Denominación de la asignatura |
Estadística II |
Grado al que pertenece |
Administración y Dirección de Empresas (ADE) |
Créditos ECTS |
6 |
Curso y cuatrimestre en el que se imparte |
Segundo curso, primer cuatrimestre |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
El objetivo fundamental de la asignatura es proporcionar a los alumnos los métodos y procedimientos necesarios para hacer inferencias de una población a partir de una pequeña parte de la misma, la muestra.
Partiendo de los contenidos previos de la asignatura Estadística I, comenzamos recordando la definición de estadístico como fuente de información muestral, sobre la que vamos a trabajar desde distintos puntos, siempre con el objetivo de localizar o aproximarse al parámetro muestral desconocido.
En la segunda parte de la asignatura, se trabajarán los contenidos correspondientes a la regresión para poder analizar, contrastar hipótesis y predecir en términos de un modelo que relacione variables.
Competencias generales
Competencias específicas
Tema 1. Conceptos generales
Inferencia estadística
Distribución en el muestreo de la media muestral
Distribución en el muestreo de la varianza muestral
Definición de estimación puntual
Propiedades de los estimadores puntuales
Otros modelos probabilísticos procedentes de la normal
Aplicación de las TIC
Tema 2. Estimación por intervalos de confianza
Tratamiento y definición del problema
Intervalo de confianza para la media de una normal: varianza poblacional conocida
Intervalo de confianza para la media de una normal: varianza poblacional desconocida
Intervalo de confianza para proporciones de una población
Intervalo de confianza para la varianza de una normal
Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales
Intervalo de confianza para el cociente de varianzas
Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones
Notas sobre la varianza y la cuasivarianza como estimadores puntuales
Tema 3. Contraste de hipótesis
Conceptos fundamentales del contraste de hipótesis
Pasos que seguir en un contraste de hipótesis
Contrastes paramétricos para una población
Contrastes paramétricos para dos poblaciones. Muestras independientes
Contrastes no paramétricos
Tema 4. Análisis de regresión I: el modelo de regresión lineal simple
Modelo de regresión lineal simple
Hipótesis básicas de regresión lineal
Estimación de los parámetros
Capacidad explicativa de la regresión lineal. Bondad del ajuste
Inferencia estadística sobre el modelo de regresión
Predicciones
Tema 5. Análisis de regresión II: diagnóstico de las hipótesis habituales e introducción a la regresión lineal múltiple
Modelo de regresión múltiple
Hipótesis básicas del modelo de regresión lineal múltiple
Estimación de los parámetros
Capacidad explicativa de una ecuación de regresión lineal
Intervalos de confianza y contraste de hipótesis
Contraste de regresión múltiple
Multicolinealidad
Aplicación de las TIC
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS |
HORAS |
Clases, conferencias, técnicas expositivas | 45 |
Tutoría individual | 5,4 |
Participación en foros | 14,4 |
Lecturas complementarias dirigidas | 5,4 |
Estudio personal | 30,6 |
Resolución de ejercicios y su corrección | 41,4 |
Realización de pruebas de seguimiento y evaluación final | 7,2 |
Elaboración de casos prácticos | 30,6 |
Total | 180 |
Bibliografía básica
Manual de la asignatura
Newbold, P., Carlson, W. L., y Thorne, B. M. (2010). Estadística para Administración y Economía. México: Pearson Prentice Hall.
ISBN: 978-84-8322-403-8.
El manual no está disponible en el aula virtual.
Bibliografía complementaria
Álvarez, R. (2007). Estadística aplicada a las Ciencias de la Salud. Madrid: Díaz de Santos.
Anderson, D. & Sweeney, D. (2008). Estadística para Administración y Economía. México: Cengage Learning Editores.
De Groot, M. (1988). Probabilidad y estadística. Madrid: Addison-Wesley.
Kalbfleisch, J. G. (1984). Probabilidad e inferencia estadística 2. Madrid: AC.
Levin, R. et al. (2004). Estadística para la Administración y la Economía. México: Pearson Education.
Meyer, P. (2004). Probabilidad y aplicaciones estadísticas. Massachusetts (USA): Addison-Wesley Iberoamericana.
Peña, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Madrid: Alianza Editorial.
Peña, D. (2010). Regresión y Diseño de experimentos. Madrid: Alianza Editorial.
Ross, S. (2007). Introducción a la Estadística. Barcelona: Reverté.
Vargas, A. (1996). Estadística descriptiva e inferencial. Universidad de Castilla La Mancha.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN MIN. |
PONDERACIÓN MÁX. |
Participación en foros y otros medios participativos | 0 |
10 |
Elaboración de trabajos grupales | 0 |
10 |
Elaboración de ejercicios individuales | 0 |
20 |
Lecturas Complementarias | 0 |
60 |
María Álvarez Hernández
Formación
Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Salamanca.
Doctora en Estadística e Investigación Operativa por la Universidad de Granada.
Experiencia
Experiencia como docente en el departamento de Estadística e I. O. en la Universidad de Granada de 2009 a 2012 (área de Bioestadística) y en la Universidad de Vigo desde 2013 en la actualidad.
Líneas de investigación
Trayectoria científica desarrollada en el ámbito de la estadística, concretamente en el estudio de inferencias con datos categóricos, tablas de contingencia y sus parámetros de asociación, ampliando aspectos aplicados a las ciencias de la salud y a las ciencias sociales.
Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.
Ten en cuenta estos consejos…
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