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Academic Year/course: 2023/24

449 - Degree in Finance and Accounting

27510 - Statistics II


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27510 - Statistics II
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
449 - Degree in Finance and Accounting
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
First semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The main goal of this subejct 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. They will have a preferably practical profile so that they can analyze, solve and interpret economic realities with the objective ofmaking decisions with scientific rigor.

These approaches and goals are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations Agenda 2030 (https://www.un. org/sustainabledevelopment/en/), in particular, the activities planned in the subject will contribute to the achievement of goals 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).

2. Learning results

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

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

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

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

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

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

6. Infer and corroborate properties of theoretical models from sample observations and justify the goodness of them.

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 v.a. and its characteristics. Notable 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. 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 the mean, variance and proportion.

Unit 5: Hypothesis testing

Basic concepts: hypothesis, significance level and power. Notable parametric contrasts. Nonparametric 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. Practical classes will be used to show the student how to approach and solve problems both in the classroom and in computer rooms using specific 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 subject will be evaluated globally in both calls, based on three different tests: one theoretical-practical (T), a practical one on computer (P) and another one called continuous monitoring questions during the course (S).

The continuous follow-up questions (S) consist of the resolution of practical questions that will be proposed in the last ten or fifteen minutes of class at the end of a block or topic. The number of questions will range from 6 to 10. To pass these questions the student must present at least 80% of the proposals and the average of the 80% best marks obtainedwill be calculated , being necessary to obtain at least three points out of ten.

The computer-based practical test (P) consists of solving problems and cases with databases using the package used in the practical classes. The student who has passed the continuous monitoring questions may take this test in the last days of class. To pass this practical test, the student must have at least three points out of ten. Otherwise, it will have to be carried out on the date of the official call for applications.

The theoretical-practical test (T) will be held on the official date of the call and consists of the resolution of problems and questions.

In the first call:

1. Students who only take the theoretical-practical test (T)

Those who have passed the continuous monitoring questions (S) and the practical test (P). The rating is calculated as follows: Final_note= max{0.20-S+0.20-P+0.60-T, 0.40-P+0.60-T }. To pass the subject they must have at least three points out of ten in each of the three tests and the final grade must be equal to or higher than five points out of ten.

2. Students taking both tests (P) and (T)

Those who want to improve their practical test (P) grade or who have not passed the follow-up questions continuous (S) or the practical test (P). The grade for the subject is obtained as Final_grade=0.40-P+0.60-T. To pass , students must have at least three points out of ten in each of the two tests (P) and (T) and the final_grade must be equal or higher than five points out of ten.

On the second call:

The student must be present and take the two tests P and T on the date of the second call. The rating-end-will be calculated in the same way as in the first call, that is to say,

Final_grade=max{0.20-S+0.20-P+0.60-T, 0.40-P+0.60-T } if the student has participated and passed the questions of continuous monitoring during the course. Otherwise, Final_grade=0.40-P+0.60-T. To pass the course the student must obtain at least 3 points out of 10 in each of the tests (P) and (T) and a final_grade equal or higher than five points out of ten.

Assessment Criteria:

In the three types of tests (S), (P) and (T) the approach, development, results and interpretation of the solutions to the proposed problems or real situation analyzed will be evaluated.


Curso Académico: 2023/24

449 - Graduado en Finanzas y Contabilidad

27510 - Estadística II


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27510 - Estadística II
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
449 - Graduado en Finanzas y Contabilidad
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 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 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), en concreto, las actividades previstas en la asignatura contribuirán al logro de los objetivos 4 (Garantizar una educación inclusiva, equitativa yd e 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).

2. Resultados de aprendizaje

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

1. Profundizar en el conocimiento de los fundamentos, conceptos y métodos estadísticos para el análisis de realidades económicas.

2. Comprender y emplear la probabilidad como una medida de incertidumbre de los fenómenos económicos.

3. Emplear y planificar métodos de muestreo para extraer información de un fenómeno económico.

4. Conocer y aplicar las técnicas estadísticas inferenciales con el objeto de tomar decisiones con rigor científico.

5. 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.

6. 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 Muestras

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 no paramétricos: 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 tanto en el aula como en salas de informática empleando software específico.

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 en ambas convocatorias, basada en tres pruebas distintas: una teórico-práctica (T), una práctica en ordenador (P) y otra denominada cuestiones de seguimiento continuo durante el curso (S).

Las cuestiones de seguimiento continuo (S) consiste en la resolución de cuestiones prácticas que se propondrán en los últimos diez o quince minutos de clase al finalizar un bloque o tema. El número de cuestiones oscilará entre 6 y 10. Para superar estas cuestiones el estudiante ha de presentar al menos el 80% de las propuestas y se calculará la media de las 80% mejores notas conseguidas, siendo necesario obtener al menos tres puntos sobre diez.

La prueba práctica en ordenador (P) consiste en la resolución de problemas y casos con bases de datos empleando el paquete informático que se usa en las clases prácticas. El estudiante que haya superado las cuestiones de seguimiento continuo podrá realizar esta prueba en los últimos días de clase. Para superar esta prueba práctica, el estudiante tiene que tener al menos tres puntos sobre diez. En caso contrario, la tendrá que realizar en la fecha de la convocatoria oficial.

La prueba teórico-práctica (T) se realizará en la fecha oficial de la convocatoria y consiste en la resolución de problemas y cuestiones.

En la primera convocatoria:

  1. Estudiantes que solo realizan la prueba teórico-práctica (T)

Aquellos que han superado las cuestiones de seguimiento continuo (S) y la prueba práctica (P). La calificación se calcula así: Nota_final= max{0,20·S+0,20·P+0,60·T, 0,40·P+0,60·T }. Para aprobar la asignatura tienen que tener al menos tres puntos sobre diez en cada una de las tres pruebas y la Nota_final debe ser igual o mayor a cinco puntos sobre diez.

  1. Estudiantes que realizan ambas pruebas (P) y (T)

Aquellos que quieren mejorar su calificación de la prueba práctica (P) o que no han superado las cuestiones de seguimiento continuo (S) o la prueba práctica (P). La calificación de la asignatura se obtiene como Nota_final=0,40·P+0,60·T. Para aprobar la asignatura tienen que tener al menos tres puntos sobre diez en cada una de las dos pruebas (P) y (T) y la Nota_final debe ser igual o mayor a cinco puntos sobre diez.

En la segunda convocatoria:

El estudiante deberá presentarse y realizar obligatoriamente las dos pruebas P y T en la fecha de la segunda convocatoria. La calificación final se calculará de la misma forma que en la primera convocatoria, es decir, Nota_final=max{0,20·S+0,20·P+0,60·T, 0,40·P+0,60·T } si el estudiante ha participado y superado las cuestiones de seguimiento continuo durante el curso. En caso contrario, Nota_final=0,40·P+0,60·T. Para aprobar la asignatura el estudiante debe obtener al menos 3 puntos sobre 10 en cada una de las pruebas (P) y (T) y una Nota_final igual o mayor a cinco puntos sobre diez.

Criterios de Evaluación:

En los tres tipos de pruebas (S), (P) y (T) se valorará el planteamiento, desarrollo, resultados e interpretación de las soluciones a los problemas propuestos o la situación real analizada.