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- Máster Universitario en Análisis e Investigación Criminal
- Máster Universitario en Asesoría Jurídica de Empresas
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
|
| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
|
| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
|
| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
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| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
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| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
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| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
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| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
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| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
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| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
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| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
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| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
|
| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
|
| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
|
| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
|
| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
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| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
|
| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
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| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
|
| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
|
| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
|
| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
|
| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
|
| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
|
| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
|
| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
|
| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
|
| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).
Estadística
| Código de la asignatura | 1066 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Formación básica |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
La asignatura de Estadística del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE) pretende introducir al estudiante en el conocimiento de las técnicas estadísticas básicas que le sirvan de base en su futuro profesional a la hora de tomar decisiones en un entorno empresarial. Para ello, se desarrollan los principales instrumentos estadísticos que sirven para la descripción, resumen y comprensión de la información disponible. Por tanto, el primer objetivo de la asignatura Estadística es que el estudiante conozca y comprenda los conceptos básicos de la estadística descriptiva de conjuntos de datos univariantes y bivariantes, que incluyen medidas de tendencia central, de dispersión, de localización y forma, gráficos básicos. Así mismo se dan conocimientos y comprensión sobre variables bidimensionales, en particular sobre las relaciones de dependencia existentes entre ellas medidas a través de la covarianza, la recta de regresión lineal el coeficiente de correlación y el coeficiente de determinación. Finalmente, se provee al estudiante de conocimientos sobre probabilidad y variables aleatorias unidimensionales y sus momentos, con énfasis en las distribuciones binomial, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial y normal.
- Capacidad para derivar a partir de los datos (estadísticos o matemáticos) información (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) relevante imposible de reconocer por no profesionales.
- Capacidad para integrarse en cualquier área funcional de una empresa u organización y desempeñar con soltura cualquier labor de gestión (contable, financiera, fiscal, económica, etc.) en ella encomendada.
- Capacidad para valorar a partir de los registros relevantes de información la situación y previsible evolución de una empresa.
- Capacidad para agrupar la información estadística disponible en tablas de frecuencias, para seleccionar el gráfico más adecuado a la tipología de los datos analizados y para resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma.
- Capacidad para resolver problemas de probabilidad y entender cómo y por qué se incorpora el concepto de probabilidad en la variable analizada (variable aleatoria).
- Capacidad para evaluar la posibilidad de que se produzca una determinada situación y saber caracterizar los diferentes tipos de situaciones que pueden producirse a través de los modelos probabilísticos.
- Capacidad para determinar las relaciones existentes entre varias variables mediante la aplicación de la Teoría de la Correlación.
- Capacidad para resolver problemas surgidos en el desarrollo de la profesión.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Creatividad en la implantación de las soluciones más adecuadas en un entorno concreto.
- Capacidad para la toma de decisiones.
- Habilidad para resolver problemas complejos.
- Agrupar los datos procedentes de un estudio estadístico en tablas de frecuencias.
- Interpretar los valores recogidos en las tablas de frecuencias.
- Calcular e interpretar las medidas de tendencia central, dispersión, localización y forma a partir de datos procedentes de una muestra estadística.
- Ajustar rectas de regresión lineal a los datos de dos variables estadísticas.
- Analizar la dependencia entre variables estadísticas.
- Calcular probabilidades y distribuciones de probabilidad procedentes de variables aleatorias.
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semana 1 | Tema 1. Introducción a la estadística. Conceptos preliminares 1.1. Población y muestra 1.2. Parámetro y estadístico 1.3. El muestreo 1.4. Definición de estadística. Estadística descriptiva y estadística inferencial 1.5. Definición de variable y tipos de variables 1.6. Repaso de algunos conceptos matemáticos básicos |
|
| Semanas 2 y 3 | Tema 2. Distribuciones de frecuencias unidimensionales o univariantes 2.1. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables categóricas o cualitativas 2.2. Distribución de frecuencias y representaciones gráficas de variables cuantitativas |
|
| Semana 4 | Tema 3. Análisis numérico de una variable medible (I): medidas de centralización o de tendencia central 3.1. Análisis estadístico de una variable medible: diferentes tipos de medidas 3.2. Medidas de centralización o de tendencia central 3.3. Otras medidas de tendencia central |
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| Semana 5 | Tema 4. Análisis numérico de una variable medible (II): principales medidas de dispersión y medidas de forma 4.1. Medidas de dispersión 4.2. Medidas de forma |
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| Semanas 6 y 7 | Tema 5. Análisis numérico de una variable medible (III): otras medidas de posición, de dispersión, de concentración y de forma 5.1. Otras medidas de centralización: la media recortada 5.2. Medidas de posición no centrales: los cuantiles 5.3. Otras medidas de dispersión 5.4. Otras medidas de forma 5.5. Medidas de concentración |
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| Semana 8 | Tema 6. Descripción conjunta de varias variables: distribuciones de frecuencias y correlación 6.1. Descripción conjunta de varias variables 6.2. Medidas de la relación entre variables bidimensionales: correlación |
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| Semanas 9 y 10 | Tema 7. Teoría de la correlación: introducción a la regresión lineal simple 7.1. Dependencia funcional y dependencia estadística 7.2. Regresión lineal simple: ajuste por mínimos cuadrados 7.3. Bondad del ajuste: coeficiente de determinación 7.4. Predicción |
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| Semana 11 | Tema 8. Conceptos básicos de probabilidad 8.1. Experimentos aleatorios. Espacio muestral 8.2. Sucesos 8.2.1. Operaciones con sucesos 8.3. Definición de probabilidad. Regla de Laplace 8.4. Probabilidad condicionada 8.5. Sucesos dependientes e independientes. Independencia estadística 8.6. Teorema de la probabilidad total 8.7. Teorema de Bayes |
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| Semanas 12 y 13 | Tema 9. Variables aleatorias. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad discretas 9.1. Concepto de variable aleatoria 9.2. Variables aleatorias discretas 9.3. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas |
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| Semanas 14 y 15 | Tema 10. Modelos univariantes de distribuciones de probabilidad continuas 10.1. Variables aleatorias continuas 10.2. Modelos univariantes de distribución de probabilidad de variables aleatorias continuas |
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| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final, celebración examen final y cierre de actas. | |
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Ebaluación Continua (AEC) | 4 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | 60% | |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU) 5.0 - 6.9: Aprobado (AP) 7.0 - 8.9: Notable (NT) 9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).