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Academic Year/course: 2023/24

634 - Joint Programme in Computer Engineering - Business Administration

39814 - Statistics II


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
39814 - Statistics II
Faculty / School:
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Degree:
634 - Joint Programme in Computer Engineering - Business Administration
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
First 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. The subject will have a preferably practical profile so that the student can analyze, solve and interpret economic realities with the objective ofmaking decisions with scientific rigor.

These approaches and objectives are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the 2030 Agenda of United Nations (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), specifically, the activities foreseen in the subject will contribute to the achievement of goals 4 (Ensure inclusive, equitable and 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

 

 

  • To 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.

  • To 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 sample observations and justify the goodness of fit.

 

3. Syllabus

 

BLOCK 1. CALCULATION OF PROBABILITIES

Unit 1: Discrete random variable

Concept of random variable. Classification into discrete and continuous random variables. Distribution of probability of a discrete a.v. 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

Topic3: Introduction to Sample Theory

Basic concepts. Random sampling with and without replacement. Sampling distribution of a statistic.

Determination of sample size.

 

BLOCK 3. INFERENTIAL METHODS

Unit 4:  Point and interval estimation

Concept of estimator. Point estimate. Interval estimation: pivotal method, Confidence intervals notable for mean, variance and proportion.

Unit 5: Hypothesis testing

Basic concepts: hypothesis, significance level and power. Notable parametric contrasts.  Non-parametriccontrasts : 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. 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 assesssed globally in both calls.

Global Assessment:

In the first call there will be two types of tests: the first will be through continuous monitoring questions (S) that will take place in class during the semester, and the other will be a written test (E) that will take place on the date of the official call of the subject.

The continuous follow-up questions (S) consist of the resolution of theoretical or practical questions that will be proposed in class at the end of each topic or thematic block. The number of continuous monitoring issues is estimated to range from 6 to 10. To pass these continuous monitoring questions the student must have presented at least 80% of the done in the group and the grade will be calculated by taking 80% of the best grades achieved. The grade of this test must reach at least three points out of 10 to be averaged with the written test.

The written test (E) consists of the resolution of practical problems and may be subdivided into two parts: one will be carried out in normal classrooms and the other will be carried out in computer classrooms using the software used in class. This written test (E) must have a grade of at least three points out of 10 to average with the continuous monitoring questions.

In the first call, there are two possibilities to calculate the final grade of the subject. If the student participates and passes the continuous monitoring questions the final grade will be Final_grade=0.25-S+0.75-E. If the student does not participate or does not pass the continuous monitoring questions the final grade will be Final_grade=E. To pass the subject, the student must obtain at least 3 points out of 10 in each of the tests (S) and (E) and a final_grade equal to or higher than 5. Otherwise, they will have to present themselves at the second call for applications.

In the second call, the final grade will be calculated as the maximum of the two possibilities of the first call, that is, Final_grade=max{0.25-S+0.75-E, E} if the student has participated and passed the questions of continuous monitoring. Otherwise, Final_grade=E. In any case, the student must obtain at least 3 points out of 10 in each of the tests (S) and (E) and a final_grade equal or higher than 5 to pass the subject.

Assessment Criteria:

In the two tests (S) and (E), the approach, development, results and interpretation of the solutions to the problems proposed or the real situation analysed will be assessed.

It is foreseen that these tests will be carried out in person, but if circumstances require it, they will be held at in a blended or online manner. In the case of online assessment, it is important to note that, in any test, the student may be recorded, being able to exercise their rights by the procedure indicated in: https://protecciondatos.unizar.es/sites/protecciondatos.unizar.es/files/users/lopd/gdocencia_reducida.pdf.

The necessary tools will be used to check the originality of the activities carried out. When plagiarism or copying is detected in an activity, the evaluation regulations approved by the center and the University of Zaragoza will be applied, if applicable.

 


Curso Académico: 2023/24

634 - Programa conjunto en Ingeniería Informática-Administración y Dirección de Empresas

39814 - Estadística II


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
39814 - Estadística II
Centro académico:
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Titulación:
634 - Programa conjunto en Ingeniería Informática-Administración y Dirección de Empresas
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
Estadística

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

  • 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 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.

Evaluación Global:

En la primera convocatoria se realizarán dos tipos de pruebas: la primera será a través de cuestiones de seguimiento continuo (S) que se realizarán en clase durante el semestre y, la otra, será una prueba escrita (E) que se realizará en la fecha de la convocatoria oficial de la asignatura.

Las cuestiones de seguimiento continuo (S) consisten en la resolución de cuestiones teóricas o prácticas que se propondrán en clase al finalizar cada tema o bloque temático. Se estima que el número de cuestiones de seguimiento continuo oscile entre 6 y 10. Para superar estas cuestiones de seguimiento continuo el estudiante debe tener presentadas al menos el 80% de las realizadas en el grupo y la calificación se calculará tomando el 80% de las mejoras notas conseguidas. La calificación de esta prueba debe alcanzar al menos tres puntos sobre 10 para promediar con la prueba escrita.

La prueba escrita (E) consiste en la resolución de problemas prácticos y se podrá subdividir en dos partes: una se realizará en aulas normales y otra se realizará en aulas de informática empleando el software empleado en clase. Esta prueba escrita (E) debe tener una calificación de al menos tres puntos sobre 10 para promediar con las cuestiones de seguimiento continuo.

En la primera convocatoria, existen dos posibilidades para calcular la calificación final de la asignatura. Si el estudiante participa y supera las cuestiones de seguimiento continuo la calificación final será Nota_final=0,25·S+0,75·E. Si el estudiante no participa o no supera las cuestiones de seguimiento continuo la calificación final será Nota_final=E. Para superar la asignatura, el estudiante debe obtener al menos 3 puntos sobre 10 en cada una de las pruebas (S) y (E) y una Nota_final igual o mayor a 5. En caso contrario se deberá presentar a la segunda convocatoria.

En la segunda convocatoria, la calificación final se calculará como el máximo de las dos posibilidades de la primera convocatoria, es decir, Nota_final=max{0,25·S+0,75·E, E} si el estudiante ha participado y superado las cuestiones de seguimiento continuo. En caso contrario, Nota_final=E. En todo caso, el estudiante debe obtener al menos 3 puntos sobre 10 en cada una de las pruebas (S) y (E) y una Nota_final igual o mayor a 5 para aprobar la asignatura.

Criterios de Evaluación:

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

Está previsto que estas pruebas se realicen de manera presencial, pero si las circunstancias lo requieren, se realizarán de manera semipresencial u online. En el caso de evaluación online, es importante destacar que, en cualquier prueba, el estudiante podrá ser grabado, pudiendo éste ejercer sus derechos por el procedimiento indicado en:

https://protecciondatos.unizar.es/sites/protecciondatos.unizar.es/files/users/lopd/gdocencia_reducida.pdf.

Se utilizarán las herramientas necesarias para comprobar la originalidad de las actividades realizadas. Cuando se detecte plagio o copia en una actividad se aplicará la normativa de evaluación aprobada por el centro y la Universidad de Zaragoza, en su caso.