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Academic Year/course: 2020/21

429 - Degree in Public Management and Administration

29005 - Applied statistics


Syllabus Information

Academic Year:
2020/21
Subject:
29005 - Applied statistics
Faculty / School:
228 - Facultad de Empresa y Gestión Pública
Degree:
429 - Degree in Public Management and Administration
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards the achievement of the learning objectives. In the learning process, different teaching methodologies will be used depending on whether the modality of face-to-face or distance learning is used. The indicated teaching methodologies allow the involvement of the student in their learning process and allow the teachers to solve the problems and doubts that may arise.

The teaching methodologies for the face-to-face students are the following:

  1. Theory and practice sessions. The presentation of contents by the teacher, including practical exercises on the blackboard.
  2. Workshop. Supervised session where students work individually or in groups and receive assistance and guidance when necessary.
  3. Problem-based learning. Educational approach oriented to learning and teaching in which the students solve real problems in small groups and under the supervision of a tutor.

The teaching methodologies for distance students are the following:

  1. The study materials prepared by the faculty, which will consist, for each of topic that make up the course, of at least one didactic guide for the preparation of the theoretical contents, the elaboration of the continuous assessment tests, the offer of training activities on the Moodle platform (discussion forums, tasks, wikis...) and evaluation systems.
  2. Workshop. Supervised session where students work individually or in groups and receive assistance and guidance when necessary.
  3. Problem-based learning. Educational approach oriented to learning and teaching in which the students solve real problems in small groups and under the supervision of a tutor.

4.2. Learning tasks

This course is organized as follows:

A. Training activities for the face-to-face students:

1. Teaching sessions. This part consists on the 40% of the workload of this course. It includes the interaction of students with teaching teams through:

  • Lectures. The teacher or external experts explain the contents to the students.
  • Practice sessions. Practical exercises, problems and cases solved by the students.
  • Assignments.
  • Face-to-face tutorials, in which specific orientations will be offered on the different topics, additional contents for a deeper study of the course, tips for a better approach to the course and assessment tasks.

2. Autonomous work. This part consists on the 60% of the workload of this course. It includes:

  • The individual study of the topics proposed by the teaching staff.
  • The preparation of team and individual assignments. Preparation of activities to present or hand in in the practice sessions or assessment sessions.
  • Autonomous work on the practical activities proposed by the teacher in the continuous assessment.
  • Assessment tasks and exams.

 

B. Training activities for distance students:

1. Distance learning activities. This part consists on the 20% of the workload of this course. It includes the interaction of students with teaching teams through:

  • Working sessions with Zoom and Google Meet Videoconferencing platforms that allow classes, lectures and expository techniques to be carried out through the internet. In addition, it allows all the participants to share the desktop, so they can see the screen e.g. presentations, software, etc.
  • Face-to-face/online tutorials, in which specific orientations will be offered on the different topics, additional contents for a deeper study of the course, tips for a better approach to the course and assessment tasks.
  • Virtual work in networks or activities on the Moodle platform. Collaborative work that starts from a virtual space (Teaching Digital Ring, specifically Moodle platform), designed by the teacher and of restricted access, in which documents can be shared to work on them simultaneously and new ones can be added. It also contains the classes and lectures, both theoretical and virtual practical activities. It also allows the student to communicate in a synchronous and asynchronous manner, and participate in all the discussions.

 2. Autonomous work training activities. This part consists on the 80% of the workload of this course. It includes:

  • The individual study of the topics proposed by the teaching staff.
  • The preparation of team and individual assignments. Preparation of activities to present or hand in in the practice sessions or assessment sessions.
  • Autonomous work on the practical activities proposed by the teacher in the continuous assessment.
  • Assessment tasks and exams.

4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

SECTION I: DESCRIPTIVE STATISTICS

  • Topic 1. Introduction. General concepts. Meanings of the term Statistic. A brief historical approach. Applications of statistics in different fields of knowledge, paying particular attention to its presence in the field of Public Administrations.
  • Topic 2. Frequency distribution. Graphic representations. Statistical variable. Attribute. Frequency distributions.
  • Topic 3. Measures of location. Arithmetic mean and properties. Geometric mean. Harmonic mean. Median. Mode. Quartiles.
  • Topic 4. Measures of variability. Range, semi-interquartile range, mean deviation, variance, standard deviation. Coefficient of variation.
  • Topic 5. Shape and concentrations parameters. Pearson’s coefficient of skewness. Fisher’s coefficient of skewness. Bowley’s coefficient of skewness. Kurtosis coefficient g2. The GIM Index. The Lorenz curve.
  • Topic 6. Bivariate distributions. Bivariate frequency distribution. Graphic representation. Marginal distributions. Conditional distributions. Independent Statistics. Covariance.
  • Topic 7. Adjustment methods. The Method of Least Squares. The Linear adjustment.
  • Topic 8. Regression and correlation. Regression lines. Regression coefficient. Linear correlation coefficient.

SECTION II: SPECIAL TECHNIQUES

  • Topic 9. Index numbers. Simple and composite index numbers. Price index numbers. Quantity index numbers. Deflation (inflation adjustment). Consumer price index (CPI)
  • Topic 10. Time series. Numerical and graphical representations. Time series components: trend, cyclical, seasonal and irregular. Additive and multiplicative models.

SECTION III: PROBABILITY AND RANDOM VARIABLES

  • Topic 11. Introduction to Probability. Sample space. Events. Formal definition of probability. Counting techniques.
  • Topic 12. Conditional probability and independence. Total probability theorem. Bayes theorem.
  • Topic 13. Random variables and probability distributions. Discrete probability distributions: binomial and Poisson. Mean and standard deviation of a discrete probability distribution.
  • Topic 14. Continuous probability distributions: Normal distribution. The probability density function of the normal distribution. Applications.

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 Facultad de Empresa y Gestión Pública website and Moodle.

Training activities for the face-to-face students:

Hours

1.a.  Face-to-face training activities:  Lectures

30

1.b.  Face-to-face training activities:  Practice sessions

15

1.c.  Face-to-face training activities :  Assignments

10

1.e.  Face-to-face training activities: Face-to-face tutorials

5

2.a.  Autonomous work training activities:  Individual study

35

2.b.  Autonomous work training activities:   The preparation of team and individual works

10

2.d.  Autonomous work training activities:  Autonomous work on the practical activities proposed by the teacher in the continuous assessment

40

2.e.  Autonomous work training activities:  Assessment tasks and exams

5

Training activities for distance students

Hours

1.a.   Distance learning activities  :  Working sessions with OpenMeetings

15

1.b.  Distance learning activities  :  Face-to-face tutorials and / or online tutorials

5

1.c.   Distance learning activities :    Virtual work in networks or activities in the Moodle platform

10

2.a.  Autonomous work training activities :  The individual study

50

2.b.  Autonomous work training activities:  The preparation of team and individual works

15

2.d.  Autonomous work training activities :  Autonomous work on the practical activities proposed by the teacher in the continuous assessment

50

2.e.  Autonomous work training activities:  Assessment tasks and exams

5

 

4.5. Bibliography and recommended resources

[BB: Basic bibliography / CB: Complementary bibliography]

  • [BB] Martín Pliego, Francisco Javier. Introducción a la estadística económica y empresarial : teoría y práctica / Fco. Javier Martín-Pliego López . 3a. ed. rev. y act. , 5ª reimp. / por Marta García Secades Madrid : Thomson, 2009
  • [CB] Casas Sánchez, José Miguel. Introducción a la estadística para economía y administración de empresas / José M. Casas Sánchez, Julián Santos Peñas . Madrid : Editorial Centro de Estudios Ramón Areces 1995
  • [CB] Fernández Cuesta, Carlos. Curso de estadística descriptiva : teoría y práctica / Carlos Fernández Cuesta y Felipe Fuentes García . [1a ed.] Barcelona : Ariel, 1995
  • [CB] Hanke, John E.. Estadística para negocios / John E. Hanke, Arthur G. Reitsch ; traducción de Marcia González Osuna ; revisión técnica de Mario Cortina Borja . 2a. ed. Madrid[etc.] : McGraw-Hill, D.L.1997
  • [CB] Llorente Galera, Francisco. Principios de estadística descriptiva aplicada a la empresa / Francisco Llorente Galera, Susana Marín Feria, Salvador Torra Porras . Madrid : Centro de Estudios Ramón Areces, D.L. 2000
  • [CB] Manteca Ramos, I.. Cuestiones y problemas resueltos de Estadística / Isidoro Manteca Ramos y Joaquín Sánchez Soriano Alicante : Ed. Gamma, 1995
  • [CB] Martín Pliego, Francisco Javier. Curso práctico de estadística económica / F. Javier Martín Pliego . [Reimp.] Madrid : AC, 1990
  • [CB] Muñoz Vázquez, A. Problemas de Estadística. Estadística Descriptiva / A. Muñoz Vázquez, E.D. Lozano Aguilera, J. Rodríguez Avi y J.C. Ruiz Molina Jaén, 1993
  • [CB] Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Estadística : modelos y métodos. Vol. 1, Fundamentos / Daniel Peña Sánchez de Rivera . [2ª ed. rev., 12ª reimp.] Madrid : Alianza, 2000


Curso Académico: 2020/21

429 - Graduado en Gestión y Administración Pública

29005 - Estadística aplicada


Información del Plan Docente

Año académico:
2020/21
Asignatura:
29005 - Estadística aplicada
Centro académico:
228 - Facultad de Empresa y Gestión Pública
Titulación:
429 - Graduado en Gestión y Administración Pública
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Estadística

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

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

1.- Se pretende proporcionar a los alumnos una primera y sugerente toma de contacto con la metodología estadística, con la obtención, análisis e interpretación de datos y con los modelos de probabilidad.

2.- Conocer los conceptos básicos, así como los métodos y técnicas más importantes de la Estadística Descriptiva y elCálculo de Probabilidades, orientados al estudio de variables socioeconómicas.

3.- Adquirir una idea global de las posibilidades de aplicación de la Estadística a las Administraciones Públicas.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) y determinadas metas concretas, contribuyendo en cierta medida a su logro. Mejorar las capacidades de los profesionales dedicados a la administración pública (en particular en cuanto al tratamiento y la interpretación de datos estadísticos) puede contribuir a varios de los ODS directa o indirectamente. Concretamente:

OBJETIVO 4: EDUCACIÓN DE CALIDAD:

Meta 4.7. De aquí a 2030, asegurar que todos los alumnos adquieran los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para promover el desarrollo sostenible. 

OBJETIVO 8: TRABAJO DECENTE Y CRECIMIENTO ECONÓMICO:

Meta 8.3. Promover políticas orientadas al desarrollo que apoyen las actividades productivas, la creación de puestos de trabajo decentes, el emprendimiento, la creatividad y la innovación.

OBJETIVO 16. PAZ, JUSTICIA E INSTITUCIONES SÓLIDAS:

Meta 16.6. Crear a todos los niveles instituciones eficaces y transparentes que rindan cuentas.

Meta 16.7. Garantizar la adopción en todos los niveles de decisiones inclusivas, participativas y representativas que respondan a las necesidades.

Meta 16.10. Garantizar el acceso público a la información y proteger las libertades fundamentales, de conformidad con las leyes nacionales y los acuerdos internacionales

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Esta asignatura se enmarca en el primer curso del Grado en Gestión y Administración Pública. Es de formación básica y semestral. El objetivo general del Grado de Gestión y Administración Pública es proporcionar a los futuros profesionales la formación necesaria para la gestión en el ámbito público. Para alcanzarlo, el estudiante debe recibir una formación integral e interdisciplinar que le permita satisfacer las demandas reales del mercado de trabajo, así como participar en la modernización en eficiencia de las estructuras y servicios administrativos. Para ello, será necesario proporcionar una formación estadística adecuada desde la perspectiva teórica y práctica sobre los diferentes mecanismos y herramientas de la gestión administrativa, económica y financiera de las organizaciones públicas y que le facilite superar los procesos de selección para el ingreso a la Administración.

Esta asignatura se imparte en la modalidad de enseñanza presencial y a distancia.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Al tratarse de una asignatura de primer curso, los conocimientos previos serán los impartidos en 2º Bachillerato de Ciencias Sociales (conviene haber cursado Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II) o en el Ciclo Formativo de Grado Superior de Administrativo. Dada la particularidad de que algunos alumnos se incorporan a este grado desde el mundo laboral, tras haber dejado sus estudios durante varios años, se procurará utilizar unas herramientas y un lenguaje matemático asequible.

Dado el abundante contenido teórico y práctico que fundamenta esta asignatura, se recomienda el estudio personal desde el comienzo del curso, como medio indispensable para alcanzar los resultados de aprendizaje previstos, y la adquisición progresiva de competencias.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

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

  1. Conocer los elementos básicos de un estudio estadístico, así como los diferentes modos de tabular y representar gráficamente la información, tanto si se estudia una única característica (distribuciones unidimensionales), como si se estudian dos (distribuciones bidimensionales). Con ello, el alumno deberá ser capaz de interpretar correctamente la información presentada en cualquier tipo de informes estadísticos generales.
  2. Dominar el cálculo de las principales medidas estadísticas de una distribución unidimensional y una distribución bidimensional.
  3. Entender los conceptos del cálculo de probabilidades que sustentan la aplicación de las funciones de distribución en Estadística.

Competencias generales:

1. Capacidad de análisis y síntesis.

2. Capacidad de organización y planificación.

5. Capacidad para gestionar la información.

6. Capacidad para la resolución de problemas.

7. Capacidad para la toma de decisiones.

11. Capacidad de razonamiento crítico y autocrítico.

13. Creatividad o habilidad para generar nuevas ideas.

14. Actitud de preocupación por la calidad.

Competencias específicas:

35. Desarrollar, aprender y practicar conocimientos de estadística aplicada.

39.Identificar, valorar y manejar las fuentes de información y documentales para su uso en diferentes contextos.

50. Analizar e interpretar información estadística.

2.2. Resultados de aprendizaje

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

1. Resumir la información mediante un estudio descriptivo dando medidas de posición, medidas de dispersión, medidas de concentración y una representación gráfica.

2. Determinar el tipo de relación existente entre dos variables, en caso de distribuciones bidimensionales.

3. Relacionar dos variables estadísticas mediante técnicas de regresión y saber predecir el valor de una variable en función de la otra.

4. Calcular e interpretar correctamente los coeficientes de correlación y determinación lineal.

5. Saber utilizar EXCEL para el análisis gráfico y cuantitativo de la información estudiada.

6. Distinguir entre dependencia funcional y dependencia estadística.

7. Saber utilizar los números índices simples y compuestos para analizar las variaciones de las series económicas, entre ellas la interpretación de las variaciones del IPC.

8. Analizar y representar gráficamente las cuatro componentes de una serie temporal, así como saber destendenciar y desestacionalizar una serie.

9. Ser capaz de resolver problemas básicos de probabilidad.

10. Ser hábil en el uso de recursos bibliográficos para resolver dudas o ampliar sus conocimientos.

11. Ser hábil en la resolución por ordenador de los problemas estadísticos planteados en el curso y en la interpretación de los resultados.

12. Ser capaz de relacionar los distintos temas tratados en la asignatura.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Citando al estadístico Mood: "La Estadística es la técnica del método científico que proporciona instrumentos y técnicas para los investigadores que pueden ser de aplicación completamente general y útiles en cualquier campo de la ciencia", se pone de manifiesto la gran aplicación de la Estadística en todos los campos científicos donde surgen números procedentes de la medida o de la observación.

Así, además de en la Administración Pública, donde resulta imprescindible para el gobierno de una nación disponer de una completa y veraz información para poder decidir ante problemas que se le presenten en el campo económico, administrativo y de gestión, la información estadística resulta indispensable a la hora de realizar planes de desarrollo y observar diferencias entre la realidad y las metas que se desean alcanzar, por lo que en campos como la economía (la investigación de mercados, los seguros, las auditorías, etc.), la sociología, la biología, etc. es una herramienta necesaria.

 

3. Evaluación

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

Tanto el ALUMNADO DE LA MODALIDAD PRESENCIAL como el ALUMNADO DE LA MODALIDAD A DISTANCIA deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación:

1. Evaluación Continua: se ofrece al estudiante la posibilidad de realizar una evaluación continua, a través de las siguientes actividades:

  • Todos los ejercicios teórico-prácticos periódicos (problemas, casos prácticos, informes, trabajos, lecturas...) exigidos por el profesorado que se entregarán en las fechas designadas a lo largo del curso y un trabajo de análisis de datos estadísticos mediante el software EXCEL que deberá entregarse antes de junio y en el que se valorará tanto el trabajo como su presentación en clase. Corresponden con el 30% de la calificación.
  • Dos pruebas intermedias escritas e individuales sobre teoría, problemas y ejercicios prácticos correspondientes a los temas impartidos hasta la fecha de cada prueba, la primera abarcará los temas 1 a 8 (Módulo I) y la segunda los temas 9 a 14 (Módulos II y III). Corresponden con el 70% de la calificación.

2. Prueba global: el alumnado que no opte por la evaluación continua, que no supere la asignatura mediante la evaluación continua o quiera mejorar su calificación, tendrá derecho a presentarse a la prueba global que consiste en un único examen final global en junio (por el total de la asignatura). Corresponde con el 100% de la calificación.

En los dos sistemas de evaluación, las pruebas escritas, ya sean intermedias o globales, versarán sobre el conjunto de contenidos de la asignatura, independientemente de que esos contenidos se hayan expuesto en clase de teoría o en clase de prácticas, en el aula o a través del ADD.

En la primera convocatoria cada alumno se examinará, o bien sólo de la materia correspondiente a la segunda prueba intermedia (si con la evaluación continua ha superado la primera prueba intermedia y no desea subir esa nota), o bien de toda la asignatura. En la primera convocatoria se aprueba o se suspende toda la asignatura, por lo que en la segunda convocatoria la prueba global incluirá toda la materia.

CRITERIOS DE VALORACIÓN

Para todo el alumnado que utilice el sistema de evaluación de la primera opción (evaluación continua), su calificación se obtendrá de la siguiente forma:

  • Dos pruebas intermedias formadas por varias preguntas de desarrollo corto o de tipo de respuestas cerradas de conocimientos teórico-prácticos y ejercicios y problemas de aplicación de la materia desarrollada (máximo el 70% de la calificación). Se valorarán tres aspectos: la estructuración y claridad de los contenidos, el grado de exhaustividad de dichos contenidos y la ausencia de errores formales. Es necesario obtener un mínimo de 4 puntos sobre 10 en cada una de las pruebas.
  • Entrega individual de todos los ejercicios prácticos periódicos marcados por el profesorado tanto en el aula como a través del Anillo Digital Docente (máximo el 30% de la calificación). Uno de estos ejercicios prácticos consistirá en un trabajo de análisis de datos estadísticos con el software EXCEL que supondrá un 20% de la calificación de prácticas, correspondiendo el 10% a los restantes ejercicios prácticos periódicos. En la evaluación de las actividades prácticas se valorarán: el grado de acierto con que el trabajo responda a las preguntas planteadas, la ausencia de errores formales, la claridad y el orden en la presentación de resultados y la reflexión y aporte de ideas que haya detrás de cada trabajo. Necesariamente la calificación media de todos los ejercicios prácticos debe ser de 5 puntos sobre 10. Esta calificación se mantendrá para la segunda convocatoria si el alumnado opta por ello.

Para aquellos alumnos que utilicen el sistema de evaluación de la segunda opción (prueba global), su calificación se corresponderá exclusivamente con el resultado de la prueba global, formada por varias preguntas de desarrollo corto o de tipo de respuestas cerradas de conocimientos teórico-prácticos y ejercicios y problemas de aplicación de la materia desarrollada (máximo el 100% de la calificación). Se valorarán los mismos aspectos que los señalados para la primera opción. Es necesario obtener un mínimo de 5 puntos sobre 10.

En ambas convocatorias y caso de que el estudiante utilice los dos sistemas de evaluación, prevalecerá la mejor de las calificaciones obtenidas.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

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

En el proceso de aprendizaje se usarán distintas metodologías docentes en función de si se trata de la modalidad de enseñanza presencial o a distancia. Las metodologías docentes indicadas permiten la implicación del alumno en su proceso de aprendizaje y permiten al profesorado advertir los problemas y dudas que pueden surgir a lo largo de los distintos temas.

Las metodologías docentes para los alumnos presenciales son las siguientes:

  1. Clase teórica-práctica: Exposición de contenidos mediante presentación o explicación por parte de un profesor, incluyendo la realización de ejercicios prácticos en la pizarra.
  2. Taller. Sesión supervisada donde los estudiantes trabajan individualmente o en grupo y reciben asistencia y guía cuando es necesaria por parte del profesorado.
  3. Aprendizaje basado en problemas. Enfoque educativo orientado al aprendizaje y a la instrucción en el que los alumnos abordan problemas reales en pequeños grupos y bajo la supervisión de un tutor.

Las metodologías docentes para los alumnos a distancia son las siguientes:

  1. Los materiales de estudio confeccionados por el profesorado, que consistirán, para cada una de las asignaturas que integran la materia, en al menos una Guía de Estudio (guía didáctica) con orientaciones para la preparación de los contenidos teóricos, la elaboración de las pruebas de evaluación continua, la oferta de actividades formativas en la plataforma Moodle (foros de debate, tareas, wikis…) y los sistemas de evaluación.
  2. Taller. Sesión supervisada donde los estudiantes trabajan individualmente o en grupo y reciben asistencia y guía cuando es necesaria por parte del profesorado. Se contempla el uso de herramientas cuyo uso está más generalizado (como skype) para facilitar el contacto "a distancia" entre profesor y alumnado en esta actividad.
  3. Aprendizaje basado en problemas. Enfoque educativo orientado al aprendizaje y a la instrucción en el que los alumnos abordan problemas reales en pequeños grupos y bajo la supervisión de un tutor.

4.2. Actividades de aprendizaje

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

A. Actividades formativas para los alumnos presenciales:

Actividades formativas presenciales. La asignatura reserva un 40% para este tipo de actividades. Incluye la interacción de los estudiantes con los equipos docentes a través de:

  • Clase magistral o exposición de contenidos al alumnado por parte del profesorado o de expertos externos.
  • Resolución de problemas y casos. Realización de ejercicios prácticos con el alumnado.
  • Realización de trabajos.
  • Tutorías presenciales, en las que se ofrecerán orientaciones específicas sobre los distintos temas, contenidos adicionales para una eventual profundización de la asignatura, consejos para un mejor aprovechamiento del curso y para la realización de las diferentes pruebas de evaluación.

Actividades formativas de trabajo autónomo. La asignatura reserva un 60% para el trabajo autónomo de los estudiantes. Incluye:

  • El estudio individual de los temas propuestos por el profesorado.
  • La preparación de trabajos en equipo e individuales. Preparación de actividades para exponer o entregar en las clases prácticas o en la etapa de evaluación.
  • Realización de forma autónoma de las actividades prácticas propuestas por el profesorado en la evaluación continua.
  • Realización de los exámenes o pruebas de evaluación presencial

B. Actividades formativas para los alumnos a distancia:

Actividades formativas a distancia. La asignatura reserva un 20% para este tipo de actividades. Incluye la interacción de los estudiantes con los equipos docentes a través de:

  • Sesiones de trabajo con las plataformas de Videconferencia Zoom y Google Meet que permiten realizar clases, conferencias y técnicas expositivas a través de internet. Además, permite compartir el escritorio, con lo cual todos los asistentes pueden ver la pantalla del ordenador y por tanto presentaciones, ejecución de software, etc. por lo cual es muy adecuado para la docencia a distancia.
  • Tutorías presenciales y/o tutorías en línea, en las que se ofrecerán orientaciones específicas sobre los distintos temas, contenidos adicionales para una eventual profundización de la asignatura, consejos para un mejor aprovechamiento del curso y para la realización de las diferentes pruebas de evaluación.
  • Trabajo virtual en red o actividades en la plataforma Moodle. Metodología basada en el trabajo colaborativo que parte de un espacio virtual (Anillo Digital Docente, en concreto plataforma Moodle), diseñado por el profesor y de acceso restringido, en el que se pueden compartir documentos para trabajar sobre ellos de manera simultánea y agregar otros nuevos, recoger clases y conferencias tanto teóricas como prácticas virtuales, comunicarse de manera síncrona y asíncrona, y participar en todos los debates que cada miembro puede constituir.

Actividades formativas de trabajo autónomo. La asignatura reserva un 80% para el trabajo autónomo de los estudiantes, teniendo en cuenta la importancia que éste adquiere en el modelo educativo a distancia. Incluye:

  • El estudio individual de los temas propuestos por el profesorado.
  • La preparación de trabajos en equipo e individuales. Preparación de actividades para exponer o entregar en las clases prácticas o en la etapa de evaluación.
  • Realización de forma autónoma de las actividades prácticas propuestas por el profesorado en la evaluación continua.
  • Realización de los exámenes o pruebas de evaluación presencial.

4.3. Programa

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

MÓDULO I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1. Introducción. Conceptos generales. Significados del término Estadística. Breve recorrido histórico. Aplicaciones de la Estadística en distintos campos del saber, prestando especial atención a su presencia en el ámbito de las Administraciones Públicas.

2. Distribución de frecuencias. Representaciones gráficas. Variable estadística. Atributo. Distribuciones de frecuencias. Representaciones gráficas.

3. Medidas de posición. Media aritmética y sus propiedades. Media Geométrica. Media Armónica. Mediana. Moda. Medidas de posición no centrales: Cuantiles.

4. Medidas de dispersión. Medidas de dispersión absolutas (Recorrido, Recorrido intercuartílico, Desviación media, Varianza y Desviación Típica). Medidas de dispersión relativas (Coeficiente de Variación de Pearson).

5. Medidas de forma y concentración. Coeficiente de asimetría de Pearson. Coeficiente de asimetría de Fisher, Coeficiente de asimetría de Bowley. Coeficiente de curtosis g2 . Índice de concentración de Gini. Curva de Lorentz.

6. Distribuciones bidimensionales. Distribución bidimensional de frecuencias. Representación gráfica. Distribuciones marginales. Distribuciones condicionadas. Independencia estadística. Incorrelación. Covarianza.

7. Métodos de Ajuste. Método de los Mínimos Cuadrados. Ajuste cuando la función elegida es una recta

8. Regresión y Correlación. Recta de regresión de Y sobre X y Recta de regresión de X sobre Y. Coeficientes de regresión. Coeficiente de correlación lineal.

MÓDULO II: TÉCNICAS ESPECIALES

9. Números Índices. Números índices simples y complejos. Índices de precios. Índices de cantidades. Deflactación de series económicas. Índice de Precios al Consumo (I.P.C.). Otros índices elaborados en España.

10.  Series Temporales. Representación numérica y gráfica. Componentes de una serie temporal: tendencia, componente estacional, componente cíclica y componente residual. Esquema aditivo y esquema multiplicativo. Análisis de la Tendencia. Análisis de la Componente estacional.

MÓDULO III: PROBABILIDAD Y VARIABLES ALEATORIAS

11. Introducción a la Probabilidad. Espacio muestral. Suceso. Definición formal de probabilidad. Espacios muestrales finitos. Técnicas de conteo.

12. Probabilidad condicional e independencia. Probabilidad total. Probabilidad condicionada. Teorema de la Probabilidad Total. Teorema de Bayes.

13. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. Distribuciones discretas. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad discretas: Binomial y de Poisson. Media y desviación típica de una distribución de probabilidad discreta.

14. Distribuciones continuas: distribución Normal. Distribuciones de probabilidad continuas. Función de densidad de probabilidad. Distribución Normal. Aplicaciones.

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

La metodología y plan de trabajo, las actividades evaluadas y el calendario resumen de las mismas, se comunican a través de la Plataforma Virtual de la asignatura (Anillo Digital Docente de la Universidad de Zaragoza) al comenzar el periodo lectivo de la misma. Las fechas de las pruebas globales se pueden consultar en la página web de la Facultad de Empresa y Gestión Pública.

 

Actividades formativas para los alumnos presenciales

Nº Horas

1.a. Actividades formativas presenciales: clase magistral

30

1.b. Actividades formativas presenciales: resolución de problemas y casos

15

1.c. Actividades formativas presenciales: realización de trabajos

10

1.e. Actividades formativas presenciales: tutorías presenciales

5

2.a. Actividades formativas de trabajo autónomo: estudio individual

35

2.b. Actividades formativas de trabajo autónomo:  preparación de trabajos en equipo e individuales

10

2.d. Actividades formativas de trabajo autónomo:  realización de forma autónoma de las actividades prácticas propuestas por el profesorado en la evaluación continua

40

2.e. Actividades formativas de trabajo autónomo: realización de los exámenes o pruebas de evaluación presencial.

5

Actividades formativas para los alumnos a distancia

Nº Horas

1.a. Actividades formativas a distancia: sesiones de trabajo con OpenMeetings

15

1.b. Actividades formativas a distancia:  tutorías presenciales y/o tutorías en línea

5

1.c. Actividades formativas a distancia:   trabajo virtual en red o actividades en la plataforma Moodle

10

2.a. Actividades formativas de trabajo autónomo: estudio individual

50

2.b. Actividades formativas de trabajo autónomo:  preparación de trabajos en equipo e individuales

15

2.d. Actividades formativas de trabajo autónomo:  realización de forma autónoma de las actividades prácticas propuestas por el profesorado en la evaluación continua

50

2.e. Actividades formativas de trabajo autónomo: realización de los exámenes o pruebas de evaluación presencial.

5

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

http://psfunizar10.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=29005