimetría y curtosis 

  1. Medidas de desigualdad  

Objetivos 

  • Conocer las distintas medidas de síntesis que describen el aspecto general de la distribución y resumen diversos aspectos de la misma como posición central, dispersión o forma. 

  • Definir cada una de ellas, sus propiedades, ventajas y limitaciones. 

  • Saber utilizar adecuadamente las medidas de tendencia central, dispersión, forma, y desigualdad. 

  • Interpretar los valores obtenidos, y seleccionar los más adecuados según las características de las variables a estudiar, y el objetivo perseguido. 

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al., capítulo 3 

  • Uriel y Muñiz, capítulos 2,3,4 

  • Jano et al., capítulo 1 

 

  1. Distribución de frecuencias bidimensional 

Contenidos 

  1. Distribución bidimensional de frecuencias. Tabla de correlación 

  1. Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas 

  1. Independencia estadística 

  1. Momentos bidimensionales. Covarianza  

Objetivos 

  • Entender la importancia del estudio de la relación entre variables y del concepto de independencia estadística. 

  • Construir tablas de distribuciones bidimensionales de frecuencia, y calcular frecuencias conjuntas, marginales, condicionales e interpretar su significado. 

  • Representar gráficamente la relación entre variables y analizar su significado, con el apoyo de algún programa informático. 

  • Conocer la utilidad de la covarianza como medida de asociación entre variables, sus propiedades e interpretación.  

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al., capítulo 5 

  • Uriel y Muñiz, capítulo 6 

  • Rubio y Marco, capítulo 3 

 

  1. Regresión y correlación 

Contenidos 

  1. Métodos de ajuste: ajuste mínimo cuadrático 

  1. Regresión lineal simple 

  1. Introducción al concepto de ajuste no lineal 

  1. Correlación y bondad de ajuste 

  1. Introducción a la regresión múltiple  

Objetivos 

  • Utilizar el método de la regresión para obtener la mejor recta que explique la relación de una variable dependiente en función de otra independiente. 

  • Interpretar los valores de los coeficientes y medir el grado de relación entre las variables. 

  • Conocer otros procedimientos alternativos al ajuste lineal simple: ajuste no lineal y regresión múltiple.  

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al., capítulo 6 

  • Uriel y Muñiz, capítulo 7 

  • Jano et al., capítulo 2 

 

  1. Números índices  

Contenidos 

  1. Números índices simples y números índices complejos 

  1. Números índices de precios 

  1. Números índices de cantidades 

  1. Números índices de valor 

  1. Deflactación 

  1. Enlaces y cambios de base  

Objetivos 

  • Conocer la definición de índices simples, complejos, ponderados, así como las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos. 

  • Calcular índices de precios, cantidades y valor. 

  • Conocer algunos de los principales índices que se usan en la economía española e interpretar sus valores y alguno de sus usos. 

  • Cambiar de base y enlazar índices. 

  • Saber comprender la importancia de la variación de precios sobre el poder adquisitivo.  

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al., capítulo 8 

  • Uriel y Muñiz, capítulo 5 

  • Rubio y Marco, capítulo 6  

 

  1. Series temporales 

Contenidos 

  1. Componentes de una serie temporal. Esquemas de agregación 

  1. Análisis de la tendencia 

  1. Análisis de la estacionalidad 

  1. Análisis del componente irregular 

  1. Predicción 

Objetivos 

  • Entender lo que es una serie temporal y aprender a definir y distinguir cada una de sus componentes (tendencia, ciclo, estacionalidad y residual). 

  • Analizar las componentes y predecir un valor futuro de la serie.  

Referencias 

  • Martín-Guzmán et al.,  capítulo 7 

  • Uriel y Muñiz, capítulo 11, 12, 13 

  • Jano et al., capítulo 4  

1.14. Referencias de consulta

Teoría - Referencias básicas 

  • LIND, D.A.; MARCHAL, W.G. & WATHEN, S.A. “Statistical techniques in Business & Economics”, Ed. McGraw-Hill Education, 16th Ed. 2012 

  • MARTÍN-GUZMAN, P; TOLEDO, I.; LÓPEZ ORTEGA, F.J. y BELLIDO, N. “Manual de estadística: descriptiva” Ed. Thompson Civitas. 2006. 

  • URIEL, E. Y MUÑIZ, M.: “Estadística Económica y Empresarial”. Ed. AC. Madrid, 1988.  

Teoría – Referencias complementarias  

  • CASAS SANCHEZ, J.M. y SANTOS PEÑAS, J.: “Introducción a la Estadística para la Administración y Dirección de Empresas”. 2ª edición Ed. Centro de Estudios Ramón Areces, 2002.  

  • ESTEBAN, J. et al. “Estadística Descriptiva y Nociones de Probabilidad”. Ed. Thomson, 2004. 

  • MOORE, D.S. “Statistics: concepts and controversies”. W.H. Freeman and Company, 7th Ed. 2009.  

Práctica – Referencias 

  • JANO, M.D. et al. “Ejercicios de Estadística Descriptiva”. Ediciones UAM. Documento de trabajo nº 69. 2006. 

  • RUBIO, L.; MARCO, R. “Problemas resueltos de Estadística Descriptiva”. Ed. Nueva Visión. 2004     

 
URL 

2. Metodologías docentes y tiempo de trabajo del estudiante

2.1. Presencialidad

 

#horas

Porcentaje de actividades presenciales (mínimo 33% del total)

58 horas (39%)

Porcentaje de actividades no presenciales

92 horas (61%)

 

Actividades Presenciales

  1. Clases teórico-prácticas en aula 
    1. Dos sesiones semanales de 1h 40 minutos de duración en el aula física. La exposición teórica se alterna con realización de prácticas y prácticas informáticas. En las clases se fomenta la participación activa y se guía el trabajo autónomo de los estudiantes.
    2. En las prácticas informáticas se utiliza la hoja de cálculo Excel como herramienta para el análisis estadístico de datos. Estas prácticas se realizan bien en el aula física con el ordenador personal / portátil de la biblioteca o bien en las aulas de informática de la Facultad
  2. Realización de dos controles y un examen final

Actividades Dirigidas

  • Se realizarán en hoja de cálculo análisis estadísticos de casos reales que se plasmarán en diferentes tareas y/o pruebas. El profesor determinará si las actividades son individuales o en grupo, así como el número de tareas a realizar y las fechas de entrega. La elaboración de estas tareas requiere aplicar de forma práctica los conocimientos estadísticos y las herramientas informáticas adquiridos en las actividades presenciales. 

Docencia en red

  • Se pondrá a disposición de los estudiantes diversos materiales en la página web del profesor y/o en moodle: presentaciones de apoyo a las clases magistrales, guía de Excel, colección de problemas, ficheros de datos para las prácticas en el aula informática, etc... 

Tutorías

  • El profesor fijará un horario de tutorías para que el alumno pueda llevar a cabo cualquier tipo de consulta sobre la asignatura. El horario de tutorías será comunicado por el profesor al inicio del curso. 

2.2. Relación de actividades formativas

Actividades presenciales

Nº horas

Clases teóricas en aula

 

50

 

Clases prácticas en aula

Prácticas con medios informáticos

Seminarios

 

Prácticas clínicas

 

Prácticas de campo

 

Prácticas de laboratorio

 

Prácticas externas y/o practicum

 

Trabajos académicamente dirigidos

 

Tutorías

2

Actividades de evaluación

6

Otras

 

 
 

3. Sistemas de evaluación y porcentaje en la calificación final

3.1. Convocatoria ordinaria

La calificación final es resultado de ponderar en un 40% la evaluación continua del trabajo del estudiante durante el curso y en un 60% una prueba final.

Las actividades de evaluación continua son las siguientes:

  • Tareas y/o pruebas realizadas individualmente o en grupo a partir de datos reales, sobre los que se evaluará la aplicación práctica de los conocimientos estadísticos y las herramientas informáticas adquiridos.
  • Dos controles sobre los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura que contribuirán al aprendizaje progresivo de los contenidos del programa.
  • Adicionalmente se tendrá en consideración el trabajo y la participación activa en las clases presenciales, así como las actividades complementarias que el profesor considere oportunas para favorecer el aprendizaje continuo.

En el inicio de curso el profesor informará del reparto o porcentaje asignado a cada una de las actividades de evaluación continua, cuyo peso total es un 40% en la calificación final.

La prueba final consiste en la realización de un examen de toda la materia impartida en el curso, que estará coordinado por el coordinador de la asignatura, en la fecha fijada por Secretaría, con el fin de evaluar el conocimiento teórico-práctico de la asignatura por parte del alumno. El peso de la prueba final en la calificación final es un 60%.

Convocatoria ordinaria

La calificación final se establecerá de acuerdo a los porcentajes señalados anteriormente, con sujeción a las siguientes restricciones:

  • para que el estudiante sea evaluado deberá haber realizado un mínimo de actividades de evaluación, a saber: uno de los dos controles y participar de forma efectiva en la realización de las tareas. En el caso de que el estudiante participe por debajo de ese mínimo se le asignará ?No Evaluado?
  • si el estudiante ha participado en el número de pruebas mínimo definido en el apartado anterior, aunque no realice la prueba final se le asignará una calificación numérica. Ésta corresponderá a las calificaciones de las pruebas que haya realizado, ponderadas según el porcentaje establecido en el cuadro anterior.
  • para que compute la evaluación continua en el cálculo de la calificación final, la nota mínima obtenida en el examen final debe ser un 3 (sobre 10). En caso de obtener una nota inferior a 3, la calificación final coincidirá con la nota del examen final. 

3.1.1. Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Examen final (máximo 70% de la calificación final o el porcentaje que figure en la memoria)

60%

Evaluación continua

40%

 

3.2. Convocatoria extraordinaria

La calificación final en la convocatoria extraordinaria será la mejor entre las siguientes dos opciones:

  • la nota del examen final, que estará coordinado por el coordinador de la asignatura, a realizar en la fecha fijada por Secretaría.
  • la nota ponderada resultado de la evaluación continua (40% según cuadro anterior) y del examen final de convocatoria extraordinaria (60%). 

Alumnos de segunda matrícula

A aquellos alumnos que estén matriculados por segunda vez se les aplicarán los mismos criterios de evaluación que a los de primera matrícula. Como norma general no se guardará ninguna calificación obtenida cuando cursó la asignatura en primera matrícula salvo que la Junta de Facultad establezca algún otro criterio al respecto.

3.2.1. Relación actividades de evaluación

Actividad de evaluación

%

Examen final (máximo 70% de la calificación final o el porcentaje que figure en la memoria)

60%

Evaluación continua

40%

4. Cronograma orientativo

Se dedicaran aproximadamente seis semanas a los temas 1 a 3, y ocho semanas al resto del temario. Una planificación más detallada, teniendo en cuenta el calendario académico, será publicado en Moodle por el profesor encargado de la asignatura.