Materia

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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 de

análisis 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

NombreInstituciónCategoríaDoctor/aPerfil docenteÁreaEmail
ARANA LANDIN, GERMANUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado Titular De UniversidadDoctorBilingüeOrganización de Empresasg.arana@ehu.eus
LARRAÑAGA LESACA, JESUS MARIAUniversidad del País Vasco/Euskal Herriko UnibertsitateaProfesorado AgregadoDoctorBilingüeOrganización de Empresasjesusmaria.larranaga@ehu.eus

Competencias

DenominaciónPeso
Ser capaz de analizar varias variables de manera simultánea a través de técnicas avanzadas que permiten simplificar problemas complejos con la mínima pérdida de información40.0 %
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 Estatistics25.0 %

Tipos de docencia

TipoHoras presencialesHoras no presencialesHoras totales
Magistral122032
P. de Aula81018
P. Ordenador101525

Actividades formativas

DenominaciónHorasPorcentaje de presencialidad
Análisis de casos18.045 %
Clases expositivas32.038 %
Ejercicios25.040 %

Sistemas de evaluación

DenominaciónPonderación mínimaPonderación máxima
Examen escrito50.0 % 50.0 %
Trabajos Prácticos50.0 % 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 clase

Bibliografía 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



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