Estadística Aplicada a la Empresa es una asignatura obligatoria impartida en el segundo cuatrimestre de 2º curso del Grado en Administración y Dirección de Empresas.



Se sitúa dentro del módulo denominado Avance en la Administración y Dirección de Empresas (M03).



Es una ampliación de la asignatura Estadística y Análisis de Datos, que se imparte en el primer cuatrimestre del mismo curso. En ambas asignaturas se sientan las bases necesarias para afrontar adecuadamente el contenido de la asignatura Econometría obligatoria en el tercer curso del Grado.



Requiere estar familiarizado por una parte con el cálculo diferencial e integral y nociones de álgebra lineal impartidas en las asignaturas Matemáticas I y Matemáticas II de primer curso del grado y por otra parte con los conceptos básicos de la estadística descriptiva y la probabilidad correspondientes a la asignatura Estadística y Análisis de Datos impartida en el primer cuatrimestre de segundo curso.

El objetivo de esta asignatura es que los alumnos conozcan y sepan utilizar todos los elementos de la inferencia estadística básica: estimación por punto y por intervalo, propiedades de los estimadores, contrastes de hipótesis y pruebas de ajuste, para lo cual como caso previo, se tendrán que familiarizar con las distribuciones de probabilidad necesarias en esta parte de la estadística. Además, se pretende que conozcan los métodos de muestreo más habituales y sepan identificar cuáles son los más apropiados en cada caso. La materia impartida prepara al alumno para abordar problemas de inferencia estadística, tan presente en cualquier tratamiento de datos, así como para continuar con otro tipo de estudios de contenido cuantitativo.



Competencias Específicas:



- Identificar y diferenciar las características de los distintos modelos de probabilidad teóricos (discretos y continuos) para seleccionar el más adecuado en cada caso y así valorar su utilidad y aplicabilidad en el ámbito profesional.

- Evaluar los distintos problemas de inferencia estadística para poder seleccionar adecuadamente la mejor alternativa de análisis.

- Aplicar los métodos estadísticos disponibles para poder tomar la decisión correcta en base a criterios metodológicos y profesionales.

- Seleccionar fuentes de información apropiadas para estudiar cada problema de interés y poder analizar conjuntos de datos utilizando las técnicas estadísticas más adecuadas para cada caso.

- Interpretar y comunicar de forma clara y concisa los resultados de los diferentes análisis estadísticos, tanto de forma individual como colectiva haciendo uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TICs).



Competencias transversales:



- Capacidad para emitir juicios razonados apoyándose en los datos obtenidos

- Capacidad para la comunicación escrita y oral con fluidez

- Capacidad para trabajar en equipo, con responsabilidad y respeto, iniciativa y liderazgo

- Capacidad para el pensamiento analítico y la reflexión crítica

- Capacidad para comunicarse en una lengua extranjera, preferentemente en inglés (grupo de docencia en inglés)

Temario



(En los títulos se indican las horas lectivas desglosadas en clases magistrales (M), prácticas de aula (PA) y seminarios (S). En el detalle del contenido de cada tema, las siglas MR remiten a capítulos o secciones del libro Martín-Pliego y Ruíz-Maya (2009), mientras que las siglas RM lo hacen al libro Ruíz-Maya y Martín-Pliego (2005); el tratamiento de cada cuestión en dichas obras corresponde aproximadamente al realizado en el curso.)



1. Utilización de la estadística en las decisiones empresariales [2H-M, 1H-S].



Introducción. Casos prácticos. Bases de datos.



2. Distribuciones de Poisson y binomial [5H-M, 2H-PA].



Distribución de Bernoulli (MR 6.3). Distribución binomial y frecuencia binomial (MR 6.4). Definición y propiedades de la distribución de Poisson (MR 6.5). Consideraciones prácticas (MR 6.5). Tablas de las distribuciones. Convergencia de la distribución binomial a la de Poisson y a la Normal. Convergencia de la distribución de Poisson a la Normal (MR 6.5, 9.3, 9.7).



3. Distribuciones Gamma, Chi-cuadrado, F y t [4H-M, 1H-PA, 1H-S].



Distribución Gamma (MR 7.4). Distribución exponencial (MR 7.4). Distribución cuadrado de la normal (MR 7.3). Distribución ji-cuadrado de Pearson (MR 7.3.1). Distribución F de Snedecor (MR 7.3.3). Distribución t de Student (MR 7.3.2).



4. Estimación de parámetros. Propiedades de los estimadores [8H-M, 2H-PA, 1H-S].



Introducción (RM 1.1, 1.2). Muestra aleatoria y estadístico (RM 1.3). Estimación de parámetros (RM 3.1). Estimación por punto (RM 3.2). Estimador de máxima verosimilitud (RM 4.1). Estimador por los momentos (RM 4.3). Estimadores insesgados (RM 3.3). Estimadores regulares (RM 3.4). Cota de Cramer-Rao (RM 3.4). Eficiencia (RM 3.4). Convergencia en probabilidad y en media cuadrática (MR 11.3). Consistencia (RM 3.5).



5. Contrastes de hipótesis. Pruebas de ajuste [16H-M, 3H-PA, 4H-S].



Pruebas estadísticas para el contraste de hipótesis (RM 6.1, 6.3). Diseño de pruebas estadísticas (RM 6.2). Prueba de la razón de verosimilitudes (RM 6.2). Teorema de Neyman-Pearson (RM 6.2). Prueba de la χ2 de ajuste a una distribución total o parcialmente especificada (RM 1.1, 1.2, 9.2). Contrastes de independencia y homogeneidad (RM 9.6). Estimación por intervalo y pruebas de hipótesis: de la media, de la diferencia de medias, de la varianza, de la razón de varianzas, del parámetro λ de la distribución de Poisson, de la proporción en una distribución binomial, de la diferencia de proporciones (RM Capítulos 5, 7 y 8).



6. Muestreo en poblaciones finitas [7H-M, 1H-PA, 2H-S].



Introducción (P Capítulo 2). Muestreo aleatorio simple (P Capítulo 3). Muestreo estratificado (P Capítulo 4). Muestreo por conglomerados (P Capítulo 7). Muestreo por conglomerados en dos etapas (P Capítulo 8). Selección real de unidades (P Capítulos 2-4 y 7-8). Práctica del muestreo.

Metodología:



La docencia de la asignatura se basará en clases magistrales (M), clases prácticas (PA) y seminarios (S). En las clases magistrales se abordará el contenido teórico de la asignatura y se motivará de forma activa la participación de los estudiantes a través de preguntas y/o ejercicios puntuales. En las prácticas de aula se procederá a la resolución de ejercicios y ejemplos a modo de ilustración de la teoría. En los seminarios los estudiantes deberán realizar actividades en grupos en las que desarrollarán una serie de ejercicios, que serán desarrollados y corregidos de forma conjunta.

• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba escrita a desarrollar (%): 65
  • Prueba tipo test (%): 35

Sistema de evaluación:



La evaluación de la asignatura consistirá en la realización de tareas a lo largo del curso, así como la superación de un examen escrito que puede constar de una serie de preguntas cortas tipo test y de ejercicios prácticos y/o teóricos sobre los contenidos desarrollados en el programa de la asignatura. La evaluación será preferentemente presencial. Si no fuese posible, se realizará utilizando los servicios disponibles en Egela.



La resolución de ejercicios y problemas en las clases prácticas, en los seminarios y en las clases magistrales forman parte de la evaluación continua del alumno.



Ejercicios prácticos: 30%

Examen final: 70%



Para aprobar la asignatura es requisito indispensable obtener al menos un 4.5 (sobre 10) en el examen final. Aquellos alumnos, que habiendo realizado la evaluación continua decidan no acudir al examen final tendrán una calificación de "No presentado".



En todo caso el alumnado tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final independientemente de que haya participado o no en el sistema de evaluación continua. Para ello, el alumnado deberá presentar por escrito al profesorado responsable de la asignatura la renuncia a la evaluación continua, para lo que dispondrán de un plazo de 9 semanas, a contar desde el comienzo del cuatrimestre o curso respectivamente, de acuerdo con el calendario académico del centro.



De acuerdo con el Protocolo de Plagio de la Universidad del País Vasco UPV/EHU, los estudiantes podrán utilizar en las distintas pruebas de evaluación sus calculadoras, y las tablas estadísticas y fórmulas que forman parte del material de la asignatura. No se permitirá el uso de teléfonos móviles o cualquier otro dispositivo electrónico, ordenadores personales o apuntes de clase.

El sistema de evaluación de la segunda convocatoria de cada curso académico será, en todo caso, un examen final que determinará el 100% de la calificación. En este examen se evaluarán todas las competencias y contenidos desarrollados en las actividades del periodo de docencia de la asignatura.

Plataforma docente virtual eGela.

Bibliografía básica

Referencias Bibliográficas Básicas:



Bain, L. y Engelhardt, M. (1992). Introduction to Probability and Mathematical Statistics, Second edition. Duxbury Press, Boston.



Levy, P.S. and Lemeshow, S. (1991). Sampling of Populations. Methods and Applications. Wiley, New York.



Lohr, S.L. (2000). Muestreo: Diseño y Análisis, Internacional Thomson Editores, Mexico.



Martín Pliego, F.J. y Ruíz Maya, L. (2009). Fundamentos de Probabilidad, 3ª Edición. AC, Madrid.



Peña, D. (2001). Fundamentos de Estadística, Alianza Editorial, Madrid.



Pérez, C. (2005). Muestreo Estadístico. Conceptos y problemas resueltos, Pearson Educación, Madrid.



Ross, S. (2001). Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Academic Press, London.



Ruíz Maya, L. y Martín Pliego, F.J. (2005). Fundamentos de Inferencia Estadística, 3ª Edición, AC, Madrid.

Bibliografía de profundización

Referencias Bibliográficas Complementarias de Ejercicios:

Arteche et al. (2000). Ejercicios de Estadística II: Estadística Empresarial y para Economistas, Servicio Editorial de la Universidad del País Vasco-Euskal Herriko Unibertsitatea, Bilbao.

Fernández, K.; Orbe, J. eta Zubia, M. (1996). Estatistika I eta Estatistika II ariketak. Probabilitate Teoria eta Inferentzia Estatistikoa, UEU, Bilbo.

Garín, A. y Tusell, F. (1990). Ejercicios de Probabilidad e Inferencia Estadística, Tébar-Flores, Madrid.

Martín Pliego, F.J., Montero, J.Mª y Ruíz Maya, L. (2005). Problemas de Inferencia Estadística, 3ª Edición, AC, Madrid.

Martín Pliego, F.J., Montero, J.Mª y Ruíz Maya, L. (2006). Problemas de Probabilidad, 2ª Edición, AC, Madrid.

Revistas

- Estadística Española

- SORT

- BEIO

- The American Statistician

- Significance

Direcciones web

Instituto Vasco de Estadística (EUSTAT): http://www.eustat.eus/

Instituto Nacional de Estadística (INE): http://www.ine.es/

Instituto Europeo de Estadística (EUROSTAT): http://ec.europa.eu/eurostat

Asociación Española de Estadística e Investigación Operativa: http://www.seio.es/

International Statistical Institute: http://isi-web.org/

American Statistical Association: http://www.amstat.org/

International Biometric Society: http://www.biometricsociety.org/

Royal Statistical Society: http://www.rss.org.uk/