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Academic Year/course: 2023/24

417 - Degree in Economics

27419 - Statistics II


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27419 - Statistics II
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
417 - Degree in Economics
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
Second semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The main objective 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 economic field. It will have a preferably practical profile so that they can analyse, solve and interpret economic realities with the objective of making decisions with scientific rigor

These approaches and goals are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations Agenda 2030 and, more specifically, Goal 4 (Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all) and 8 (Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment, and work).

No prerequisites are required to take this subject, although it would be good to have passed Mathematics I and II and Statistics I of the first year.

2. Learning results

To deepen the knowledge of the fundamentals, concepts and statistical methods for the analysis of economic realities.

To understand and use probability as a measure of uncertainty in economic phenomena.

To employ and plan sampling methods to extract information from an economic phenomenon.

To know and apply inferential statistical techniques in order to make decisions with scientific rigor.

To obtain, with the support of ICT, the statistical results necessary to estimate or contrast statements about the analysed data, measuring the guarantees of the decisions taken.

To infer and corroborate the properties of theoretical models from sample observations and justify the goodness of the same

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 random variable and its characteristics. Notable Distributions.

            Unit 2: Continuous random variable

Probability distribution of a continuous random variable 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. Determination of the sample size

 

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

Lectures: 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 the student how to approach and solve problems using computer tools  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.

The theoretical-practical test consists of the resolution of problems and theoretical-practical questions similar to those solved in practical blackboard classes and master classes.

The computer-based practical test consists of solving problems using the statistical program RCommander as a calculation tool. This test can be passed individually during the term (P) or jointly in the final global test (FP) . The grade P is given by the formula P= where P1 and P2 are the grades obtained in two midterm tests carried out throughout the term that will cover the practical part of topics 1 to 3 (test P1) and 4 to 6 (test P2), respectively. The P2 test will take place on the day of the final exam in which the student will only be examined on topics 4 to 6. A minimum of 3 points must be obtained in each of them in order to be able to average these tests. If in the test P1 the student has obtained less than 3 points, they will have to take the final practical test PF in which they will be examined on all the topics of the subject.

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 first call there are two possibilities:

Students who only take the theoretical-practical test (T) and who have taken the test during the term (P) Students who take the complete test (T and PF) in the final exam

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

Final Grade = 0,6T+ 0,4max{P,PF} if min{T,max{P,PF}} 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 sit for the exam in the second call. 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 Grade = 0.6T+ 0.4PF if min{T,PF} 3

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

If a student has failed the first call but has passed (5 or more points) one of the two parts (theory or practice), the grade of the part passed will be saved for the second call as long as in the part not passed they obtains 3 or more points, not being necessary to retake the exam again.


Curso Académico: 2023/24

417 - Graduado en Economía

27419 - Estadística II


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27419 - Estadística II
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
417 - Graduado en Economía
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Segundo 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 económico. 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, los objetivos 4 (Garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos) y 8 (Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo).

Para cursarla no se requiere ningún requisito previo aunque sería bueno tener aprobadas las 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 muestrales y justificar la bondad de las mismas

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

Concepto de estimador. 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. Contrastes paramétricos notables. Contrastes de normalidad

 

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

4. Actividades académicas

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 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 consiste en la resolución de problemas utilizando el programa estadístico RCommander como herramienta de cálculo. Esta prueba se puede superar de forma individual durante el curso (P) o conjuntamente en la prueba global final (PF). La nota P viene dada por la fórmula P= donde P1 y P2 son las notas obtenidas en dos pruebas intermedias realizadas a lo largo del curso que abarcará la parte práctica de los temas 1 a 3 (prueba P1) y 4 a 6 (prueba P2), respectivamente. La prueba P2 tendrá lugar el día del examen final en la que el alumno solamente se examinará de los temas 4 a 6. Para poder promediar dichas pruebas se deberá haber obtenido un mínimo de 3 puntos en cada una de ellas. Si en la prueba P1 se ha obtenido menos de 3 puntos el alumno deberá 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 dos posibilidades:

Estudiantes que solo realizan la prueba teórico-práctica (T) y que han realizado la prueba durante el curso (P)

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 o PF:

Nota Final = 0,6T+ 0,4max{P,PF} si min{T,max{P,PF}} 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

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.