rakasgaiaren gaitasun zehatzak honakoak dira:

i) C1: probabilitate-banaketa eredu ezberdinak eta parametroak estimatzeko modu ezberdinak ezagutu, bai eta parametroen estimazioaren teoria eta praktika;

ii) C2: Hipotesien kontrasteen diseinuetan, estastistika metodologia egokia aplikatzea; eta

iii) C3: Laginketa-teknika ezberdinak ezagutu.



Orokorrean ikasketa planean dauden konpetentzia transbersalak landuko dira. Nolanahi ere, enfasia egingo da honako konpententzia transbersaletan:

I. CT1: Informazioaren bilaketa eta kudeaketa

II. CT2: Analisirako eta sintesirako gaitasuna

III. CT3: Erantzunkizun sozial eta etikoa

1. Gaia: Sarrera. Estatistikaren erabilpena enpresako erabakietan



2. Gaia: Binomial eta Poisson-en banaketak

2.1. Banaketa binomiala eta bitar banaketa

2.2. Poisson banaketaren definizioa eta propietateak



3. Gaia: Normal, Gamma, Chi-karratu, Snedecor-en F eta Student t banaketak.

3.1. Banaketa normala. Banaketa binomialaren konbergentzia Normal banaketara. Poisson-en banaketaren konbergentzia Normal banaketara.

3.2. Gamma banaketa eta banaketa esponentziala.

3.3. Pearson-en χ2 banaketa.

3.4. Snedecor-en F banaketa.

3.5. Student-en t banaketa



4. Gaia: Parametroen estimazioa. Estimatzaileen propietateak.

4.1. Sarrera.

4.2. Lagina, estimatzailea, estimazioa eta laginketako banaketa

4.3. Parametroen estimazioa.

4.4. Puntuzko estimazioa:

4.4.1. Egiantz Handieneko estimatzailea.

4.4.2. Momentuen bidezko estimatzailea.

4.5. Konfiantza-tartezko estimazioa.

4.6. Estimatzaileen propietateak.



5. Gaia: Hipotesien kontrasteak. Egokitze probak

5.1. Hipotesien kontrasterako proba estatistikoak.

5.2. Proba estatistikoen diseinua.

5.3. Guztiz zehaztuta edo erdi zehaztuta dagoen banaketa bati egokitutako χ2 -aren proba.

5.4. Independentzia eta homogeneitasun kontrasteak.

5.5. Hipotesien kontrasteak.



6. Gaia: Laginketa populazio finituetan.

6.1. Sarrera.

6.2. Laginketa aleatorio bakuna.

6.3. Laginketa geruzatua.

Klase guztietan, bereziki praktikoetan eta mintegietan ikaslearekiko feddback-a eta autoerregulazioa gailenduko da.

.- Klase magistraletan ikasgaiaren oinarri teorikoak azalduko dira eta ariketak egin.

.- klase praktikoetan ikasleak ebatziko ditu ariketak ikaslearen laguntzarekin.

.- mintegietan ikasleek taldeka egingo dituzte ariketak.

.- ordenagailu klasetan ikasleak ebatziko ditu hainbat ariketa ordanagailuaren bidez(Excel programa erabiliz).



Ebaluazioaren metodologiari dagokionez hurrengo irizpideak jarraituko dira:



Ebaluazio jarraia:



Gaitasunen ebaluazioa ikastaroan zehar hainbat proba eginez izango da. Horrez gain, azken azterketa bat izango da, irakasgaiaren programako materiaren inguruko ariketa praktikoz edota teorikoz osatua.

Era horretan, ikastaroan zehar bi proba partzial egingo dira. Halaber, idatzizko azken azterketa gainditu beharko da, ariketa praktikoz edota teorikoz osatua. Irakasgaia gainditzeko azken azterketan 10etik gutxienez 4 puntu lortzea derrigorrezkoa da.

Azken azterketa nota finalaren %50 izango da eta taldekako azterketa partzialak azken notaren %30 (%15 bakoitza).

Honez gain, lauhilekoaren zehar entregatzeko taldekako lan bat proposatuko da. Lan hau kasu metodologian oinarrituta egongo da. Lan hau notaren %20a suposatuko du.



Ebaluazio ez-jarraia (%100 azterketa)



Norbait ebaluazio jarraiari uko egin nahi badio, eta %100ko ebaluaketa hartu nahi badu, irakasgaiaren 9garren astea baino lehenago irakasleari notifikatu beharko dio idatziz.

Ebaluazio jarraia:



Gaitasunen ebaluazioa ikastaroan zehar hainbat proba eginez izango da. Horrez gain, azken azterketa bat izango da, irakasgaiaren programako materiaren inguruko ariketa praktikoz edota teorikoz osatua.

Era horretan, ikastaroan zehar bi proba partzial egingo dira. Halaber, idatzizko azken azterketa gainditu beharko da, ariketa praktikoz edota teorikoz osatua. Irakasgaia gainditzeko azken azterketan 10etik gutxienez 4 puntu lortzea derrigorrezkoa da.

Azken azterketa nota finalaren %50 izango da eta taldekako azterketa partzialak azken notaren %30 (%15 bakoitza).

Honez gain, lauhilekoaren zehar entregatzeko taldekako lan bat proposatuko da. Lan hau kasu metodologian oinarrituta egongo da. Lan hau notaren %20a suposatuko du.



Ebaluazio ez-jarraia (%100 azterketa)

Nahiz eta irakaskuntaz prosezua ikasketa jarraiari bideratua egon ikasleak Legediaren arabera (Normativa Reguladora de la Evaluación del Alumnado de las Titulaciones de Grado (BOPV nº50, 13 de marzo de 2017) ebaluazio jarraiari uko egin ahal dio eta ebaluazio finalari eutsi (Artículo 8.3).

Norbait ebaluazio jarraiari uko egin nahi badio, eta %100ko ebaluaketa hartu nahi badu, irakasgaiaren 9garren astea baino lehenago irakasleari notifikatu beharko dio idatziz.



Ohiko azken azterketara ez aurkeztea deialdiari uko egitea suposatuko du.

Klasean emandako apunteak eta ariketen-bilduma. E-gelan eskegiko dira.

Oinarrizko bibliografia

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

Fernández de Troconiz, Antonio (1993): Probabilidades, Estadística, Muestreo. Ed. Tebar Flores.

García del Valle, Teresa eta Martínez, Alberto (1996): Problemas de Estadística. Ed. UPV-EHU.

Martín Pliego, F. Javier eta Ruíz Maya, Luis. (2004): Estadística I: Probabilidad, 2. Edizioa. AC, Madril.

Montiel, Ana María et al (2002): Elementos Básicos de Estadística Económica y Empresarial. Ed. Prentice Hall.

Ruíz Maya, Luis eta Martín Pliego, F. Javier (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística, 3. Edizioa. AC, Madril.

Gehiago sakontzeko bibliografia

Martín Pliego, F. Javier; Montero, José Mª; eta Ruíz Maya, Luis (2005): Problemas de Inferencia Estadística, 3. Edizioa. AC, Madril.
Martín Pliego, F. Javier; Montero, José Mª; eta Ruíz Maya, Luis (2006): Problemas de Probabilidad, 2ª Edición. AC, Madril.
Pérez, César (2005): Muestreo Estadístico. Conceptos y problemas resueltos. Pearson Educación, Madril.

Aldizkariak

Baliabide gehigarriak eskuragarri eGelan