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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2024_25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | ESTADISTICA II | Código | 00511014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Obligatoria | Segundo | Primero |
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Idioma |
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Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | ECONOMIA Y ESTADISTICA |
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Responsable |
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Correo-e | msoma@unileon.es pblaa@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http:// | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | Con esta asignatura se pretende completar la formación estadística iniciada en la asignatura del primer curso. Se introducen los conceptos del muestreo estadístico y las herramientas y técnicas de la inferencia Estadística. En las clases prácticas se utiliza EXCEL y software estadístico como el SPSS. Se trata de realizar análisis de la información económico-empresarial y presentar resultados útiles para la toma de decisiones en el marco de las actividades profesionales, en especial en el ámbito del Marketing y la Investigación de Mercados. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Código | |
A16272 | 511E3 Capacidad para poner en práctica técnicas de investigación de mercados |
A16274 | 511E5 Capacidad para analizar entornos económicos y empresariales y su influencia en el ámbito de la investigación de mercados y marketing |
B5093 | 511CG12 Aprender a buscar información, a seleccionarla, hacer análisis críticos, reelaborarla, comunicarla y hacer un uso ético de la misma. |
B5096 | 511CG3 Tener la capacidad de recopilar e interpretar datos e informaciones sobre las que fundamentar sus conclusiones incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, la reflexión sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito de su campo de estudio. |
B5108 | 511CT5 Capacidad para el pensamiento analítico |
B5109 | 511CT6 Manejar con destreza las tecnologías de la información |
B5110 | 511CT7 Destreza para la búsqueda y análisis de información |
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 | ||
Saber utilizar variables aleatorias y modelos probabilísticos para calcular probabilidades y modelizar situaciones en las que interviene el azar. | B5096 B5108 |
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Identificar los estadísticos adecuados para estimar los parámetros desconocidos de una distribución poblacional y comprobar las propiedades que verifican. | B5096 B5108 |
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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. | B5093 B5110 |
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Identificar y resolver situaciones en las que se deban utilizar contrastes de hipótesis no paramétricas. | A16272 |
B5093 |
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Elegir el método de muestreo más adecuado en cada caso para estimar parámetros en poblaciones finitas y determinar el tamaño de muestra correspondiente. | A16272 A16274 |
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Saber aplicar estos métodos estadístcos con la ayuda del software apropiado. | B5109 |
C3 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
MODELOS PROBABILÍSTICOS Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO | TEMA 1. MODELOS DE PROBABILIDAD 1. Repaso de los conceptos de probabilidad y variables aleatorias 2. Modelos de probabilidad discretos 3. Modelos de probabilidad continuos TEMA 2. MUESTREO Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO 1. Introducción a la Inferencia Estadística. Tipos de muestreo 2. Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio simple. 3. Concepto de estadístico y distribución muestral 4. Distribución muestral de estadísticos asociados a los modelos Normal y Binomial |
INFERENCIA ESTADÍSTICA: ESTIMACIÓN Y CONTRASTES DE HIPÓTESIS | TEMA 3. ESTIMACIÓN 1. Concepto de estimador: propiedades. Estimación puntual 2. Estimación por intervalos: definición. 3. Intervalos de confianza para una muestra. 4. Determinación del tamaño muestral TEMA 4. CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS 1. Concepto de contraste de hipótesis: etapas. 2. Determinación del p-valor 3. Contrastes de hipótesis para una y dos muestras TEMA 5. CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS 1. Contrastes de Bondad de Ajuste 2. Tablas de contingencia: contraste de independencia 3. Contrastes de Localización |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Dirigidas | 40 | 40 | 80 | ||||||
Supervisadas | 10 | 30 | 40 | ||||||
Autónomas | 0 | 20 | 20 | ||||||
Sesión Magistral | 0 | 0 | 0 | ||||||
Pruebas mixtas | 6 | 0 | 6 | ||||||
Pruebas objetivas de tipo test | 2 | 0 | 2 | ||||||
Pruebas prácticas | 2 | 0 | 2 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Dirigidas | -Clases teóricas expositivas y participativas para explicar los contenidos del programa mediante el uso de pizarra o cañón de proyección y el empleo de materiales de apoyo disponibles previamente 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. -Clases prácticas que complementen los contenidos teóricos donde se realizarán problemas relacionados con el Marketing y la Investigación de Mercados con el fin de comprobar la utilidad en situaciones reales. |
Supervisadas | Propuesta de ejercicios y casos prácticos para resolver en la pizarra y con ordenador con el seguimiento del profesor, que guiará a los alumnos en el manejo de las técnicas estadísticas. Los ejercicios que requieran el uso de ordenador para utilizar software general o especifico (EXCEL o SPSS) se realizarán en las Aulas de Informática. |
Autónomas | Actividades propuestas al alumno para su realización en un plazo determinado a partir de información previamente recogida por él. |
Sesión Magistral | Corresponde a las clases teóricas de las Metodologías Dirigidas |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Pruebas mixtas | Dos pruebas parciales en las que se evalúa la correcta aplicación de los aspectos teóricos en la resolución e interpretación de los ejercicios planteados. |
60% | |
Pruebas objetivas de tipo test | Cuestionarios con preguntas tipo test sobre los conceptos explicados. | 20% | |
Pruebas prácticas | Resolución y entrega de prácticas informáticas. | 20% | |
Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
1º Convocatoria Ordinaria: Para superar la asignatura, los alumnos deberán alcanzar una nota mínima de 4 sobre 10 en cada una de las dos pruebas mixtas y de 5 en la calificación global de la asignatura, una vez tenida en cuenta la nota del resto de actividades de evaluación. Aquellos alumnos que, aun habiendo alcanzado la nota mínima de 4 en las dos pruebas parciales, no lleguen a una nota media global de 5 sobre 10, deberán realizar alguna de las dos pruebas mixtas (o ambas) y, según el caso, los correspondientes test teóricos en la segunda convocatoria ordinaria. 2ª Convocatoria Ordinaria: En la fecha establecida por el Calendario Escolar y por el Centro para la realización de las pruebas correspondientes a la 2 Convocatoria Ordinaria se realizara una prueba para que los alumnos puedan recuperar una o las dos pruebas mixtas no superadas en la primera convocatoria ordinaria así como las pruebas tipo test correspondientes. Para la calificación final se tendrá en cuenta la nota que el alumno haya obtenido en el resto de actividades de evaluación de la primera convocatoria ordinaria. Convocatoria Extraordinaria de Diciembre: En la fecha establecida por el calendario escolar y el centro se realizará un examen sobre 10 puntos que constará de preguntas tipo test (2 puntos) y ejercicios teórico-prácticos (8 puntos). Para superar la asignatura será necesario obtener una nota global de 5 puntos. Normas para las pruebas: Durante el desarrollo de las pruebas no se permitirá manejar ningún material a excepción de las tablas de las distribuciones de probabilidad y de la calculadora. Queda terminantemente prohibida la tenencia y el uso de dispositivos móviles y/o electrónicos durante la celebración de las pruebas. 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 |
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Canavos, G.C. (1992). Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill. Caro, R.; Reneses, J. (2019). Estadística. Yo no soy mala...me han dibujado asi. Civitas Casas, J. M. (1996). Inferencia estadística para Economía y Administracion de Empresas. Centro de Estudios Ramón Areces. Casas, J. M.; García, C.; Rivera, L. F.; Zamora, A. I. (2006). Ejercicios de inferencia estadística y muestreo para economía y administración de empresas. Pirámide. Dominguez, J; Dominguez, J.A. (2016). Estadística para Administración y Economía. Alfaomega Escuder, R.; Murgui, J.S. (2011). Estadística Aplicada. Economía y Ciencias Sociales (2ª edición). Tirant lo Blanch. García Sipols, A.; Simón de Blas, C. (2007). Manual de Estadística. Servicio de Publicaciones Universidad Rey Juan Carlos. Huerga, C. (coord.); Mures, M. J. (coord.); Abad, J.; Blanco, P.; García, A.; Vallejo, M. E. (2007). Problemas de probabilidad e inferencia estadística aplicadas a las ciencias sociales. Servicio de Publicaciones. Universidad de León. Newbold, P.; Carlson, W. L.; Thorne, B. M. (2008). Estadística para administración y economía (6ª edición). Pearson Educación. Parra , I. (2003). Problemas de inferencia estadística (2ª edición). Thomson. Scheaffer, R. L.; Mendenhall, W.; Lyman Ott, R. (2007). Elementos de muestreo (6ª edición). Thomson |
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Complementaria | |
Agulló, J.; Carratalá, V.; Gimeno, J. (1999). Inferencia estadística para economía y empresa (teoría y ejercicios resueltos). Publicaciones de la Universidad de Alicante.García, A. (2008). Estadística aplicada: conceptos básicos. UNEDLind, D. A.; Marchal, W. G.; Wathen, S. A. (2008). Estadística aplicada a los negocios y a la economía (13ª edición). McGraw-Hill.Palacios, F. ( coord.); Callejón, J. (coord.); Herrerias, R.; Pérez, E.; Chica, J.; Cano, R., Herrerias, J.M. (2004). Ejercicios resueltos de Inferencia Estadística y del modelo lineal simple . Delta Publicaciones UniversitariasPérez, C. (2002). Estadística aplicada a través de Excel (2ª edición). Pearson Educación.Pérez, C. (2003). Estadística. Problemas resueltos y aplicaciones. Pearson Prentice HallRoss, S. M. (2007). Introducción a la Estadística. Ed. Reverté Weiers, R. M. (2006). Introducción a la estadística para negocios (5ª edición). Thomson |
Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||
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Otros comentarios | |
Se recomienda tener conocimientos suficientes de Estadistica Descriptiva y Calculo de Probabilidades. |