Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2023_24

Asignatura

ESTADISTICA II

Código

00510019

Enseñanza

0510 - GRADO EN ECONOMÍA

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Segundo

Idioma

Castellano

Prerrequisitos

Departamento

ECONOMIA Y ESTADISTICA

Responsable

SOMARRIBA ARECHAVALA , MARIA NOELIA

Correo-e

msoma@unileon.es
jiabag@unileon.es

Profesores/as

ABAD GONZÁLEZ , JULIO IGNACIO

SOMARRIBA ARECHAVALA , MARIA NOELIA

Web

http://

Descripción general

Modelos probabilísticos. Introducción al muestreo y a la inferencia estadística. Estimación y contraste de hipótesis paramétricos. Contrastes no paramétricos. Aplicaciones con software de uso general (Microsoft Excel) y específico (R y RStudio).

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ECONOMIA Y ESTADISTICA	VALLEJO PASCUAL , MARIA EVA
Secretario	ECONOMIA Y ESTADISTICA	GARCIA GALLEGO , ANA BELEN
Vocal	ECONOMIA Y ESTADISTICA	BLANCO ALONSO , PILAR

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor
Presidente	ECONOMIA Y ESTADISTICA	ALVAREZ ESTEBAN , RAMON
Secretario	ECONOMIA Y ESTADISTICA	RODRIGUEZ FERNANDEZ , MARIA DEL PILAR
Vocal	ECONOMIA Y ESTADISTICA	HUERGA CASTRO , MARIA DEL CARMEN

Competencias

Código
A5727	510CM35 Conocer y comprender las técnicas de inferencia estadística de mayor interés para analizar datos económicos
A5731	510CM39 Conocer y comprender los principales métodos de muestreo estadístico y ser capaz de realizar diseños muestrales para obtener muestras representativas
A5733	510CM40 Conocer y comprender los principios teóricos de la probabilidad como medida de la incertidumbre, el concepto de variable aleatoria, y las características de los modelos probabilísticos de más utilidad en economía
A5753	510CM59 Identificar y aplicar los métodos cuantitativos apropiados para el análisis de datos, la toma de decisiones, y la modelización y resolución de problemas económicos
A5773	510CM77 Utilizar software de uso general –hoja de cálculo– y específico –matemático, de optimización, estadístico y econométrico– para el análisis de datos, la toma de decisiones, y la modelización y resolución de problemas económicos
A5775	510CM79 Valorar e interpretar los resultados de la aplicación de métodos cuantitativos en el análisis de datos económicos
A5858	510CMAT132 Entender el concepto de variable aleatoria, conocer sus funciones de probabilidad y características, así como los principales modelos probabilísticos
A5915	510CMAT184 Comprender el concepto y utilidad de un contraste de hipótesis y conocer los principales contrastes paramétricos
A5945	510CMAT22 Comprender el concepto de estimador puntual y conocer las propiedades deseables de los estimadores así como los procedimientos de estimación por intervalo para una y para dos poblaciones
A5965	510CMAT40 Comprender los conceptos de muestra aleatoria simple, parámetro, estadístico, estimador y distribución en el muestreo de un estadístico
A6004	510CMAT76 Conocer los métodos de muestreo más utilizados en poblaciones finitas y entender la relación existente entre tamaño muestral y error de muestreo
A6006	510CMAT78 Conocer los principales contrastes no paramétricos y los requisitos para su utilización
B726	510CT4 Derivar de los datos la información relevante imposible de reconocer por no profesionales
B729	510CT7 Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido
B735	510CTT12 Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas, y adaptarse a nuevas situaciones
B746	510CTT3 Aprender a buscar información, a seleccionarla, hacer análisis críticos, reelaborarla, comunicarla y hacer un uso ético de la misma, en el campo de la economía
C3	CMECES3 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.

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
Identificar y utilizar los principales modelos probabilísticos utilizados en la inferencia estadística.	A5733 A5753 A5858	B726 B729 B735 B746
Comprender y diferenciar los conceptos de muestra aleatoria simple, parámetro, estadístico, estimador y distribución en el muestreo de un estadístico.	A5727 A5753 A5965	B726 B735 B746
Comprender el concepto de estimador puntual y conocer las propiedades deseables de los estimadores así como los procedimientos de estimación por intervalo más usuales para una y para dos poblaciones.	A5727 A5945	B726 B735 B746
Comprender el concepto y utilidad de un contraste de hipótesis y conocer los principales contrastes paramétricos.	A5727 A5915	B726 B735 B746
Conocer los principales contrastes no paramétricos y los requisitos para su utilización.	A5727 A6006	B726 B735 B746
Conocer los métodos de muestreo más utilizados en poblaciones finitas y entender la relación existente entre tamaño muestral y error de muestreo.	A5727 A5731 A6004	B726 B735 B746
Saber utilizar modelos probabilísticos para calcular probabilidades y modelizar situaciones en las que interviene el azar.	A5727 A5753 A5775	B726 B735 B746	C3
Identificar los estadísticos adecuados para estimar los parámetros desconocidos de una distribución poblacional, comprobar las propiedades que verifican y valorar las ventajas que presentan unos sobre otros.	A5727 A5753 A5775	B726 B735 B746	C3
Identificar y resolver situaciones en las que haya que construir intervalos de confianza y/o realizar contrastes de hipótesis para los parámetros de una y de dos poblaciones. Interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con los objetivos propuestos.	A5727 A5753 A5775	B726 B735 B746	C3
Identificar y resolver situaciones en las que proceda utilizar contrastes de hipótesis no paramétricos. Interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con los objetivos propuestos.	A5727 A5753 A5775	B726 B735 B746	C3
Elegir el método de muestreo más adecuado en cada caso para estimar parámetros en poblaciones finitas y determinar el tamaño de muestra correspondiente.	A5731 A5753 A5775	B726 B735 B746	C3
Saber aplicar los métodos de la inferencia estadística con la ayuda del software apropiado e interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con los objetivos propuestos utilizando un lenguaje formal y adecuado.	A5727 A5753 A5773 A5775	B726 B735 B746	C3

Contenidos

Bloque	Tema
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA	TEMA 1. MODELOS PROBABILÍSTICOS 1. Revisión de los conceptos de probabilidad y variables aleatorias 2. Modelos probabilísticos discretos 3. Modelos probabilíticos continuos TEMA 2. MUESTREO Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO 1. Inferencia estadística: definición y clasificación 2. Métodos de muestreo 3. Concepto de estadístico. Distribución muestral de un estadístico 4. Principales estadísticos y sus distribuciones muestrales
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS	TEMA 3. ESTIMACIÓN 1. Estimación: parámetro, estimador y valor estimado 2. Propiedades deseables de un estimador 3. Estimación por intervalo: definiciones básicas 4. Construcción de intervalos de confianza: método pivotal 5. Intervalos de confianza para una muestra 6. Determinación del tamaño muestral
CONTRASTE DE HIPÓTESIS	TEMA 4. CONTRASTES DE HIPÓTESIS 1. Conceptos básicos 2. Fases en un contraste de hipótesis 3. Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis 4. Contrastes de hipótesis para una muestra 5. Contrastes de hipótesis para dos muestras TEMA 5. CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS 1. Contraste de localización 2. Contrastes de comparación de dos distribuciones 3. Contraste de aleatoriedad 4. Contrastes de bondad de ajuste 5. Contraste de independencia

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Sesión Magistral	15	22.5	37.5

Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	15	22.5	37.5
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	15	22.5	37.5

Tutorías	5	5	10

Pruebas mixtas	10	17.5	27.5

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Sesión Magistral	Exposición oral de los contenidos del programa que se complementará con el uso de la pizarra o el cañón de proyección, y el empleo de materiales de apoyo disponibles en la Web. De forma previa a las clases teóricas de cada uno de los temas, el alumno trabajará sobre los materiales, bibliografía o recursos que hayan sido recomendados por el profesor. De este modo, estará en disposición de participar de forma activa en las clases teóricas en que se aborden dichos contenidos. Posteriormente, la revisión de los materiales y, en su caso, la ampliación de los mismos a través de la consulta de bibliografía complementaria, ayudará al alumno a fijar y afianzar los conceptos adquiridos.
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria	Discusión y resolución de ejercicios, supuestos y casos prácticos previamente trabajados por los estudiantes. Previamente a las clases prácticas, el alumno tratará de resolver aquellos ejercicios, supuestos o casos prácticos que hayan sido recomendados por el profesor. Las clases prácticas se dedicarán a debatir si el procedimiento seguido y la interpretación de resultados realizada son correctos y, en caso contrario, a mostrar cuál sería el cauce de resolución más adecuado. Con posterioridad, el alumno perfeccionará sus destrezas tratando de resolver otros de los supuestos o casos prácticos propuestos, algunos de los cuales deberán ser entregados al profesor como parte de la evaluación continua de la asignatura.
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	Prácticas en las que el profesor guiará a los alumnos en el manejo de la hoja de cálculo Microsoft Excel para aplicar las distintas técnicas estadísticas estudiadas. Con el fin de que el alumno mejore su competencia en el manejo del software utilizado, el profesor propondrá la realización de varias prácticas, algunas de las cuales se considerarán en la evaluación continua. Para poder realizar las pruebas y/o entregar las tareas TIC, será necesario haber superado las prueba de control (tipo test) de acceso al aula de informática que se podrán realizar en algunas de las sesiones TIC. Asimismo, será necesaria la elaboración y presentación de un informe de prácticas que recogerá todos los aspectos relacionados con el desarrollo de las mismas.
Tutorías	Se usarán sesiones de tutoría obligatorias en grupo y/o voluntarias de carácter individual (on-line y presenciales).

Tutorías

Tutorías

descripción

Tutorías virtuales a través del foro de la plataforma institucional de Moodle http://agora.unileon.es para que los alumnos puedan realizar consultas o plantear dudas que podrán ser resueltas por otros compañeros y, en ultima instancia, por el propio profesor.

Tutorías tradicionales para que los alumnos de forma individual puedan realizar consultas o plantear dudas que no hayan podido ser resueltas por los medios anteriores.

Evaluación

	descripción	calificación
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	Pruebas y/o tareas a resolver utilizando TIC.	2
Pruebas mixtas	Dos exámenes parciales que constarán, cada uno de ellos, de preguntas teóricas (hasta 20%) y de ejercicios prácticos (resto).	8

Otros comentarios y segunda convocatoria
Para realizar las pruebas y/o entregar las tareas TIC, podrá ser necesaria la superación de una prueba de control (tipo test) que se podrá realizar en algunas de las sesiones TIC. Asimismo, podrá ser necesaria la elaboración y presentación de un informe de prácticas que recogerá todos los aspectos relacionados con el desarrollo de las mismas. 1ª Convocatoria Ordinaria: Para superar la asignatura, los alumnos deberán alcanzar una nota mínima de 4 sobre 10 en cada uno de los dos exámenes parciales y alcanzar una nota media ponderada de 5 sobre 10 usando la siguiente fórmula: Nota_media_ponderada = 0,4·Parcial_1 + 0,4·Parcial_2 + 0,2·Pruebas_o_tareas_TIC En caso contrario, su calificación será la menor entre 4 y esa nota media ponderada. 2ª Convocatoria Ordinaria: El procedimiento a seguir será el siguiente: (a) Los alumnos que hayan obtenido una calificación inferior a 4 en los dos parciales, realizarán una prueba de recuperación sobre toda la asignatura que contendrá preguntas teóricas (hasta 20%) y ejercicios/problemas a resolver por escrito (resto). Para superar la asignatura, los alumnos deberán alcanzar una nota mínima de 4 sobre 10 y alcanzar una nota media ponderada de 5 sobre 10 usando la siguiente fórmula: Nota_media_ponderada = 0,8·Prueba_global + 0,2·Pruebas_o_tareas_TIC. En caso contrario, su calificación será la menor entre 4 y esa nota media ponderada. (b) Para los alumnos que hayan obtenido una calificación inferior a 4 en uno de los dos parciales, se realizarán sendas pruebas de recuperación de cada una de los parciales de la asignatura que contendrán preguntas teóricas (hasta 20%) y ejercicios/problemas a resolver por escrito (resto). Para superar la asignatura, los alumnos deberán alcanzar una nota mínima de 4 sobre 10 en ese examen de recuperación y alcanzar una nota media ponderada de 5 sobre 10 usando la fórmula descrita en la 1ª convocatoria ordinaria. En caso contrario, su calificación será la menor entre 4 y esa nota media ponderada. (c) Los alumnos que, aun habiendo alcanzado la nota mínima de 4 en los dos exámenes parciales, no lleguen a una nota media ponderada de 5 sobre 10, elegirán cuál de las pruebas de recuperación (1ª parte o 2ª parte) desean realizar al objeto de alcanzar esa nota media ponderada de 5. Para superar la asignatura, los alumnos deberán alcanzar una nota mínima de 4 sobre 10 en ese examen de recuperación y alcanzar una nota media ponderada de 5 sobre 10 usando la fórmula descrita en la 1ª convocatoria ordinaria. En caso contrario, su calificación será la menor entre 4 y esa nota media ponderada. Estas pruebas se realizarán en la fecha establecida por el Calendario Escolar y por el Centro para la realización de las pruebas correspondientes a la 2ª Convocatoria Ordinaria. Convocatoria Extraordinaria de Diciembre: En la fecha establecida por el Calendario Escolar y por el Centro, se realizará un examen sobre 10 puntos que constará de preguntas teóricas (hasta 15%), ejercicios a resolver en el aula de informática (20% puntos) y ejercicios a resolver por escrito (resto). Para superar la asignatura será necesario obtener una nota global de 5 puntos. Comentarios relativos a la realización de exámenes: Durante el desarrollo de las pruebas sólo se permitirá manejar aquel material que autorice el profesor responsable de la asignatura (calculadora y tablas estadísticas, si es un examen escrito, o el propio PC, en el caso de que la prueba se realice en el aula de informática), quedando terminantemente prohibida la tenencia y uso de otros dispositivos móviles y/o electrónicos durante la celebración de los exámenes. La simple tenencia de dichos dispositivos así como de apuntes, libros, carpetas o materiales diversos no autorizados durante las pruebas de evaluación, supondrá la retirada inmediata del examen, su expulsión del mismo y su calificación como suspenso, comunicándose la incidencia a la Autoridad Académica del Centro para que realice las actuaciones previstas en las Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación, aprobadas por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno de 29 de enero de 2015.

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica	Casas Sánchez, J. M.; García Pérez, C.; Rivera Galicia, L. F.; Zamora Sanz, A. I., Ejercicios de inferencia estadística y muestreo para economía y administración de empresas, Madrid: Pirámide, 2006 Newbold, P.; Carlson, W. L.; Thorne, B., Estadística para administración y economía, Madrid: Prentice Hall, 2008 (6ª edición) Caro Carretero, R.; Reneses Guillén, J., Estadística. Yo no soy mala... me han dibujado así., Madrid: Civitas, 2019 (2ª edición) Casas Sánchez, J. M., Inferencia estadística, Madrid: Centro de Estudios Ramón Areces, 1997 (2ª edición) Espejo Miranda, I.; Fernández Palacín, F.; López Sánchez, M.A.; Muñoz Márquez, M.; Rodríguez Chia, A, Inferencia estadística (teoría y problemas), Cádiz: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz, 2007 Weiers, R. M., Introducción a la estadística para negocios, México: Thomson, 2006 (5ª edición)

Complementaria	Lind, D. A.; Marchal, W. G.; Wathen, S. A., Estadística aplicada a los negocios y a la economía , México: McGraw-Hill, 2005 (12ª edición) Pérez López, C., Estadística aplicada a través de Excel, Madrid: Pearson Educación, 2002 (2ª edición) Lind, D. A.; Mason, R. D.; Marchal, W. G., Estadística para administración y economía, México: McGraw-Hill, 2001 (3ª edición) Novales Cinca, A., Estadística y econometría, Madrid: McGraw-Hill, 1997 Peña Sánchez de Rivera, D., Fundamentos de estadística, Madrid: Alianza Editorial, 2001 Agulló Candela, J.; Carratalá Pastor, V.; Gimeno Aranda, J., Inferencia estadística para economía y empresa (teoría y ejercicios resueltos), Alicante: Publicaciones de la Universidad de Alicante, 1999 Vélez, R.; Ramos, E.; Hernández, V.; Carmena E.; Navarro, J. , Métodos estadísticos en ciencias sociales , Madrid: Ediciones Académicas , 2006 (2ª edición) Huerga, C. (coord.); Mures, M. J. (coord.); Abad, J.; Blanco, P.; García, A.; Vallejo, M. E., Problemas de probabilidad e inferencia estadística aplicadas a las ciencias sociales, León: Servicio de Publicaciones. Universidad de León, 2007

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

ESTADÍSTICA I / 00508002

MATEMÁTICAS / 00508004


Otros comentarios
Para poder cursar esta asignatura es necesario tener conocimientos de estadistica descriptiva y de calculo de probabilidades, asi como estar familiarizado con el manejo de la hoja de calculo Microsoft Excel.