## 27403 - Statistics I

### Syllabus Information

2020/21
Subject:
27403 - Statistics I
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
417 - Degree in Economics
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

### 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. Further information regarding the course will be provided on the first day of class

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.

The teaching methodology is planned for face-to-face classes. However, if necessary for health reasons, teaching could be delivered on line or in a blended way.

### 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

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) Computer practice sessions (Two subgroups) Practice sessions (Two subgroups) Additional practice sessions (P6) (Two subgroups) Intermediate tests (Four subgroups) Written exam 30 14 12 4 1 3 30 27 22 6 60 40 34 10 1 3 TOTAL 64 86 150

For further details concerning the timetable, classroom and further information regarding this course please refer to the "Facultad de Economía y Empresa " website (http://econz.unizar.es/)

### Información del Plan Docente

2020/21
Asignatura:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:

### 1.1. Objetivos de la asignatura

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

Estadística I tiene un marcado carácter cuantitativo y, por lo tanto, estaría en el bloque formativo de la economía cuantitativa. Por lo tanto, junto a las materias relacionadas con las matemáticas y la econometría  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. Además, forma parte del método estadístico para la toma de decisiones en el ámbito de la economía y de la empresa, aportando los métodos y técnicas para el análisis e interpretación de los datos económicos.

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 asistencia regular a las clases tanto teóricas como prácticas y la participación activa en las mismas.

### 2.1. Competencias

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

Competencias específicas

E14. Identificar las fuentes de información económica relevante y explotar su contenido para intervenir en la realidad económica.

E16. Derivar de los datos información económica relevante.

E17. Utilizar el razonamiento deductivo en conjunción con modelos para explicar los fenómenos económicos.

E18. Representar formalmente los procesos de decisión económica.

E19. Usar las tecnologías de la información y la comunicación en su desempeño profesional.

Competencias genéricas

G1. Capacidad de análisis y síntesis.

G2. Capacidad para la resolución de problemas.

G5. Capacidad para aplicar el razonamiento económico a la toma de decisiones.

G6. Dominio de las herramientas informáticas y el lenguaje matemático y estadístico.

#### 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 las 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

La asignatura tiene dos intereses claros para la formación del futuro profesional. Un primer interés 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:

Una Prueba informática (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 la prueba informática 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 la prueba informática (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}

Los alumnos que lo deseen podrán realizar la prueba informática durante el periodo de clases, nada más finalizar la parte de estadística descriptiva (Temas 1 a 6). Para poder acogerse a esta modalidad de evaluación continua, los alumnos deberán realizar previamente una serie de tareas (cuestionarios y ejercicios). Estas tareas se entregarán a través de Moodle.

Todos los estudiantes se podrán presentar a la prueba informática en las convocatorias oficiales, bien sea por no haber realizado dicha prueba previamente; por haberla realizado, pero no haber obtenido la calificación mínima (4); o porque deseen mejorar la calificación obtenida. En este último caso, se mantendrá la mejor de las dos calificaciones.

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

Se utilizará el software necesario para comprobar la originalidad de las actividades realizadas. La detección de plagio o de copia en una actividad implicará la calificación de 0 puntos en la misma

### Segunda convocatoria

Los estudiantes que en la primera convocatoria hubieran obtenido al menos 5 puntos en alguna de las dos 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, pero con la condición de haber obtenido al menos 3 puntos en la parte no superada.

Está previsto que estas pruebas se realicen de manera presencial pero si las circunstancias sanitarias lo requieren, se realizarán de manera semipresencial u online. En el caso de evaluación online, es importante destacar que, en cualquier prueba, el estudiante podrá ser grabado, pudiendo este ejercer sus derechos por el procedimiento indicado en:

https://protecciondatos.unizar.es/sites/protecciondatos.unizar.es/files/users/lopd/gdocencia_reducida.pdf.

### 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.

#### El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

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.

En principio la metodología de impartición de la docencia está previsto que pivote alrededor de clases presenciales. No obstante, si fuese necesario por razones sanitarias, las clases presenciales podrán impartirse de forma semipresencial u online.

### 4.3. Programa

El programa de la asignatura se estructura en 9 temas organizados en 5 partes.

PARTE I: INTRODUCCIÓN

Tema 1: Los métodos estadísticos en el ámbito económico-empresarial. Introducción. Evolución histórica. Concepto de estadística. El método estadístico. La estadística 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.

PARTE II: ANÁLISIS DESCRIPTIVO UNIDIMENSIONAL

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. Medidas de desigualdad.

PARTE III: ANÁLISIS DESCRIPTIVO BIDIMENSIONAL

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

PARTE IV: ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE DATOS TEMPORALES

Tema 7: Números índices. Introducción. Índices simples. Índices complejos. Deflación de series económicas. Enlace y cambio de base. Repercusión. Algunos índices notables.

PARTE V: MODELOS DE PROBABILIDAD PARA LA INCERTIDUMBRE

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

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 Prácticas de problemas en aula informática (Dos subgrupos) 14 27 40 Prácticas de problemas en aula convencional (Dos subgrupos) 12 22 34 Prácticas problemas adicionales (P6) (Dos subgrupos) 4 6 10 Pruebas informáticas (Cuatro subgrupos) 1 1 Examen escrito 3 3 TOTAL 64 86 150