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Academic Year/course: 2018/19

449 - Degree in Finance and Accounting

27510 - Statistics II


Syllabus Information

Academic Year:
2018/19
Subject:
27510 - Statistics II
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
449 - Degree in Finance and Accounting
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
First semester
Subject Type:
Compulsory
Module:
---

4.1. Methodological overview

Several teaching methods will be used in the learning process, based on the objectives set and the competences to develop. Explanatory techniques will be used in the lectures, aiming to analyze and develop the basic concepts of the subject, and collaborative training techniques will be used to get the student involved in order to develop her/his ability to organize, plan and make decisions.

Furthermore, computer tools and solving case studies will be used to tackle the competences related to the use of technological tools, problem solving and ability to analyze and extract information from external sources. Moreover, the classroom practicals will enable the student to develop the capacity to adapt to new situations and apply the knowledge acquired in professional practice.

The learning platform Moodle (http://moodle2.unizar.es) will provide the educational support. All the documentation and material needed for the lectures and the classroom practicals and the associated information, including this teaching guide will be published in this platform.

4.2. Learning tasks

The course includes the following learning tasks: 

  • Lectures (30 classroom hours and 45 autonomous working hours). It will be used mainly to introduce the basic concepts and the theoretical developments of each lesson. Explanatory techniques will be used, always promoting participation and discussion in the classroom. The teacher’s explanations will be supported by a presentation. Class attendance, participation and note-taking are highly recommended.
  • Practice sessions (26 classroom hours and 33 autonomous working hours). This activity aims to show the student how to deal with problems. The sessions will take place either in the classroom or in the computer rooms. The sessions are intended to be participative and to encourage the students to discuss and come to an agreement on both the analysis or the problem and its solution.
  • Small group classes (4 classroom hours and 4 autonomous working hours). It will take place in the classroom or in the computer room within the established hours. The goal of these sessions is to help the student to acquire skill and fluency in the resolution of statistical problems with the computer.

4.3. Syllabus

The course will address the following topics: 

SECTION 1. CALCULATION OF PROBABILITIES

  • Topic 1: Discrete random variable. Concept of discrete random variable. Classification in discrete and continuous random variables. Discrete random variable: probability and distribution functions. Mathematical expectation: characteristics of a discrete random variable. Notable distributions.
  • Topic 2: Continuous random variable. Continuous random variable: density and distribution functions. Characteristics of a continuous random variable. Notable distributions

SECTION 2. INTRODUCTION TO SAMPLING THEORY

  • Topic 3: Introduction to the theory of samples. Basic concepts: population, sample, parameter and statistic. Simple random sampling: with and without replacement. Sampling distribution of a statistic. Determination of the sample size.

SECTION 3. INFERENTIAL METHODS: ESTIMATION AND HYPOTHESIS TESTS.

  • Topic 4: Point and interval estimation. Estimator concept. Point estimate. Estimation by interval: pivotal method. Notable confidence intervals for the estimation of a mean, a proportion and a variance.
  • Topic 5: Hypothesis tests. Basic concepts: contrast, null and alternative hypothesis, level of significance and power. Parametric Contrasts: Notable tests for the mean, proportion and variance. Non-parametric contrasts

SECTION 4. BIDIMENSIONAL ANALYSIS

  • Topic 6: Two-dimensional Inference. Analysis of quantitative variables: Independent samples and paired samples. Statistical inference to compare means, proportions and variances. Analysis of categorical variables: contingency tables. 

4.4. Course planning and calendar

Further information concerning the timetable, classroom, office hours, assessment dates and other details regarding this course, will be provided on the first day of class or please refer to the Faculty of Economics and Business website (https://econz.unizar.es/)

Activities

Classroom teaching

Autonomous work

Total student workload

Lectures

(Full group)

30

45

75

Practice-problems

(2 subgroups)

26

33

59

Small group classes. Tutorial activity

(2 subgroups)

4

4

8

Computer exam

(2 subgroups)

4

0

4

First global evaluation

4

0

4

TOTAL

68

82

150


Curso Académico: 2018/19

449 - Graduado en Finanzas y Contabilidad

27510 - Estadística II


Información del Plan Docente

Año académico:
2018/19
Asignatura:
27510 - Estadística II
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
449 - Graduado en Finanzas y Contabilidad
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Módulo:
---

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

El planteamiento de la asignatura Estadística II es dotar al estudiante de las herramientas básicas para la comprensión y manejo de fenómenos aleatorios que están vinculados con el ámbito económico. Por lo tanto, tiene un perfil práctico para que pueda analizar, resolver e interpretar realidades económicas con el objetivo de realizar una toma de decisiones con rigor científico.

El primer bloque está dedicado a los modelos aleatorios básicos y más utilizados para explicar fenómenos reales vinculados, principalmente, con variables económicas. Posteriormente, se presenta el carácter general de un problema económico donde el modelo teórico no es conocido totalmente y la investigación empírica es necesaria para su comprensión.

El siguiente bloque aborda el problema de seleccionar una muestra que permita inferir los aspectos desconocidos del modelo propuesto. Se hace especial hincapié en el muestreo aleatorio que fundamenta los métodos inferenciales que se tratarán posteriormente. Un aspecto clave en este tema es el tamaño de la muestra para que nuestras conclusiones sean fiables y tengan ciertas garantías probabilísticas.

El siguiente bloque profundiza en los métodos inferenciales, tanto desde la perspectiva de la estimación de parámetros como de los contrastes de hipótesis. El estudiante descubrirá la diferencia de planteamientos y conclusiones, así como la interpretación de los resultados conseguidos. El último bloque aborda la comparación de dos fenómenos, situación muy habitual cuando comparamos dos realidades económicas geográficas o temporales distintas o grupos diferentes.

Todos los contenidos de la asignatura tienen un objetivo práctico para que el estudiante tenga las herramientas y destrezas para aplicarlo en diferentes situaciones, obteniendo las conclusiones más relevantes y dando las interpretaciones necesarias para su comprensión. 

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura Estadística II pertenece al módulo de Entorno, Economía y Empresa del plan de estudios (Materia 5. Instrumentos), junto a la asignatura de Estadística I. Asimismo, es evidente que esta asignatura es la unión de los instrumentos analíticos del mismo módulo, tales como Matemáticas I, Matemáticas II y Análisis Econométrico.

Por un lado, utiliza los conocimientos y destrezas adquiridas en las asignaturas de Matemáticas I y II y la Estadística I, como una descripción resumida del fenómeno económico analizado y dota al estudiante de las técnicas y métodos para entender esa realidad e intentar explicarla a través de un modelo. En la asignatura se abordan por primera vez los procedimientos inferenciales, es decir, a partir de unos resultados observados intentar construir un modelo que se ajuste y explique dicho fenómeno económico. La asignatura de Análisis Econométrico abordará los mismos procedimientos a modelos más concretos y sofisticados, mostrando la aplicación del método científico a problemas económicos.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

La asignatura no tiene establecido ningún requisito previo. Sin embargo, sería conveniente haber cursado las asignaturas de Matemáticas I, Matemáticas II y Estadística I para facilitar el aprendizaje de la misma y necesitar de menor esfuerzo. Es recomendable un conocimiento básico de ofimática, principalmente de un editor de textos y una hoja de cálculo, para realizar las prácticas correctamente y facilitar la adquisición de  algunas competencias importantes.

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Competencias Específicas:

  • Participar en el asesoramiento a empresas, instituciones e inversores en la gestión y administración de los recursos financieros desde un enfoque integral
  • Entender el funcionamiento de los mercados financieros, las instituciones que en ellos intervienen, los instrumentos que en ellos se negocian y su influencia en las decisiones de inversión y financiación de las organizaciones y personas.
  •  Identificar, interpretar y evaluar la información financiera y contable de las empresas e instituciones para identificar las fortalezas y debilidades, asi como para asesorar desde un enfoque técnico, financiero y contable en la toma de decisiones.
  • Desarrollar las funciones relativas a las áreas de análisis de inversiones, gestión financiera y de riesgos financieros, auditoria, contabilidad financiera y de costes y control presupuestario de las organizaciones.

Competencias Transversales:

  • Capacidad de análisis y síntesis
  • Capacidad para la resolución de problemas
  • Capacidad para tomar de decisiones.
  • Capacidad de razonamiento autónomo.
  • Capacidad para utilizar medios tecnológicos en el ámbito del desempeño de la actividad
  • Desarrollar actitudes colaborativas y de trabajo en equipos multidisciplinares o  multiculturales, así como desarrollar una actitud crítica para el debate.
  • Desarrollo de hábitos de autodisciplina, autoexigencia y rigor.
  • Capacidad autocrítica.
  • Habilidad en las relaciones personales.
  • Capacidad para adaptarse a entornos dinámicos, con espíritu creativo y emprendedor.
  • Motivación por la calidad.
  • Motivación por el aprendizaje autónomo y continuado.

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

  1. Comprende y utiliza la probabilidad como una medida de incertidumbre de los fenómenos económicos.
  2. Diferencia y aplica los modelos de probabilidad notables, tanto discretos como continuos.
  3. Mide la incertidumbre de resultados y hechos futuros.
  4. Emplea y planifica métodos de muestreo para extraer información de un fenómeno económico.
  5. Calcula el tamaño muestral necesario para tomar decisiones con unas garantías.
  6. Sintetiza la información muestral en los estadísticos usuales. Calcula y valora dichos estadísticos, enjuiciando sus conclusiones.
  7. Infiere propiedades de los modelos teóricos a partir de las observaciones muestrales y justifica la bondad de dichas propiedades.
  8. Diseña contrastes de hipótesis para corroborar o refutar una teoría a partir de la información muestral.
  9. Emplea los contrastes más usuales para la proporción, la media y la varianza de un modelo aleatorio.
  10. Compara y enjuicia las propiedades de dos modelos aleatorios, detectando las diferencias entre proporciones, medias y varianza.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

La asignatura tiene un doble objetivo para la formación del futuro profesional. Un primer interés viene dado por el carácter instrumental y cuantitativo de la asignatura que pretende dotar el estudiante de las herramientas básicas para extraer información y utilizar e interpretar dicha información para la comprensión de una realidad económica. Los métodos y técnicas aprendidas en esta asignatura permiten que el estudiante pueda desarrollar contenidos y aprendizajes en otras asignaturas de la titulación. Un segundo objetivo es la propia formación del estudiante con espíritu crítico frente a informes o proyectos del ámbito económico. Los métodos estadísticos, que permiten cuantificar y medir la incertidumbre de la información recogida, ayudan a garantizar unas conclusiones fiables y precisas para una toma de decisiones científica, dotando al estudiante de los criterios necesarios para entender y enjuiciar sus propios resultados o los proporcionados por otras fuentes.

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

La evaluación de la asignatura es GLOBAL, basada en dos pruebas distintas: una teórico-práctica y otra práctica con ordenador.

La prueba teórico-práctica (T) consiste en la resolución de problemas y cuestiones similares a los que se resuelven en las clases prácticas de pizarra y las clases magistrales.

La prueba práctica con ordenador (P) consiste en la resolución de problemas utilizando herramientas informáticas empleadas en clase. Esta prueba (P) que se realizaría en la prueba global final, se puede sustituir si se desea por la superación durante el curso de dos pruebas prácticas intermedias (P1 y P2).

La prueba teórico-práctica de la asignatura (T) tendrá un peso del 70% en la Nota Final y la prueba práctica con ordenador (P) tendrá un peso del 30%.

En PRIMERA CONVOCATORIA existen dos posibilidades:

1- Estudiantes que solo realizan la prueba teórico-práctica (T):

Será aquellos estudiantes que han obtenido al menos tres puntos sobre 10 en cada una de las dos pruebas prácticas intermedias (P1 y P2), por lo tanto, el valor de P será 0,5P1+0,5P2.

2- Estudiantes que realizan la prueba completa (T y P):

Serán aquellos estudiantes que no hayan realizado las pruebas prácticas intermedias P1 y P2, los que no hayan obtenido en alguna de ellas una puntuación de al menos 3 puntos o los que deseen subir su calificación final. En éste último caso la nota práctica será max (P, 0,5P1+0,5P2)

La nota final de la evaluación global se calculará, siempre que se obtenga al menos un 3 en cada una de las dos pruebas T y P, de la siguiente forma: Notal Final=0.7T+0.3P. En otro caso, la Nota Final será min (0,7T+0,3P, 4,5).

Para aprobar la asignatura, el estudiante debe obtener una Nota Final igual o mayor que 5. Si la Nota Final es menor que 5 el estudiante deberá presentarse en la segunda convocatoria. Ésta tendra la misma estructura y condiciones que la prueba global de la primera convocatoria.

 

En SEGUNDA CONVOCATORIA el estudiante deberá realizar la prueba completa (T y P) y la calificación final se determinará de la misma forma que en la primera convocatoria, salvo en el caso en que el estudiante haya suspendido la primera convocatoria pero tenga aprobada (5 o más puntos) una de las dos partes (teoría o práctica), la nota de la parte aprobada se le guardará para la segunda convocatoria siempre y cuando en la parte no aprobada haya obtenido 3 o más puntos, no siendo necesario que vuelva a examinarse de ella.

Criterios de valoración

En las pruebas T y P se valorará el planteamiento, desarrollo, resultados e interpretación de las soluciones a los problemas propuestos o la situación real analizada.

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

Se utilizarán diferentes métodos docentes en el proceso de aprendizaje de la asignatura Estadística II en función de los objetivos marcados y las competencias desarrolladas. Así, se emplearán técnicas expositivas para las clases teóricas con el objetivo de analizar y desarrollar los conceptos fundamentales de la asignatura. Sin embargo, se emplearán formas didácticas de participación, implicando al estudiante, para desarrollar la capacidad de organizar, planificar y tomar decisiones.

Por otro lado, se utilizarán herramientas informáticas y resolución de casos para abordar las competencias de usar herramientas e instrumentos tecnológicos, resolución de problemas y habilidad para analizar y buscar información de otras fuentes. También, se realizarán clases de problemas en pizarra que permitan al estudiante desarrollar la capacidad de adaptación a nuevas situaciones y de aplicar conocimientos en la práctica profesional.

Como apoyo se utilizará la plataforma Moodle 2 donde se publicarán los materiales docentes de la asignatura, así como toda la información necesaria para su desarrollo comenzando por la propia guía docente.

4.2. Actividades de aprendizaje

- Clases teóricas (30 horas presenciales y 45 de trabajo autónomo): Se emplearán para desarrollar principalmente los conceptos y desarrollos teóricos de cada uno de los temas. Se utilizarán técnicas expositivas pero motivando la participación y discusión en clase. El profesor se apoyará en una presentación. Se recomienda la asistencia a clase, la participación y la toma de notas o aclaraciones a dicha presentación.

- Clases prácticas (26 horas presenciales y 33 horas de trabajo autónomo): Esta actividad pretende mostrar al estudiante como abordar y resolver problemas. Se desarrollarán tanto en aulas o salas de de informática y en ellas se resolverán problemas utilizando herramientas informáticas.

- Clases complementarias (4 horas presenciales y 4 horas de trabajo autónomo): Se realizarán en el aula o sala de informática en el horario que el centro ha dispuesto. El objetivo de las mismas la adquisición de destreza y soltura por parte del estudiante en la resolución de problemas estadísticos con el ordenador.

4.3. Programa

BLOQUE 1. CÁLCULO DE PROBABILIDADES

Tema 1: Variable aleatoria discreta

Concepto de variable aleatoria discreta. Clasificación en variables aleatorias discretas y continuas. variable aleatoria discreta: función de probabilidad y función de distribución. Esperanza matemática: características de una variable aleatoria discreta. Distribuciones notables.

Tema 2: Variable aleatoria continua

Variable aleatoria continua: función de densidad y función de distribución. Características de una variable aleatoria continua. Distribuciones notables.

BLOQUE 2. INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS

Tema 3: Introducción a la teoría de muestras

Conceptos básicos: población, muestra, parámetro y estadístico. Muestreo aleatorio simple: con y sin reemplazo. Distribución muestral de un estadístico. Determinación del tamaño muestral.

BLOQUE 3. MÉTODOS INFERENCIALES: ESTIMACIÓN Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Tema 4: Estimación puntual y por intervalo

Concepto de estimador. Estimación puntual. Estimación por intervalo: método pivotal. Intervalos de confianza notables para la estimación de una media, una proporción y una varianza.

Tema 5: Contraste de hipótesis

Conceptos básicos: contraste, hipótesis nula y alternativa, nivel de significación y potencia. Contrastes paramétricos: Test notables para la media, proporción y varianza. Contrastes no paramétricos.

BLOQUE 4. ANÁLISIS BIDIMENSIONAL

Tema 6: Inferencia Bidimensional

Análisis de variables cuantitativas: Muestras independientes y muestras emparejadas. Inferencia estadística para comparar medias, proporciones y varianzas. Análisis de variables categóricas: Tablas de contingencia.

 

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

a asignatura consta de 6 créditos ECTS, lo que supone una carga de trabajo para el estudiante de 150 horas, entre presenciales y trabajo individual. Esta carga se reparte de la siguiente forma:

 

Actividades

Horas presenciales

Horas trabajo autónomo

Total carga estudiante

Clases teóricas

Prácticas de problemas

Clases Complementarias

Examen informático

Prueba Evaluación

30

26

4

4

4

45

33

4

0

0

75

59

8

4

4

TOTAL

68

82

150

 

Calendario de fechas clave

Presentación de la asignatura: En la primera sesión del curso se explican de forma detallada los objetivos y contenidos de la asignatura, se plantea la metodología docente utilizada en las clases y se exponen los criterios de evaluación con nitidez.

Pruebas intermedias: Se realizarán dos pruebas intermedias de resolución de problemas utilizando herramientas informáticas. La primera prueba (P1) se realizará al finalizar el bloque 3 y la segunda prueba (P2) al acabar el bloque 4.

Prueba global: De acuerdo al calendario establecido por el centro, en el periodo de exámenes, el estudiante realizará una prueba global que consistirá en un examen escrito (T) donde se evaluarán las competencias y destrezas adquiridas con un peso del 70% y un examen práctico con ordenador (P), mediante la resolución de problemas utilizando herramientas informáticas, que tendrá un peso del 30%. El estudiante que haya obtenido al menos tres puntos en las dos pruebas intermedias estará exento de realizar el examen práctico con ordenador en la primera convocatoria.

El material que se vaya elaborando a lo largo del curso, así como las convocatorias de exámenes y los resultados de las mismas se expondrán en el ADD.