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Academic Year/course: 2023/24

449 - Degree in Finance and Accounting

27509 - Statistics I


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27509 - Statistics I
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
449 - Degree in Finance and Accounting
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

The first goal of the subject is for the student to know the main sources of information used in Economic Statistics and to be able to carry out an initial analysis of a set of univariate and bivariate data; as a second objective, that the student has the necessary knowledge about everything related to the elaboration of indicators as comparative measures of the evolution of a magnitude and as a third goal, that they have a basic knowledge of the Calculus of Probabilities as a support tool for decision making.

These approaches and goals are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda, specifically contributing to the achievement of Goal 4 in general and Target 4.4 in particular

2. Learning results

The student, in order to pass this subject, must demonstrate the following results:

1. -Understand and situate the statistical description of a data set in the stages of the statistical investigation of an economic phenomenon nature.

2. -To be able to handle sources of statistical information in the economic-business field.

3. -Define, calculate and derive the properties of basic descriptive statistical measures to synthesize the position, dispersion and shape of the frequency distribution of a univariate data set.

4. -Analyze the relationship between two statistical variables distinguishing by the type of variable (qualitative/quantitative).

5. -To be able to handle the most commonly used index numbers in Economics and to interpret the results 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 under uncertainty.

8. -Implement by means of a spreadsheet the statistical measures and graphical representations presented throughout the subject.

9.  -To be able to prepare statistical reports formulating the conclusions drawn from the study.

3. Syllabus

1. Statistical methods in the economic-business field

2. Scales of Measurement and Sources of Information

Data sources. Data types and variables. Measurement scales.

3. Tabulation and Graphical Representation of Univariate Data

4. Numerical description

Position, dispersion and shape measurements. Other measures.

5. Tabulation and Graphical Representation of Bivariate Data

Joint, marginal and conditional distributions. Graphical representations. Independence.

6. Correlation and simple linear regression

Correlation. Simple linear regression. Goodness of fit. Prediction. Non-linear regression.

7. Index numbers

Simple and complex indexes. Impact. Change of base. Deflation.

8. Calculation of Probabilities

Basic concepts. Events. Random variables.

9. Statistical Decision Analysis

Decisions under risk. Decisions with experimentation.

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 the methodology expository, but encouraging participation and discussion in class with students. Practical classes will be used to show the student how to approach and solve problems both in the classroom and in the computer lab using software.

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 evaluation system is GLOBAL in both first and second call.

This evaluation consists of two tests: a Computer Test (PI) (Topics 1 to 6) and a Written Test (PE) (Topics 7 to 9), accounting for 60% and 40%, respectively, of the overall grade. Each test will be graded on a scale of 0 to 10 points. At least 4 points will be required in each test, and 5 points out of 10 in the final grade.

Students who wish to do so may anticipate the computerized test (IP) during the semester. To do so, they will have to prepare a series of papers (TR) and take a Simplified Informatics Test (PIS). In this modality, the IP qualification is obtained through:

PI = 0.3*TR+0.7*PIS

In order to be able to release the Computer Test (PI) of the global evaluation it is necessary to obtain at least 4 points out of 10 in both the Simplified Computer Test and in each of the proposed works.

Those students who have not anticipated the Computer Test (PI), who have not passed the minimum requirements or who wish to improve their grade, may take the computer test at the official call.

The written test will only be given on official dates.

Second call

As indicated above, a GLOBAL evaluation system is applied, consisting of two tests: Test Informatics (PI) and Written Test (PE), representing 60% and 40%, respectively, of the overall grade. To pass the subject they must obtain at least 4 points in each test (PI and PE), and 5 points out of 10 in the final grade.

Students who obtain at least 5 points in any of the two parts in the first call, but do not pass finaly the subject, may only take the part they have not passed.


Curso Académico: 2023/24

449 - Graduado en Finanzas y Contabilidad

27509 - Estadística I


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27509 - Estadística I
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
449 - Graduado en Finanzas y Contabilidad
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Estadística

1. Información básica de la asignatura

La asignatura tiene como primer objetivo que el alumno conozca las principales fuentes de información utilizadas en la Estadística Económica y que sea capaz de realizar un análisis inicial de un conjunto de datos uni y bivariante; como segundo objetivo, que el alumno disponga del conocimiento necesario sobre todo lo relativo a la elaboración de indicadores como medidas comparativas de la evolución de una magnitud y como tercer objetivo, que tenga un conocimiento básico del Cálculo de Probabilidades como herramienta de apoyo a la toma de decisiones.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas, en concreto, contribuyendo al logro del Objetivo 4 en general y a la Meta 4.4 en particular.

2. Resultados de aprendizaje

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

  1. Comprender y situar la descripción estadística de un conjunto de datos en las etapas de la investigación estadística de un fenómeno de naturaleza económica.
  2. Ser capaz de manejar fuentes de información estadística en el ámbito económico-empresarial.
  3. Definir, calcular y deducir 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. Analizar la relación entre dos variables estadísticas distinguiendo por el tipo de variable (cualitativa/cuantitativa).
  5. Ser capaz de manejar los números índices más utilizados en Economía e interpretar los resultados obtenidos.
  6. Definir conceptos básicos de probabilidad y aplicar los teoremas fundamentales para la resolución de problemas sencillos del Cálculo de Probabilidades.
  7. Ser capaz de resolver problemas de decisión discretos en ambiente de incertidumbre.
  8. Implementar mediante una hoja de cálculo las medidas estadísticas y representaciones gráficas presentadas a lo largo de la asignatura.
  9. Ser capaz de elaborar informes estadísticos formulando las conclusiones que se desprenden del estudio.

3. Programa de la asignatura

1. Los métodos estadísticos en el ámbito económico-empresarial

2. Escalas de Medida y Fuentes de Información

Fuentes de datos. Tipos de datos y variables. Escalas de medida.

3. Tabulación y Representación gráfica de datos univariantes

4. Descripción numérica

Medidas de posición, dispersión y forma. Otras medidas.

5. Tabulación y Representación gráfica de datos bivariantes

Distribuciones conjuntas, marginales y condicionadas. Representaciones gráficas. Independencia.

6. Correlación y Regresión lineal simple

Correlación. Regresión lineal simple. Bondad de ajuste. Predicción. Regresión no lineal.

7. Números índices

Índices simples y complejos. Repercusión. Cambio de base. Deflación.

8. Cálculo de Probabilidades

Conceptos básicos. Sucesos. Variables aleatorias.

9. Análisis Estadístico de Decisiones

Decisiones bajo riesgo. Decisiones con experimentación.

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 metodología expositiva, aunque 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 tanto en el aula como en laboratorio de informática empleando software.

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

El sistema de evaluación es GLOBAL tanto en primera como en segunda convocatoria.

Dicha evaluación consiste en la realización de dos pruebas: una Prueba Informática (PI) (Temas 1 a 6) y una Prueba Escrita (PE) (Temas 7 a 9), contando un 60% y un 40%, respectivamente, de la calificación global. Cada prueba se calificará en una escala de 0 a 10 puntos. Se exigirá al menos 4 puntos en cada prueba, y 5 puntos sobre 10 en la nota final.

Los alumnos que lo deseen podrán anticipar la prueba informática (PI) durante el semestre. Para ello, deberán elaborar una serie de trabajos (TR) y realizar una Prueba Informática Simplificada (PIS). En esta modalidad, la calificación de la PI se obtiene mediante:

PI = 0,3*TR+0,7*PIS

Para poder liberar la Prueba Informática (PI) de la evaluación global es necesario obtener al menos 4 puntos sobre 10 tanto en la Prueba Informática Simplificada como en cada uno de los trabajos propuestos.

Aquellos alumnos que no hayan anticipado la Prueba Informática (PI), que no hayan superado los requisitos mínimos o que deseen mejorar su calificación, podrán presentarse a la prueba informática en las convocatorias oficiales.

La prueba escrita se realizará únicamente en las convocatorias oficiales.

Segunda convocatoria

Como se ha indicado, se aplica un sistema de evaluación GLOBAL, consistente en la realización de dos pruebas: Prueba Informática (PI) y Prueba Escrita (PE), representando un 60% y un 40%, respectivamente, de la calificación global. Para superar la asignatura se debe obtener al menos 4 puntos en cada prueba (PI y PE), y 5 puntos sobre 10 en la nota final.

Los estudiantes que en la primera convocatoria obtengan al menos 5 puntos en alguna de las dos partes, pero no aprueben finalmente la asignatura, podrán presentarse únicamente a la parte no superada.