## 27309 - Statistics I

### Teaching Plan Information

2019/20
Subject:
27309 - Statistics I
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
228 - Facultad de Empresa y Gestión Pública
301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas
Degree:
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

### 1.3. Recommendations to take this course

There are no previous requirements to take this course. To achieve greater progress, it is recommended to attend and to participate actively in the classes.

In the first session of the course, the contents of the course, the teaching methodology and the assessment criteria are explained in detail. Through the e-learning platform the teachers will inform the students about the readings, practice cases or relevant news to be employed in the activities of the course.

### 2.2. Learning goals

Passing this course will enable the student to...

1. Understand and situate the statistical description of a data set within the stages of the statistical study of an economic phenomenon.
2. Be able to handle statistical information sources in the Business and Economics areas.
3. Define, calculate and deduce the properties of the basic descriptive statistical measures in order to synthesise the location, the dispersion and the shape of the frequency distribution of a univariate data set.
4. Analyse the relationship between two statistical variables depending on the type of the variable (qualitative/quantitative).
5. Be able to handle index numbers employed in the economy and interpret the results that are obtained.
6. Define basic concepts of probability and apply the fundamental theorems to solve simple problems of Probability Calculus.
7. Be able to solve discrete decision problems in an environment of uncertainty.
8. Implement, using a spreadsheet, the statistical measures and the graphical techniques studied in the course.
9. Be able to write statistical reports formulating the conclusions that are derived from the study of a data set.

### 3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

Students must show they have attained the learning results foreseen through the following assessment methods. The assessment is GLOBAL and the proposed assessment activities are of two types:

• Computer tests (CT) in which the students should apply the descriptive techniques presented in the first part of the course (Lessons 1 to 6) to a set of real data using a spreadsheet. In these computer tests, the evaluation criteria will take into account the use of the Excel functions related with the statistical analysis of data, the numerical results obtained and their concordance and suitability with the situation analysed in the context of socio-economic data, as well as their interpretation and the conclusions.
• Written test (WT) in which the students will have to solve several practice exercises referring to the application of the statistical techniques presented in the two last blocks of the course (Lessons 7 to 9). In each problem, several questions will be posed, and the following issues will be evaluated: the statement of the problem in statistical terms, the correct use of the statistical notation and terminology, the correct numerical resolution and the interpretation/comparison of the results obtained.

Each test will be scored from 0 to 10 points.

The part of the course evaluated by the computer tests (CT) will account for 60% of the total score and the part evaluated by the written test (WT) will account for the other 40%. In order to pass the course, two conditions will have to be met: (1) obtain a minimum of 4 points in each of the two parts (CT and WT) and (2) obtain a minimum of 5 out of 10 points in the total score. The total score will be obtained as:

TOTAL SCORE = 0.6*CT + 0.4*WT

For students who do not obtain the minimum of 4 points in each of the two parts, the total score will be obtained as:

TOTAL SCORE = Minimum {0.6*CT + 0.4*WT; 4}

The part evaluated by computer tests (CT) may be passed in two ways: (1) taking two intermediate computer tests, CT1

(Lessons 1 to 4) and CT2 (Lessons 5 and 6) which will be organized during the period of regular classes, or (2) taking a single global computer test (GCT) which will be organized in the official exam period established by the faculty for each call.

The written test (WT) will take place only in the official exam period established by the faculty for each call.

In order to pass the part evaluated by computer tests using the first option (two intermediate tests), the student should obtain at least 3 points in each of the intermediate computer tests, and the average score of the two tests (CT = 0.5*CT1

+ 0.5*CT2) should be greater than or equal to 4 points. The score for the students who have not obtained these minimums will be CT = 0. Students who have obtained these minimum scores in the intermediate computer tests but would like to improve their score in the part evaluated by the computer test, will be able to take the global computer test in the first call and will maintain the better of the two scores.

Second call

The students who have obtained at least 5 points in one of the two parts in the first call, but who have not passed the course, will be allowed to take only the part they did not pass in the second call. The tests in this call will have the same format as those of the first call.

### 4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as such as lectures, practice sessions, computer practice sessions, and tutorials.

Classroom materials will be available via Moodle. These include a repository of the slides and lecture notes used in class, the course syllabus, as well as other learning resources such as leaning exercises, data files and outlines of the computer practices sessions.

The course is worth 6 ECTS implying a workload for the student of 150 hours divided between the classroom and private study hours. This workload is distributed in the following way:

 Activities Hours in the classroom Private study hours Total student hours Lectures (whole group) 30 30 60 Computer practice sessions (Two subgroups if the POD allows it) 14 26 40 Practice sessions (Two subgroups if the POD allows it) 12 22 34 Additional practice sessions (P6) (Carrying out these practices and organise them in two subgroups will depend on the final POD) 4 7 11 Intermediate tests (Four subgroups) 2 2 Written exam 3 3 TOTAL 65 85 150

Lectures: The professors will present the main contents of the course and try to motivate participation and discussion in the classroom. Slides will be employed in these sessions to help the students to understand the topics. It is recommended to attend the lectures and make notes to complement and clarify the slides.

Practice sessions: In these sessions, the students will learn how to manage and solve practical problems. Before each practical session, the students will have at their disposal the set of problems that will be solved.

Computer practice sessions: During the semester, the students will do several computer practice sessions. In these sessions, they will solve some problems applying the methods and techniques studied in class by using a spreadsheet. Each practice session will consist of two parts. In the first one, the students will be guided to learn the main theoretical concepts; in the second, these concepts will be employed to solve real problems.

### 4.3. Syllabus

Lesson 1: Statistical Methods in Business and Economics Lesson 2: Scales of Measurement and Information Sources

Lesson 3: Describing Univariate Data: Frequency Tables and Distributions, and Graphic Presentation

Lesson 4: Describing Univariate Data: Numerical Measures

Lesson 5: Frequency Tables and Distributions and Graphic Presentation of Bivariate Data

Lesson 6: Correlation and Simple Linear Regression

Lesson 7: Index Numbers

Lesson 8: Probability Concepts

Lesson 9: Statistical Decision Theory

### 4.4. Course planning and calendar

For further details concerning the timetable, classroom and further information regarding this course please refer to the course website (moodle).

### Información del Plan Docente

2019/20
Asignatura:
109 - Facultad de Economía y Empresa
228 - Facultad de Empresa y Gestión Pública
301 - Facultad de Ciencias Sociales y Humanas
Titulación:
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:

### 1.1. Objetivos de la asignatura

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

La asignatura pretende que el alumno conozca algunas de las principales fuentes de información utilizadas en el mundo de la Estadística Económica así como que sea capaz de realizar un análisis inicial de un conjunto de datos uni y bivariante. Se pretende además que el alumno disponga del conocimiento necesario para su actividad profesional sobre todo lo relativo a la elaboración de indicadores como medidas comparativas de la evolución de una magnitud.

Finalmente, y con el fin de proporcionar los fundamentos básicos de asignaturas como Estadística II, Econometría, ... las cuales se estudian en cursos posteriores, se realiza una introducción al Cálculo de Probabilidades enfatizando su aplicación a la resolución de problemas de decisión discretos en un ambiente de incertidumbre.

Todos los contenidos de la asignatura se desarrollan con una orientación marcadamente práctica, promoviendo la participación del alumno y el debate en el aula.

### 1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura Estadística I pertenece al módulo de Métodos Cuantitativos para la Empresa del plan de estudios, junto a las asignaturas de Estadística II, Investigación Operativa y Las TICs en la empresa. Asimismo, es evidente su relación con las asignaturas del módulo de Fundamentos del Análisis Económico e Instrumentos (Matemáticas I, Matemáticas II, Econometría y Aplicaciones econométricas en la empresa).

Tiene como objetivo dotar al estudiante de las herramientas básicas para el tratamiento de la información y la cuantificación de la economía o de la empresa y constituye una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en dicho ámbito.

La asignatura está ubicada en el principio del bloque formativo y es el inicio de las asignaturas que abordan el tratamiento de datos en ambiente de incertidumbre (las materias de estadística, las materias de econometría y el resto de optativas).

### 1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

No existen requisitos previos para cursar esta asignatura. Para su mayor aprovechamiento se recomienda la presencialidad y la participación activa en las sesiones de trabajo.

### 2.1. Competencias

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

1. Valorar la situación y la evolución previsible de empresas y organizaciones, tomar decisiones y extraer el conocimiento relevante con referencia a la responsabilidad social.
2. Comprender y aplicar criterios profesionales y rigor científico a la resolución de los problemas económicos, empresariales y organizacionales.
3. Elaborar y redactar proyectos.
4. Capacidad para la resolución de problemas
5. Capacidad de organización y planificación
6. Habilidad para analizar y buscar información proveniente de fuentes diversas.
8. Motivación por la calidad y la excelencia
10. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
11. Capacidad para usar las herramientas e instrumentos tecnológicos necesarios en su desempeño profesional.

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

1. Comprende y sitúa la descripción estadística de un conjunto de datos en las etapas de la investigación estadística de un fenómeno de naturaleza económica.
2. Es capaz de manejar fuentes de información estadística en el ámbito económico-empresarial.
3. Define, calcula y deduce sus propiedades, de las medidas estadísticas descriptivas básicas para sintetizar la posición, la dispersión y la forma de la distribución de frecuencias de un conjunto de datos univariantes.
4. Analiza la relación entre dos variables estadísticas distinguiendo por el tipo de variable (cualitativa/cuantitativa).
5. Es capaz de manejar los números índices más utilizados en Economía e interpretar los resultados obtenidos.
6. Define conceptos básicos de probabilidad y aplica los teoremas fundamentales para la resolución de problemas sencillos del Cálculo de Probabilidades.
7. Es capaz de resolver problemas de decisión discretos en ambiente de incertidumbre.
8. Implementa mediante una hoja de cálculo las medidas estadísticas y representaciones gráficas presentadas a lo largo de la asignatura.
9. Es capaz de elaborar informes estadísticos formulando las conclusiones que se desprenden del estudio.

### 2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Un primer interés de la materia viene dado por el carácter instrumental de la materia que  pretende dotar al estudiante de las herramientas básicas para resumir, interpretar y comprender una realidad económica que se desarrollará en otras materias de los estudios universitarios. Otro interés es la propia formación intrínseca del futuro profesional que le permita discernir y comprender la validez de los resultados de cualquier estudio empírico.

En la mayoría de las Ciencias Sociales y, en concreto, en el mundo económico-empresarial es necesario observar la realidad e intentar comprender y resumir dicha información, detectando cuando sea posible los modelos o patrones que siguen. Estos dos intereses sitúan a la estadística como una materia transversal en la mayoría de los estudios universitarios  (ingenierías, medicina, veterinaria, economía, ciencias sociales, matemáticas, biología, sociología, ...).

Es claro que cada estudio universitario realiza una selección tanto de las técnicas como de la profundidad de éstas según los objetivos y  fines perseguidos en la capacitación de sus futuros profesionales.

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

El estudiante deberá demostrar que ha logrado los resultados de aprendizaje mediante las siguientes actividades de evaluación

El sistema de evaluación será GLOBAL, y las actividades de evaluación previstas son de dos tipos:

Pruebas informáticas (PI) a realizar en el aula de informática, en las que los alumnos deberán aplicar las herramientas descriptivas presentadas en la primera parte del curso (Temas 1 a 6) a un conjunto de datos reales utilizando una hoja de cálculo. En las pruebas informáticas se valorará el uso de las funciones de Excel relacionadas con el Análisis Estadístico de datos, los resultados numéricos obtenidos y su concordancia y adecuación con la situación analizada en el contexto de datos de carácter socio-económico, así como su interpretación y conclusiones.

Prueba escrita (PE) en la que los alumnos deberán resolver diversos problemas prácticos referentes a la aplicación de las técnicas estadísticas presentadas en los 2 últimos bloques temáticos de la asignatura (Temas 7 a 9). En cada problema se plantearán diversos apartados en cuya resolución se valorará tanto el planteamiento estadístico del problema, el uso de la notación y terminología estadística, la correcta resolución numérica y la interpretación/comparación de los resultados obtenidos.

Cada prueba se calificará en una escala de 0 a 10 puntos.

La parte de la asignatura evaluada mediante pruebas informáticas (PI) tendrá un peso del 60% en la calificación global, mientras que la parte evaluada mediante prueba escrita (PE) tendrá el 40% restante. Para superar la asignatura se exigirá un mínimo de 4 puntos en cada una de las partes (PI y PE) y obtener una puntuación superior o igual a 5 puntos sobre 10 en la nota final. La calificación final se obtendrá como:

NOTA_FINAL = 0.6*PI + 0.4*PE

Para los estudiantes que no alcancen el mínimo de 4 puntos en cada una de las partes, la calificación final se obtendrá como:

NOTA_FINAL = Mínimo {0.6*PI + 0.4*PE; 4}

La parte informática podrá ser superada por los alumnos mediante dos pruebas informáticas parciales, PI1 (Temas 1 a 4) y PI2 (Temas 5 y 6) que se realizarán durante el periodo de clases o mediante una única prueba informática global (PIG) que se realizará en las fechas de las convocatorias oficiales.

La prueba escrita se realizará únicamente en las fechas de las convocatorias oficiales.

Para superar la parte informática mediante las pruebas informáticas parciales el alumno deberá obtener al menos 3 puntos en cada una de las pruebas, y la nota media de las dos pruebas (PI = 0.5*PI1 + 0.5*PI2) deberá ser igual o superior a 4 puntos. Para los estudiantes que no hayan obtenido estos mínimos, la puntuación será PI=0. Los estudiantes que, aun habiendo obtenido estas puntuaciones mínimas en las pruebas informáticas parciales, quieran mejorar su calificación de la parte informática para la primera convocatoria podrán realizar la prueba informática global (PIG), manteniendo la mejor de las dos calificaciones.

Segunda convocatoria

Los estudiantes que en la primera convocatoria hubieran obtenido al menos 5 puntos en alguna de las partes pero no hubieran superado finalmente la asignatura, podrán presentarse únicamente a la parte no superada en la segunda convocatoria, que tendrán un formato análogo al de la primera convocatoria.

### 4.1. Presentación metodológica general

En el proceso de enseñanza-aprendizaje de "Estadística I" se utilizarán diferentes métodos docentes. Se hará uso de técnicas didácticas expositivas para el caso de las clases teóricas, aunque se podrán utilizar otros métodos docentes

-formas didácticas de participación- que buscan la implicación del alumno en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Así, este segundo tipo de métodos favorece la interacción tanto entre el profesor y el estudiante como entre los propios estudiantes, y son métodos adecuados para el desarrollo de las denominadas competencias genéricas.

Como apoyo se colgará en el ADD, información básica sobre la asignatura: el Programa de la asignatura, la Guía docente, las presentaciones utilizadas por el profesor en la exposición de los temas, el material complementario para la ampliación de las explicaciones realizadas en las clases, el material práctico de problemas a resolver en las sesiones de prácticas y otros propuestos para el trabajo personal del estudiante, los guiones de las prácticas de informática y las plantillas para agilizar su elaboración.

La 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 (Grupo grande) 30 30 60 P Prácticas de problemas en aula informática (Se realizará un desdoble en dos subgrupos si el POD lo permite) 22 43 65 P Prácticas de problemas en aula convencional (Se realizará un desdoble en dos subgrupos si el POD lo permite) 4 6 10 Prácticas problemas adicionales (P6) (La impartición de estas prácticas así como su posible desdoble dependerá del POD final) 4 6 10 Pruebas informáticas (Cuatro subgrupos) 2 2 Examen escrito 3 3 TOTAL 65 85 150

Clases Teóricas: Se desarrollarán principalmente mediante clases magistrales expositivas motivando la participación y discusión en clase. En ellas se utilizarán las transparencias elaboradas para la parte teórica de la materia y su misión es apoyar al alumno en el seguimiento de las explicaciones, pero nunca como sustitución de la clase. Se recomienda la asistencia a clase y la toma de notas o aclaraciones a dichas transparencias.

Clases prácticas de problemas: Esta actividad pretende mostrar al estudiante como abordar y resolver problemas. Previo a cada sesión de prácticas, se anunciarán los problemas a abordar para que el alumno individualmente pueda valorar su comprensión y su posible resolución. Con este fin, el estudiante tendrá publicado con anterioridad la resolución de problemas tipo que le sirvan de base para resolver situaciones similares. Se alternarán las clases en pizarra y en aula de informática.

Clases prácticas de informática: Esta actividad se desarrollará en el aula de informática, trabajando una o dos personas por equipo. Cada sesión durará dos horas organizando una primera parte de trabajo guiado por el profesor y el resto para trabajo por parte de los estudiantes.

Tutorías Presenciales: Junto con las tutorías convencionales, se realizarán tutorías en el aula para resolver dudas, realizar aclaraciones y supervisar el desarrollo de la asignatura y de los trabajos.

### 4.3. Programa

Tema 1: Los métodos estadísticos en el ámbito económico-empresarial

Tema 2: Escalas de Medida y Fuentes de Información

Introducción. Fuentes de datos estadísticos. Conceptos básicos. Tipos de datos y variables. Medición y escalas de medida.

Tema 3: Tabulación y Representación gráfica de datos univariantes Tabulación de datos. Representación gráfica de datos.

Tema 4: Descripción numérica

Introducción. Medidas de posición. Medidas de dispersión. Medidas de forma. Otras medidas.

Tema 5: Tabulación y Representación gráfica de datos bivariantes

Introducción. Distribución de frecuencias conjunta. Distribuciones marginales. Distribuciones condicionadas. Representaciones gráficas. Independencia estadística.

Tema 6: Correlación y Regresión lineal simple

Introducción. Covarianza. Regresión lineal simple: criterio de los mínimos cuadrados. Bondad de ajuste y correlación. Predicción. Regresión no lineal.

Tema 7: Números índices

Introducción. Índices simples. Índices complejos. Deflación de series económicas. Enlace y cambio de base. Repercusión. Algunos índices notables.

Tema 9: Análisis Estadístico de Decisiones

Introducción. Conceptos básicos. Decisión en ambiente de riesgo. Decisión en ambiente de incertidumbre. Toma de decisiones con experimentación. Valor y eficiencia de la información.

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

 Fecha Contenido Método Docente Sesión 1 Presentación. Tema 1. Clase expositiva Sesión 2 Tema 2 y Tema 3. Tabulación y repres. Gráfica Clase expositiva Sesión 3 Práctica Informática 1. Tabulación y repres. gráfica de datos Prácticas en aula informática Sesión 4 Tema 4. Medidas de posición I Clase expositiva Sesión 5 Práctica 2. Medidas de posición Prácticas en aula informática Sesión 6 Tema 4. Medidas posición II. Medidas dispersión y forma Clase expositiva Sesión 7 Práctica 3. Medidas dispersión y forma Prácticas en aula informática Sesión 8 Tema 4. Medidas de desigualdad y repaso Clase expositiva Sesión 9 Práctica 4. Medidas de desigualdad y repaso Prácticas en aula informática Sesión 10 Prueba 1: Descriptiva Prueba en aula informática Sesión 11 Tema 5. Distribuciones bidimensionales Clase expositiva Sesión 12 Práctica 5. Distribuciones bidimensionales Prácticas en aula informática Sesión 13 Tema 6. Regresión y correlación (1) Clase expositiva Sesión 14 Práctica 6. Regresión lineal Prácticas en aula informática Sesión 15 Tema 6. Regresión y correlación (2) Clase expositiva Sesión 16 Práctica 7. Regresión no lineal Prácticas en aula informática Sesión 17 Prueba 2: Bidimensional, regresión y correlación Prueba en aula informática Sesión 18 Tema 7. Números índices (1). Teoría y problemas Clase expositiva Sesión 19 Tema 7. Números índices (2). Teoría y problemas Clase expositiva/problemas Sesión 20 Tema 7. Números índices (3). Teoría y problemas Clase expositiva/problemas Sesión 21 Tema 7. Números índices (4). Teoría y problemas Clase expositiva/problemas Sesión 22 Tema 7. Números índices (5). Teoría y problemas Prácticas de problemas Sesión 23 Tema 8. Probabilidad (1). Teoría y problemas Clase expositiva Sesión 24 Tema 8. Probabilidad (2). Teoría y problemas Clase expositiva/problemas Sesión 25 Tema 8. Probabilidad (3). Teoría y problemas Clase expositiva/problemas Sesión 26 Tema 8. Probabilidad (4). Teoría y problemas Clase expositiva/problemas Sesión 27 Tema 8. Probabilidad (5). Teoría y problemas Prácticas de problemas Sesión 28 Tema 9: Análisis de Decisiones (1). Teoría y problemas Clase expositiva Sesión 29 Tema 9: Análisis de Decisiones (2). Problemas Prácticas de problemas Sesión 30 Repaso Prácticas de problemas Prueba Global

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

Prácticas informáticas: A lo largo del curso se realizarán prácticas de informática que consistirán en la resolución de problemas aplicando las técnicas y métodos analizados en clase mediante una hoja de cálculo. Cada práctica tiene una primera parte docente, en la que se ayuda al estudiante a comprender los conceptos teóricos fundamentales, y en la segunda parte, se utilizan esos conceptos para resolver problemas.

Pruebas intermedias: Se realizarán dos pruebas intermedias que consistirán en resolver problemas utilizando una hoja de cálculo. Las fechas concretas de dichas pruebas se fijarán de acuerdo al calendario académico y al horario establecido por el Centro, informándose de ello a los estudiantes a través del programa de la asignatura.

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 donde se evaluarán las competencias y destrezas adquiridas con un peso del 40% y un examen práctico, mediante la resolución de problemas con una hoja de cálculo, que tendrá un peso del 60%. Este examen práctico no será necesario para los alumnos que hayan obtenido en las pruebas intermedias estas dos condiciones:

• un mínimo de 3 puntos en cada una de ellas
• una nota promedio de ambas no inferior a 4.

A través del Anillo Digital Docente (ADD) el profesor irá informando puntualmente a los alumnos sobre la disponibilidad en el ADD de lecturas, casos prácticos, ejercicios, noticias relevantes sobre la materia para la realización de diferentes tareas.