Presentación

La asignatura desarrolla conceptos sobre inferencia estadística los cuales permiten realizar conclusiones sobre el todo (la población) a partir del análisis de un subconjunto de éste (la muestra), aplicando técnicas que le proporciona la teoría de la probabilidad, ya introducida en la Estadística I.

Por tanto, se nutre de los contenidos y competencias alcanzas en la asignatura de Estadística I y, partiendo de ésta, proporciona al alumno métodos y procedimientos necesarios para realizar dicha inferencia. Comenzamos con la definición de estadístico como herramienta de análisis de la información muestral, sobre la que vamos a trabajar desde distintos puntos, siempre con el objetivo de localizar o aproximarse a la característica poblacional (parámetro) desconocida.

En la segunda parte de la asignatura, y como introducción a la asignatura de Econometría, se trabajarán los contenidos correspondientes a la regresión para poder analizar, contrastar hipótesis y predecir en términos de un modelo que relacione variables. Esta parte será introductoria y se enfocará desde el punto de vista de relación de dos variables, lo que se conoce por regresión simple.

El objetivo fundamental de la asignatura es proporcionar al alumno dichas herramientas de inferencia estadística las cuales constituyen la base para hacer predicciones, previsiones y estimaciones que se utilizan para transformar la información en conocimiento y alcanzar la correcta toma de decisiones en un contexto de incertidumbre en el cual, además, resulta imposible realizar un análisis exhaustivo sobre la totalidad de la población.  

Competencias

Competencias generales

• CG3. Capacidad de análisis y síntesis en un entorno organizacional.
• CG4. Capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica empresarial.
• CG7. Capacidad de resolver un problema e interpretar la solución.
• CG12. Capacidad para la resolución de problemas propios del mundo de la empresa.
• CG14. Capacidad para tomar decisiones en el contexto organizacional utilizando herramientas numéricas.

Competencias específicas

• CE6. Capacidad para identificar y valorar las magnitudes que genera la actividad económico-financiera, aplicándolas a situaciones concretas mediante la elaboración, análisis e interpretación de estados de información financiera, tanto individuales como consolidados.
• CE40. Manejar los elementos básicos de estadística para aplicarlo a problemas empresariales.
• CE41. Manejar las principales aplicaciones econométricas a las ciencias empresariales.

Contenidos

Tema 1. Conceptos básicos sobre probabilidad
Variable aleatoria
Repaso a los modelos de probabilidad
Cálculo de probabilidades y puntos críticos con Gretl

Tema 2. Métodos de inferencia estadística: Los estimadores puntuales
Inferencia estadística: algunos conceptos previos
Los estimadores puntuales
Distribuciones muestrales de los estimadores puntuales
Propiedades de los estimadores puntuales

Tema 3. Métodos de inferencia estadística: Los intervalos de confianza
Los intervalos de confianza
Intervalo de confianza para la media
Intervalo de confianza para la proporción
Intervalo de confianza para la varianza
Intervalos de confianza para dos poblaciones
Resumen de los tipos de intervalos de confianza para una y dos poblaciones.

Tema 4. Métodos de inferencia estadística: Los contrastes de hipótesis
Conceptos fundamentales del contraste de hipótesis
Pasos a seguir en un contraste de hipótesis
Caso particular de contraste para la media poblacional
Caso particular de contraste para la varianza
Caso particular de contraste para la proporción
Contrastes paramétricos para dos poblaciones
Resumen de los tipos de contrastes de hipótesis para una y dos poblaciones

Tema 5. El caso particular de los contrastes de especificación
Contraste de bondad de ajuste Chi-cuadrado
Contraste del supuesto de normalidad: el contraste de Jarque-Bera
Contraste de independencia con dos variables cualitativas.

Tema 6. El caso particular de la inferencia en el modelo de regresión lineal
El modelo de regresión lineal simple
Estimación puntual: el método de los mínimos cuadrados ordinario
Intervalo de confianza para la pendiente de la recta de regresión poblacional
Contraste de hipótesis para la pendiente de la recta de regresión poblacional
Predicciones
Aplicación de las TIC

Tema 7. Modelo de regresión lineal múltiple
El modelo de regresión múltiple
Estimación puntual en el modelo de regresión múltiple
El contraste de significatividad global de la regresión: la tabla ANOVA
Multicolinealidad
Ejemplos del uso de Gretl en la estimación del modelo de regresión lineal

Metodología

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:

• Trabajos. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.
• Comentario de lecturas. Es un tipo de actividad muy concreto que consiste en el análisis de textos de artículos de autores expertos en diferentes temas de la asignatura.

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:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

Bibliografía

Bibliografía básica

Manual de la asignatura

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por la UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Bibliografía complementaria

Anderson, D. y Sweeney, D. (2008). Estadística para Administración y Economía. México: Cengage Learning Editores.

Canavos, G. (2003). Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos.México: McGraw-Hill Interamericana.

Cuadras, C.M. (2000). Problemas de Probabilidades y Estadística. Vol. 2: Inferencia Estadística. Barcelona: EUB.

Newbold, P., Carlson, W. L., y Thorne, B. M. (2010).  Estadística para Administración y Economía. México: Pearson Prentice Hall.

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.

Evaluación y calificación

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

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.

Profesorado

Aída Cristina Galiano Martínez

Formación
Doctora en Economía con mención de “Doctor Europeo”, por la Universidad de Alicante. Máster en Economía Cuantitativa y Licenciada en Economía.

Experiencia
Docente en diferentes universidades. Técnico Analista Económico en Consultoría Económica y autora de diferentes artículos científicos. Acreditada como profesor ayudante por ANECA.

Líneas de investigación
Análisis empírico del mercado laboral y movimientos migratorios basado en el análisis de la distribución de renta, desigualdad e indicadores de pobreza; Análisis de los cambios en la distribución de la renta y cobertura de los hogares ante fluctuaciones en renta.