Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura ESTADISTICA II Código 00512018
Enseñanza
0512 - GRADO EN COMERCIO INTERNACIONAL
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
6 Obligatoria Segundo Segundo
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento ECONOMIA Y ESTADISTICA
Responsable
CEBALLOS ROA , PABLO
Correo-e pcebr@unileon.es
pblaa@unileon.es
Profesores/as
BLANCO ALONSO , PILAR
CEBALLOS ROA , PABLO
Web http://
Descripción general Con esta asignatura se pretende completar la formacion estadistica iniciada en la asignatura del primer curso. Se introducen los conceptos y herramientas de la inferencia Estadistica y el muestreo estadistico. Esta asignatura pretende proporcionar al alumno los conocimientos y competencias necesarios para la obtencion y el tratamiento estadistico de informacion economico-empresarial relevante y la presentacion de resultados utiles para la toma de decisiones en el marco de su actividad como profesional, en especial en el ambito del Marketing y la Investigacion de Mercados.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente ECONOMIA Y ESTADISTICA ABAD GONZáLEZ , JULIO IGNACIO
Secretario ECONOMIA Y ESTADISTICA VALLEJO PASCUAL , MARIA EVA
Vocal ECONOMIA Y ESTADISTICA GARCIA GALLEGO , ANA BELEN
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente ECONOMIA Y ESTADISTICA ALVAREZ ESTEBAN , RAMON
Secretario ECONOMIA Y ESTADISTICA FERNANDEZ HUERGA , EDUARDO CLAUDIO
Vocal ECONOMIA Y ESTADISTICA RODRIGUEZ FERNANDEZ , MARIA DEL PILAR

Competencias
Código  
A6377 512CM43 Conocer y comprender las técnicas de inferencia estadística de mayor interés para analizar datos económico-empresariales
A6380 512CM46 Conocer y comprender los principales métodos de muestreo estadístico y ser capaz de realizar diseños muestrales para obtener muestras representativas
A6381 512CM47 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 el ámbito de la economía y la empresa
A6388 512CM53 Valorar e interpretar los resultados de la aplicación de métodos cuantitativos en el análisis de datos económicos-empresariales
A6400 512CM64 Identificar y aplicar los métodos cuantitativos apropiados para el análisis de datos, la toma de decisiones, y la modelización y resolución de problemas económico-empresariales
A6412 512CM75 Utilizar software de uso general –hoja de cálculo– y específico –matemático y estadístico– para el análisis de datos, la toma de decisiones, y la modelización y resolución de problemas económico-empresariales
A6460 512CMAT110 Entender el concepto de variable aleatoria, conocer sus funciones de probabilidad y características, así como los principales modelos probabilísticos
A6502 512CMAT16 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
A6507 512CMAT20 Comprender el concepto y utilidad de un contraste de hipótesis y conocer los principales contrastes paramétricos.
A6527 512CMAT39 Comprender los conceptos de muestra aleatoria simple, parámetro, estadístico, estimador y distribución en el muestreo de un estadístico
A6573 512CMAT80 Conocer los métodos de muestreo más utilizados en poblaciones finitas y entender la relación existente entre tamaño muestral y error de muestreo
A6575 512CMAT82 Conocer los principales contrastes no paramétricos y los requisitos para su utilización
B783 512CT6 Llevar a cabo el análisis y obtención de conclusiones a partir de la información económica y financiera de la empresa en un contexto internacional
B785 512CT8 Resolver problemas económicos a través de la aplicación de técnicas estadísticas y software precisos
B789 512CTT4 Capacidad de análisis y síntesis de la información
B792 512CTT7 Dominar las destrezas necesarias para la búsqueda de información empleando diferentes fuentes de búsqueda
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 modelos probabilísticos para calcular probabilidades y modelizar situaciones en las que interviene el azar. A6381
A6388
A6400
A6460
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. A6377
A6388
A6400
A6502
A6527
Identificar y resolver situaciones en las que haya que construir intervalos de confianza para los parámetros de una y de dos poblaciones e interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con los objetivos propuestos. A6377
A6388
A6400
A6502
 B783
B785
B789
 C3
Identificar y resolver situaciones en las que haya que realizar contrastes de hipótesis para los parámetros de una y de dos poblaciones. Interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con los objetivos propuestos. A6377
A6388
A6400
A6507
 B783
B785
B789
 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. A6377
A6388
A6400
A6575
 B783
B785
B789
 C3
Elegir el método de muestreo más adecuado en cada caso para estimar parámetros en poblaciones finitas y determinar el tamaño de muestra correspondiente. A6380
A6388
A6400
A6573
 B783
B785
B789
B792
 C3
Aplicar los métodos de la inferencia estadística con la ayuda la ayuda de una hoja de cálculo y/o de software más específico e interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con los objetivos propuestos utilizando un lenguaje formal y adecuado. A6377
A6388
A6400
A6412
 B783
B785
B789
 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 probabilísticos continuos.
4.Modelos deducidos de la distribución normal.

TEMA 2. MUESTREO Y DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO.
1.Inferencia Estadística: Concepto significado y clasificación.
2.Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio simple.
3.Estadísticos y distribución muestral.
4.Distribución de estadísticos en poblaciones normales.
5.Distribución de la proporción muestral.
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS TEMA 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALO
1.Concepto de parámetro, estimador y estimación.
2.Propiedades de los estimadores.
3.Intervalos de confianza: definiciones básicas
4.Intervalos de confianza para una muestra.
5.Intervalos de confianza para dos muestras.
6.Determinación del tamaño muestral.
CONTRASTES PARAMÉTRICOS TEMA 4. CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS PARA UNA MUESTRA
1.Conceptos básicos y etapas en un contraste de hipótesis.
2.Contrastes de hipótesis para la media.
3.Contrastes de hipótesis para la varianza.
4.Contrastes de hipótesis para la proporción.
5.Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis.

TEMA 5. CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS PARA DOS MUESTRAS
1.Objetivos y planteamiento.
2.Contrastes de hipótesis para la diferencia de medias.
3.Contrastes de hipótesis para el cociente de varianzas.
4.Contrastes de hipótesis para la diferencia de proporciones.

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS TEMA 6. CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS
1.Introducción.
2.Contrastes de aleatoriedad.
3.Contraste de localización.
4.Contrastes de comparación de distribuciones.

TEMA 7. CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA
1.Introducción.
2.Contrastes de bondad de ajuste chi-cuadrado de Pearson.
3.Contraste de bondad de ajuste de Kolmogorov-Smirnov.
4.Contrastes de normalidad.
5.Tablas de contingencia. Concepto y elementos
6.Contraste de independencia

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
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 ejercicos que requieran el uso de ordenador 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
 
Supervisadas
descripción
Tutorias obligatorias en grupo para la realizacion de actividades formativas dirigidas por el profesor para la preparacion del trabajo personal y la resolucion de dudas.

Tutorias tradicionales para atender a los alumnos de forma individual.

Evaluación
  descripción calificación
Pruebas prácticas Resolución y entrega de prácticas informáticas. 20%
Pruebas objetivas de tipo test Cuestionarios periódicos con preguntas conceptuales tipo test. 20%
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%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

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. 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, las correspondientes pruebas tipo test en la segunda convocatoria ordinaria.

2ª 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 y una recuperación de 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. Esta prueba se realizara en la fecha establecida por el Calendario Escolar y por el Centro para la realización de las pruebas correspondientes a la 2 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 teóricas tipo test (2 puntos) y ejercicios 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

Amor Pulido, R.; Aguilar Peña, C.; Morales Luque, A. (2005). Estadística Aplicada. Grupo Editorial Universitatrio

Canavos, G.C. (1992).  Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill.

Casas Sánchez, J.M. (1996). Inferencia Estadística para Economia y Administración de Empresas. Centro de Estudios Ramón Areces.

Casas Sánchez, J. M.; García Pérez, C.; Rivera Galicia, L. F.; Zamora Sanz, A. I. (2006). Ejercicios de inferencia estadística y muestreo para economía y administración de empresas. Pirámide.

Caro, R.; Reneses, J. ( 2019). Estadística. Yo no soy mala...me han dibujado asi. Civitas

Domínguez Domínguez, J.; Domínguez López, J.A. ( 2016). Estadística para Administración y Economía.. Alfaomega

Escuder Vallés, R.; Murgui Izquierdo, 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. León: Servicio de Publicaciones. Universidad de León.

Newbold, P.; Carlson, W. L.; Thorne, B. M. (2008).  Estadística para administración y economía (6ª edición). Madrid: Pearson Educación.

Parra Frutos, I. (2003).  Problemas de inferencia estadística (2ª edición). Thomson.

Scheaffer, R. L.; Mendenhall, W.; Lyman Ott, R. (2007). Elementos de muestreo (6ª edición). Thomson

 


 
Complementaria

García Pérez, A. (2008). Estadística aplicada: conceptos básicos. UNED

Lind, D. A.; Marchal, W. G.; Wathen, S. A. (2005). Estadística aplicada a los negocios y a la economía (12ª 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 Universitarias

Pérez López, C. (2002). Estadística aplicada a través de Excel (2ª edición). Pearson Educación.

Rubio Andrada, L. (2005). Métodos estadísticos para la Administración y Dirección de Empresas: supuestos resueltos de contrastes no paramétricos. Ed. Visionnet

Weiers, R. M. (2006). Introducción a la estadística para negocios (5ª edición). Thomson


 


 

 


Recomendaciones


Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
ESTADISTICA I / 00511003
 
Otros comentarios
Se recomienda tener conocimientos suficientes de Estadistica Descriptiva y Calculo de Probabilidades. Se podrán utilizar materiales y/o realizar actividades y seminarios en inglés.