Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS
Código:
53341
Tipología:
OPTATIVA
Créditos ECTS:
4.5
Grado:
316 - GRADO EN ECONOMÍA
Curso académico:
2019-20
Centro:
5 - FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES (AB)
Grupo(s):
10 
Curso:
4
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: NOELIA GARCIA RUBIO - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Despacho 3.13
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
2176
noelia.garcia@uclm.es
Ver la página web de la facultad y Moodle de la asignatura

2. REQUISITOS PREVIOS

Es recomendable haber superado las asignaturas de  Estadística Económica e Inferencia Estadística.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
 
En la actualidad es muy frecuente, tanto en el ámbito económico como en el mundo de la empresa, disponer de gran catidad de datos y manejar herramientas informáticas para la extracción adecuada de la información que encierran. En este proceso, el conocimiento y uso de técnicas estadísticas adecuadas es fundamental para el descubrimiento de nuevas y significativas relaciones y patrones de comportamiento dentro de los datos. El objetivo de la asignatura es proporcionar al alumno las herramientas necesarias para la representación, descripción y extracción de patrones y relaciones existentes entre variables en datos multidimensionales, lo que se conoce en la literatura estadística com "data mining".

4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
E03 Capacidad de búsqueda de información económica y selección de hechos relevantes.
E06 Aplicar al análisis de los problemas criterios profesionales basados en el manejo de instrumentos técnicos.
E11 Capacidad de diagnóstico y valoración para la realización de informes de carácter coyuntural, estructural o de prospectiva sobre la realidad de la economía española, comunitaria o de cualquiera de los sectores productivos y mercado de factores. Para ello serán capaces de comprender y utilizar manuales comunes, así como artículos y, en general, bibliografía puntera en materias centrales de su plan de estudios.
G01 Poseer habilidades para el aprendizaje continuado, autodirigido y autónomo, lo que les permitirá desarrollar habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
G03 Desarrollar la comunicación oral y escrita para elaborar informes, proyectos de investigación y proyectos empresariales, y ser capaz de defenderlos ante cualquier comisión o colectivo (especializado o no) en más de un idioma, recogiendo evidencias pertinentes e interpretándolas de forma adecuada para alcanzar conclusiones.
G04 Capacidad para el uso y desarrollo de la tecnología de la información y las comunicaciones en el desarrollo de la actividad profesional.
G05 Capacidad para trabajar en equipo, liderar, dirigir, planificar y supervisar equipos multidisciplinares y multiculturales, tanto en un entorno nacional como internacional.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Conocer las herramientas y métodos para el análisis cuantitativo de los mercados, sectores y empresas, incluyendo los modelos para la toma de decisiones así como modelos de previsión económica.
Capacitar al estudiante para escuchar y defender argumentos oralmente o por escrito.
Capacitar al estudiante para la resolución de problemas de forma creativa e innovadora.
Resultados adicionales
Descripción
El alumno obtendrá la capacidad para realizar un análisis preliminar de los datos, identificando la información relevante y preparándola para su análisis posterior. El alumno sabrá identificar la técnica estadística adecuada para, a partir de los datos disponibles y teniendo en cuenta su naturaleza, conseguir los objetivos planteados. El alumno obtendrá la capacidad para aplicar correctamente cada técnica estadística mediante las herramientas informáticas adecuadas, fundamentalmente el entorno de programación estadístico R. El alumno podrá extraer las conclusiones relevantes y saber analizarlas y transmitirlas de manera adecuada para la toma de decisiones en el Ámbito económico empresarial.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Introducción al Análisis Multivariante
    • Tema 1.1: Los datos y sus escalas de medida
    • Tema 1.2: Introducción al Data Mining y al entorno de programación R
    • Tema 1.3: Análisis descriptivo y exploratorio de los datos
    • Tema 1.4: Detección de datos atípicos
    • Tema 1.5: Tratamiento de la no respuesta
  • Tema 2: Clasificación y comparación de grupos
    • Tema 2.1: Análisis discriminante
    • Tema 2.2: Análisis de conglomerados
    • Tema 2.3: Análisis de la varianza
  • Tema 3: Reducción de la dimensión
    • Tema 3.1: Análisis de componentes principales
    • Tema 3.2: Análisis factorial
  • Tema 4: Modelos para el análisis de datos cualitativos
    • Tema 4.1: Tablas de contingencia y medidas de asociación
    • Tema 4.2: Análisis factorial de correspondencias
    • Tema 4.3: Escalado multidimensional
7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Rec Descripción
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral E06 E03 E11 G04 1 25 N N N Clases presenciales expositivas, en ellas el profesor centrará el tema y se explicarán los contenidos fundamentales del mismo. También se dedicará tiempo para realizar ejemplos.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Combinación de métodos E06 G05 G01 E03 E11 G03 G04 0.5 12.5 S N N Clase presencial de prácticas: ejercicios, seminarios, debates.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo E06 G01 E03 E11 G04 1.2 30 N N N Trabajo autónomo del alumno tutorizado por el profesor.
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Trabajo en grupo E06 G05 G01 E03 E11 G04 0.86 21.5 S N S Talleres de trabajo en grupo. Al comenzar el urso se crearán grupos de trabajo y se les encargará un proyecto que irán desarrollando a lo largo de todo el curso. Estos proyectos estarán dirigidos por los profesores y podrán exponerse al final del curso.
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo G01 E11 G03 G04 0.74 18.5 S N S Prácticas individuales, se pondrá a disposición del alumno problemas que deberá resolver y, cuando así se indique, entregar al profesor al finalizar cada uno de los temas en que se divide el temario.
Otra actividad presencial [PRESENCIAL] Combinación de métodos E06 G05 G01 E11 G03 G04 0.1 2.5 N N N Seminario o tutorías grupales
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E06 G01 E03 E11 G03 G04 0.02 0.5 S N N Prueba autoevaluable tipo test.
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E06 G01 E11 G03 G04 0.08 2 S S S Preparación y realización de prueba escrita con cuestionario y ejercicios a resolver.
Total: 4.5 112.5
Créditos totales de trabajo presencial: 1.7 Horas totales de trabajo presencial: 42.5
Créditos totales de trabajo autónomo: 2.8 Horas totales de trabajo autónomo: 70
Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria
Rec: Actividad formativa recuperable
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
  Valoraciones  
Sistema de evaluación Estudiante presencial Estud. semipres. Descripción
Valoración de la participación con aprovechamiento en clase 10.00% 0.00% Se valorará la actitud activa del estudiante en el aula.
Realización de trabajos de campo 30.00% 0.00% Al comenzar el curso se crearán grupos de trabajo y se les encargará un proyecto que irán desarrollando a lo largo de todo el curso. Estos proyectos estarán dirigidos por los profesores y podrán exponerse al final del curso.
Resolución de problemas o casos 10.00% 0.00% El alumno tendrá que resolver y entregar una selección de problemas que el profesor irá indicando a lo largo del curso.
Pruebas de progreso 10.00% 0.00% Prueba escrita tipo test con 10 preguntas. Cada pregunta tiene tres respuestas aternativas, una correcta y dos incorrectas. Cada pregunta acertada suma 1 punto y cada fallada resta 0.5, las preguntas dejadas en blanco no puntúan.
Prueba final 40.00% 0.00% Prueba escrita con ejercicios prácticos a resolver.
Total: 100.00% 0.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
La prueba final podrá ser sustituida incrementando el peso de la parte correspondiente a la resolución de problemas o casos.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Sólo se podrán recuperar las calificaciones del trabajo en grupo y resolución de problemas (entregándolo de nuevo de acuerdo con las recomendaciones del profesor) y de la prueba final (examen). Se conservarán las notas de los demás apartados pero sin posibilidad de recuperación.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2.5
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] .5
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 2

Tema 1 (de 4): Introducción al Análisis Multivariante
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6.67
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 3.33
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 5.75
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 4
Periodo temporal: 3,5 semanas
Grupo 10:
Inicio del tema: 16-09-2019 Fin del tema: 07-10-2019

Tema 2 (de 4): Clasificación y comparación de grupos
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5.83
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2.91
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 5
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 4.5
Periodo temporal: 3.5 semanas
Grupo 10:
Inicio del tema: 07-10-2019 Fin del tema: 29-10-2019

Tema 3 (de 4): Reducción de la dimensión
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5.83
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2.91
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 5
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 5
Periodo temporal: 3.5 semanas
Grupo 10:
Inicio del tema: 04-11-2019 Fin del tema: 25-11-2019

Tema 4 (de 4): Modelos para el análisis de datos cualitativos
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 6.67
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 3.35
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 5.75
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 5
Periodo temporal: 3.5 semanas
Grupo 10:
Inicio del tema: 26-11-2019 Fin del tema: 17-12-2019

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: La planificación temporal podrá verse modificada ante causas imprevistas.
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
 
Giudici, P.; Figini, S. Applied data mining for business and industry Chichester (UK) Wiley 978-0-470-05887-9 2009 Ficha de la biblioteca
Arriaza, Fernández, López, Muñoz, ... Estadística Básica con R y R-Commander Universidad de Cádiz  
Escobar Espinar, Modesto Análisis gráfico/exploratorio La Muralla Hespérides 84-7635-387-1 1999 Ficha de la biblioteca
Everitt, B.; Hothorn, T.. A handbook of statistical analyses using R Boca Raton ; London ; New York Chapman and Hall/CRC 978-1-4200-7933-3 2010 Ficha de la biblioteca
Everitt, B.; Hothorn, T.. An introduction to applied multivariate analysis with R New York Springer 978-1-4419-9649-7 2011 Ficha de la biblioteca
Gil Flores, Javier analisis factorial La Muralla- Hespérides.  
Gil Flores, Javier Análisis discriminante La Muralla ; Salamanca Hespérides 84-7133-704-5 2001 Ficha de la biblioteca
Johnson, Dallas E. Métodos multivariados aplicados al análisis de datos International Thomson Editores 968-7529-90-3 2000 Ficha de la biblioteca
Lévy, J.P. y Varela, J. Análisis Multivariable para las Ciencias Sociales Pearson/Prentice 2003  
Martínez Arias, María Rosario El análisis multivariante en la investigación científica La Muralla Hespérides 84-7635-386-3 1999 Ficha de la biblioteca
Peña, Daniel Análisis de datos multivariantes McGraw-Hill, Interamericana de España 84-481-3610-1 2002 Ficha de la biblioteca
Tattar, P. N.; Rumaiah, S. y Manjunath, B. G. A Course in Statistics in R Wiley 978-1-119-15272-9 2016  
Uriel Jiménez, Ezequiel Análisis multivariante aplicado : aplicaciones al marketing, Thomson 84-9732-372-6 2005 Ficha de la biblioteca



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