Materia
Métodos estadísticos avanzados en ingeniería en organización
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
Este primer bloque de la asignatura se centra en exponer las principales técnicas estadísticas deanálisis de datos, con el fin de dar una visión general de las posibilidades de aplicación de los métodos estadísticos a la investigación y aplicación practica. También se profundizará más concretamente en dos métodos: el análisis factorial, que se emplea para resumir la información y el análisis cluster utilizado para la clasificación de datos.
Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
ARANA LANDIN, GERMAN | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | Bilingüe | Organización de Empresas | g.arana@ehu.eus |
LARRAÑAGA LESACA, JESUS MARIA | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctor | Bilingüe | Organización de Empresas | jesusmaria.larranaga@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Ser capaz de analizar varias variables de manera simultánea a través de técnicas avanzadas que permiten simplificar problemas complejos con la mínima pérdida de información | 40.0 % |
Adquirir conocimientos de carácter especializado para el diseño y análisis de experimentos, tanto en lo que respecta a la selección así como a los resultados. | 35.0 % |
Adquirir destreza y habilidades de carácter avanzado en el manejo del paquete de cálculo estadístico IBM SPSS Estatistics | 25.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 12 | 20 | 32 |
P. de Aula | 8 | 10 | 18 |
P. Ordenador | 10 | 15 | 25 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Análisis de casos | 18.0 | 45 % |
Clases expositivas | 32.0 | 38 % |
Ejercicios | 25.0 | 40 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Examen escrito | 50.0 % | 50.0 % |
Trabajos Prácticos | 50.0 % | 50.0 % |
Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia
La puntuación final de la convocatoria ordinaria de esta asignatura vendrá dada por el promedio ponderado de las actividades descritas en esta guía docente en su sección "Herramientas y porcentajes de calificación". Para aplicar la ponderación es necesario haberse presentado y haber aprobado el examen final tipo problemas.La no presentación al examen final implica la renuncia a la convocatoria.
Se debe comunicar la renuncia a la evaluación continua (Incluso habiéndose iniciado) para lo que dispondrá de un plazo de 9 semanas.
En el caso de que las condiciones sanitarias impidan la realización de una actividad docente y/o evaluación presencial, se activará una modalidad no presencial de la que los/las estudiantes serán informados puntualmente.
Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia
En la convocatoria extraordinaria se realizará una única prueba final cuyo valor será del 100% de la asignatura.Para renunciar a la convocatoria extraordinaria será suficiente con no presentarse a la misma.
En el caso de que las condiciones sanitarias impidan la realización de una actividad docente y/o evaluación presencial, se activará una modalidad no presencial de la que los/las estudiantes serán informados puntualmente.
Temario
Definiciones. Experimentos con dos factores a dos niveles. Experimentos con tres factores a dos niveles. Experimentos con cuatro factores a dos niveles. Factoriales fraccionados.Introducción. Análisis multivariante de la varianza. Análisis discriminante. Análisis Clúster. Análisis Factorial. Análisis de componentes principales.
Conceptos básicos. Archivos de datos. Editor de datos. Trabajo con varios orígenes de datos. Preparación de los datos. Transformaciones de los datos. Gestión y transformación de los archivos. Cómo trabajar con resultados. Conceptos básicos de la utilidad de gráficos. Sistema de gestión de resultados
Bibliografía
Materiales de uso obligatorio
Unidad didáctica que se entregará en claseBibliografía básica
- Diseño y Análisis de Experimentos. D. Montgomery. Limusa Willey (2005)- Analisis de datos Multivariantes. D. Peña. M Mc Graw-Hill. (2002)
- Manual del usuario del sistema básico de IBM SPSS Statistics 20. IBM. (2011)
Bibliografía de profundización
- Regresión y diseño de experimentos. Daniel Peña. Alianza editorial. (2001)- Análisis y diseño de experimentos. Gutierrez. Mc Graw-Hill. (2003)
- Analisis Multivariante. J. Hair, R. Anderson, R. Tahtam, W. Black. Prentice Hall Iberia (1999)
- Análisis Multivariante aplicado. E Uriel y J. Aldás. Thomson (2005)
- Técnicas estadísticas multivariantes con SPSS. César Pérez López. Garceta. (2009)
Revistas
- Journal of Statistical Planning and Inference. Elsevier- Estadística Española. INE.
- Publicaciones del Instituto Vasco de Estadística, Eustat.
- Annals of Statistics. Institute of Mathematical Statistics (IMS)
Enlaces
- Institute of Mathematical Statistics- http://imstat.org/en/index.html
- American Statistical Association.
- http://www.amstat.org/
- Eustat, Instituto Vasco de Estadística.
- www.eustat.es
- INE, Instituto Nacional de Estadística.
- www.ine.es