## 27610 - Statistics II

### Teaching Plan Information

2024/25
Subject:
27610 - Statistics II
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
450 - Degree in Marketing and Market Research
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
First semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

### 1. General information

The main goal of this subject is that the student has the ability to apply and interpret the basic statistical tools for the understanding and management of random phenomena related to the field of marketing and market research. He/she will have a preferably practical profile to be able to analyze, solve and interpret economic realitiesin order to make decisions with scientific rigor

The approaches and goals are aligned with Goal 4 (Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all), specially, sub-goals 4.4 (increase skills to access employment) and 4.C (improve teacher qualifications) and 8 (Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment, and work) providing the theoretical and practical foundations to carry out more efficient data analysis that enables the achievement of said goals.

No prerequisites are required to take this year, although it is recommended to have passed Mathematics I and II and Statistics I of the first year.

### 2. Learning results

• Deepen the knowledge of the fundamentals, concepts and statistical methods for the analysis of economic realities.

• Understand and use probability as a measure of uncertainty in economic phenomena.

• Employ and plan sampling methods to extract information from an economic phenomenon.

• Know and apply inferential statistical techniques in order to make decisions with scientific rigor.

• Obtain, with the support of ICT, the statistical results necessary to estimate or contrast statements about the analyzed data, measuring the guarantees of the decisions taken.

• Infer and corroborate the properties of theoretical models from observations of a random sample and justify the goodness of fit of the model to the information obtained.

### 3. Syllabus

BLOCK 1. CALCULATION OF PROBABILITIES

UNIT 1: Discrete random variable

Concept of random variable.

Classification into discrete and continuous random variables.

Probability distribution of a discrete a.v. and its characteristics.

Noteworthy Distributions

UNIT 2: Continuous random variable

Probability distribution of a continuous a.v. and its characteristics.

Notable distributions

BLOCK 2. INTRODUCTION TO SAMPLE THEORY

UNIT 3: Introduction to Sample Theory

Basic concepts.

Random sampling with and without replacement.

Sampling distribution of a statistic.

Sample size determination

BLOCK 3. INFERENTIAL METHODS

UNIT 4: Point and interval estimation

Concept of estimator.

Point estimate.

Interval estimation: pivotal method, Notable confidence intervals for mean, variance and proportion UNIT 5: Hypothesis testing

Basic concepts: hypothesis, significance level and power.

Notable parametric contrasts.

Normality contrasts

BLOCK 4. TWO-DIMENSIONAL ANALYSIS

UNIT 6: Two-dimensional inference

Analysis of two populations. Independent and paired samples.

Statistical inference to compare means, proportions and variances.

Analysis of categorical variables: Contingency tables

### 4. Academic activities

Master classes: 30 hours

Practical classes: 30 hours

Personal Study: 85 hours

Assessment tests. 5 hours

6 ECTS = 150 hours

Lectures will be used to develop the concepts and techniques of each topic, using expository techniques, but encouraging participation and class discussion with students. The practical classes will be used to show to the student how to approach and solve problems using computer tools such as developments in the regular classroom.

In principle, the teaching methodology and its evaluation is planned to be based on face-to-face classes . However, if circumstances so require, they may be carried out online

### 5. Assessment system

The subject will be evaluated globally both in the first and second call.

In the first call, the evaluation will be based on two different tests: a theoretical-practical test and a practical test with a computer.

Theoretical-practical test, to be taken on the official date established by the Centre, consists of the resolution of problems and theoretical-practical questions similar to those solved in the practical blackboard classes and master classes.

The computer-based practical test (FP) consists of solving problems using the statistical program RCommander as a calculation tool. This test P is composed of two tests related to the practical part: P1 (topics 1 to 3) and P2 (topics 4 to 6). In order to pass this test, a minimum score of 3 points must be obtained in each of them.

The grade P is given by the formula PP= (P1 + P2)/2

Those students who, having anticipated P1, have obtained less than 3 points, will have to take the final practical exam PF in which all the subjects of the subject will be examined.

The theoretical-practical test of the subject (T) will have a weight of 60% in the Final Grade and the practical test with computer (P or PF) will have a weight of 40%.

In the first call, there are two possibilities:

Students who only take the theoretical-practical test (T) and P2, since they have anticipated P1 during the semester by obtaining at least 3 points in it.

Students who take the complete test (T and PF) on the final exam

The final overall evaluation grade will be calculated as follows, provided you have at least a 3 on each of the two tests: T and P/PF:

Final Note = 0.6T+ 0.4max{P,PF} if min{T,max{P,PF}} ³ 3

Otherwise the final grade will be min{T,max{P,PF}}.

To pass the subject, the student must obtain a Final Grade greater than or equal to 5. If the Final Grade is less than 5, student must present himself/herself in the second round. This will be the same as the global test of the first call.

In the second call, the student must take the complete test (T and PF) and the final grade will be determined by the formula.

Final Note = 0.6T+ 0.4PF if min{T,PF} ³ 3

Otherwise the final grade will be min{T,PF}.

If a student has failed the first exam, but has passed (5 or more points) one of the two parts (theory or practical), the mark of the part passed will be kept for the second exam as long as in the part not passed he/she obtains 3 or more points, not being necessary to retake the exam again.

### 6. Sustainable Development Goals

4 - Quality Education
8 - Decent Work and Economic Growth

## 27610 - Estadística II

### Información del Plan Docente

2024/25
Asignatura:
27610 - Estadística II
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

### 1. Información básica de la asignatura

Esta asignatura tiene como objetivo principal que el estudiante tenga la capacidad de aplicar e interpretar las herramientas estadísticas básicas para la comprensión y manejo de fenómenos aleatorios vinculados con el ámbito del marketing e investigación de mercados. Tendrá un perfil preferentemente práctico para que pueda analizar, resolver e interpretar realidades económicas con el objetivo de realizar una toma de decisiones con rigor científico

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas y, más concretamente, con el objetivo 4 (Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos) especialmente con las meta 4.4 (aumento de las competencias para acceder al empleo) y 4.C (mejorar la cualificación de docentes), y con el objetivo 8 (Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo) en todas sus metas, proporcionando los fundamentos teóricos y prácticos para llevar a cabo análisis de datos más eficientes que posibiliten la consecución de dichas metas.

Para cursarla no se requiere ningún requisito previo aunque se recomienda haber superado Matemáticas I y II y la Estadística I del primer curso.

### 2. Resultados de aprendizaje

• Profundizar en el conocimiento de los fundamentos, conceptos y métodos estadísticos para el análisis de realidades económicas.
• Comprender y emplear la probabilidad como una medida de incertidumbre de los fenómenos económicos.
• Emplear y planificar métodos de muestreo para extraer información de un fenómeno económico.
• Conocer y aplicar las técnicas estadísticas inferenciales con el objeto de tomar decisiones con rigor científico.
• Obtener, con apoyo de las TIC, los resultados estadísticos necesarios para estimar o contrastar afirmaciones sobre los datos analizados, midiendo las garantías de las decisiones adoptadas.
• Inferir y corroborar las propiedades de los modelos teóricos a partir de las observaciones de una muestra aleatoria y justificar la bondad de ajuste del modelo a la información obtenida.

### 3. Programa de la asignatura

BLOQUE 1. CÁLCULO DE PROBABILIDADES
TEMA 1: Variable aleatoria discreta
Concepto de variable aleatoria.
Clasificación en variables aleatorias discretas y continuas.
Distribución de probabilidad de una v.a. discreta y sus características.
Distribuciones Notables
TEMA 2: Variable aleatoria continua
Distribución de probabilidad de una v.a. continua y sus características.
Distribuciones notables
BLOQUE 2. INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS
TEMA3: Introducción a la Teoría de Muestra
Conceptos básicos.
Muestreo aleatorio con y sin reemplazamiento.
Distribución muestral de un estadístico.
Determinación del tamaño muestral
BLOQUE 3. MÉTODOS INFERENCIALES
TEMA 4: Estimación puntual y por intervalos
Estimación puntual.
Estimación por intervalo: método pivotal, Intervalos de confianza notables para la media, varianza y proporción
TEMA 5: Contraste de hipótesis
Conceptos básicos: hipótesis, nivel de significación y potencia, pvalor.
Contrastes paramétricos notables.
BLOQUE 4. ANÁLISIS BIDIMENSIONAL
TEMA 6: Inferencia Bidimensional
Análisis de dos poblaciones. Muestras independientes y emparejadas.
Inferencia estadística para comparar medias, proporciones y varianzas.
Análisis de variables categóricas: tablas de contingencia

Clases magistrales: 30 horas
Clases prácticas: 30 horas
Estudio Personal: 85 horas
Pruebas Evaluación: 5 horas
6 ECTS = 150 horas

Las clases magistrales se emplearán para desarrollar los conceptos y técnicas de cada tema, utilizando técnicas expositivas, pero potenciando la participación y la discusión en clase con los estudiantes. Las clases prácticas se emplearán para mostrar al estudiante como abordar y resolver problemas empleando herramientas informáticas como desarrollos en el aula habitual.

En principio la metodología de impartición de la docencia y su evaluación está previsto que pivote alrededor de clases presenciales. No obstante, si las circunstancias lo requieren, podrán realizarse de forma online

### 5. Sistema de evaluación

La asignatura se evaluará de forma global tanto en primera convocatoria como en segunda convocatoria.

En primera convocatoria la evaluación se basará en dos pruebas distintas: una teórico-práctica y otra práctica con ordenador.

La prueba teórico-práctica, a realizar en la fecha oficial establecida por el Centro, consiste en la resolución de problemas y cuestiones teórico-prácticas similares a los que se resuelven en las clases prácticas de pizarra y las clases magistrales.
La prueba práctica con ordenador (PF) consiste en la resolución de problemas utilizando el programa estadístico RCommander como herramienta de cálculo. Esta prueba P está integrada por dos pruebas relacionada con la parte práctica: P1 (temas 1 a 3) y P2 (temas 4 a 6). Para superar esta prueba se debe obtener una calificación mínima de 3 puntos en cada una de ellas. La nota P viene dada por la fórmula P P= (P1 + P2)/2

Aquellos alumnos que habiendo anticipado P1 hayan obtenido menos de 3 puntos, deberán realizar la prueba final práctica PF en la que se examinará de todos los temas de la asignatura.
La prueba teórico-práctica de la asignatura (T) tendrá un peso del 60% en la Nota Final y la prueba práctica con ordenador (P o PF) tendrá un peso del 40%.

En primera convocatoria existen, por tanto, dos posibilidades:
Estudiantes que solo realizan la prueba teórico-práctica (T) y P2, ya que han anticipado P1 durante el semestre obteniendo al menos 3 puntos en ella.
Estudiantes que realizan la prueba completa (T y PF) en el examen final

La nota final de la evaluación global se calculará de la siguiente forma, siempre que tenga al menos un 3 en cada una de las dos pruebas: T y P/PF:
Nota Final = 0,6T+ 0,4max{P,PF} si min{T,max{P,PF}} ³ 3
En otro caso la nota final será min{T,max{P,PF}}.

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

En segunda convocatoria el estudiante deberá realizar la prueba completa (T y PF) y la calificación final se determinará por la fórmula:
Nota Final = 0,6T+ 0,4PF si min{T,PF} ³ 3
En otro caso la nota final será min{T,PF}.
Si un alumno ha suspendido la primera convocatoria, pero tiene aprobada (5 o más puntos) una de las dos partes (teoría o práctica), la nota de la parte aprobada se le guarda 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.

### 6. Objetivos de Desarrollo Sostenible

4 - Educación de Calidad
8 - Trabajo Decente y Crecimiento Económico