Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
INFERENCIA ESTADÍSTICA
Código:
53315
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
6
Grado:
D002 - DOBLE GRADO ECONOMÍA-DERECHO
Curso académico:
2019-20
Centro:
5 - FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES (AB)
Grupo(s):
10  17 
Curso:
3
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: ESTEBAN ALFARO CORTES - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Despacho 3.14
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
ext 2175
esteban.alfaro@uclm.es
Ver página Web de la Facultad y moodle de la asignatura/See Web site of the Faculty and Moodle for the subject

Profesor: MANUEL VARGAS VARGAS - Grupo(s): 17 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Melchor de Macanaz/2.22
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
2363
manuel.vargas@uclm.es
Ver web de la Facultad o página Moodle de la asignatura.

2. REQUISITOS PREVIOS

Se recomienda haber superado con anterioridad la asignatura Estadística Económica de primer curso.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

En el ámbito económico es imprescindible un manejo básico de las técnicas fundamentales para el tratamiento de la información cuantitativa. Esta necesidad se traduce en un conocimiento de las principales fuentes de información estadística, las reglas básicas para su interpretación y análisis, y un dominio de los instrumentos analítico-cuantitativos más relevantes. Por ello, el plan de estudios, dentro del módulo 4 “Métodos cuantitativos para la economía” dedica un apartado a la materia de Estadística, estructurada en dos asignaturas: Estadística económica e Inferencia estadística. La misión fundamental de la asignatura Inferencia Estadística es deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra). La bondad de estas deducciones se mide en términos probabilísticos, es decir, toda inferencia se acompaña de su probabilidad de acierto. La estadística inferencial comprende: teoría de muestras, estimación de parámetros, contraste de hipótesis, diseño experimental e inferencia bayesiana.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
E03 Aprender a utilizar los principios y valores constitucionales como herramienta de trabajo en la interpretación del ordenamiento jurídico.
E06 Dominar las nuevas tecnologías aplicándolas al Derecho (Bases de datos de legislación y jurisprudencia, bibliografías) y utilizar Internet en la obtención de información y en la comunicación de datos.
E16 Identificar las teorías básicas de la ciencia económica y analizar la realidad social desde una perspectiva económica y su incidencia en el Derecho.
G01 Conocimiento de una segunda lengua extranjera, preferentemente el inglés, en el Nivel B1 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas.
G03 Una correcta comunicación oral y escrita.
G04 Incorporar el sentido y los principios éticos en su actividad profesional
G05 Compromiso con la cultura de la paz, los valores democráticos, los derechos humanos y los principios de igualdad de oportunidades, no discriminación y accesibilidad universal para las personas con discapacidad, así como las cuestiones de género.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Capacitar al estudiante para la búsqueda de información, su análisis, interpretación, síntesis y transmisión.
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 los modelos de previsión económica.
Resultados adicionales
Descripción
El alumno será capaz de: a) Acceder a la información estadístico-económica relevante. b) Comprensión y aplicación de la aproximación de variables aleatorias, como potente herramienta para resolver problemas formados por la acumulación de infinidad de pequeños fenómenos aleatorios. c) Capacidad para extraer una muestra de una población con un nivel de aleatoriedad y representatividad suficientes para garantizar la validez de las conclusiones extraídas. d) Identificar la distribución del fenómeno objeto de estudio en una población y estimar sus parámetros (o características) mediante los mejores procedimientos posibles. e) Saber identificar ante un problema las hipótesis adecuadas y
manejar las técnicas correspondientes para contrastarlas. f) Habilidad para reconocer un problema, analizarlo y resolverlo utilizando el método científico. g) Utilizar software básico para el análisis estadístico (Excel y R) h) Resolver problemas de forma creativa e innovadora. i) Trabajar y aprender de forma autónoma y con iniciativa personal. j) Colaborar con otros alumnos para la consecución de trabajos en grupo. k) Escuchar y defender argumentos de forma oral y escrita.
6. TEMARIO
  • Tema 1: DISTRIBUCIONES DERIVADAS DE LA NORMAL Y TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
    • Tema 1.1: CONVERGENCIA DE SUCESIONES DE VARIABLES ALEATORIAS: TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
    • Tema 1.2: DISTRIBUCIONES DERIVADAS DE LA NORMAL
  • Tema 2: DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO
    • Tema 2.1: MUESTREO: ESTADÍSTICOS Y SUS DISTRIBUCIONES
    • Tema 2.2: MUESTREO EN POBLACIONES NORMALES
  • Tema 3: ESTIMADORES Y SUS PROPIEDADES
    • Tema 3.1: ESTIMACIÓN PUNTUAL: CONCEPTO Y PROPIEDADES DE LOS ESTIMADORES
    • Tema 3.2: MÉTODOS DE ESTIMACIÓN PUNTUAL
    • Tema 3.3: ESTIMACIÓN POR INTERVALOS
  • Tema 4: CONTRASTES DE HIPÓTESIS
    • Tema 4.1: CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS
    • Tema 4.2: CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS
    • Tema 4.3: CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
  • Tema 5: ANÁLISIS DE LA VARIANZA
    • Tema 5.1: INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE LA VARIANZA
    • Tema 5.2: ANÁLISIS DE LA VARIANZA DE UN FACTOR
    • Tema 5.3: ANÁLISIS DE LA VARIANZA DE VARIOS FACTORES
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 E03 E16 E06 G04 G01 1.33 33.25 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 y aplicaciones prácticas.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Combinación de métodos E03 E16 E06 G03 G04 G05 G01 0.67 16.75 S N N Se valora la participación
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo E03 E16 E06 G04 G01 2.08 52 S N N Trabajo autónomo del alumno tutorizado por el profesor. Preparación con lectura previa
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Trabajo en grupo E03 E16 E06 G03 G04 G05 G01 0.72 18 S N N Talleres de trabajo en grupo. 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.
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo E16 G03 G04 G01 0.8 20 S N N Prácticas individuales, se pondrá a disposición del alumno problemas que deberá resolver y, cuando así se indique, entregar al profesor antes de finalizar cada uno de los temas en que se divide
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E03 E16 E06 G03 G04 G01 0.04 1 S N N Prueba autoevaluable tipo test.
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E03 E16 E06 G03 G04 G01 0.08 2 S S S Realización de prueba escrita con cuestionario y ejercicios a resolver.
Otra actividad presencial [PRESENCIAL] Combinación de métodos E03 E16 E06 G04 0.28 7 N N N Realización de seminarios y tutorías grupales
Total: 6 150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 Horas totales de trabajo presencial: 60
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 Horas totales de trabajo autónomo: 90
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 5.00% 0.00% Se valorará la actitud activa del estudiante en el aula.
Realización de trabajos de campo 20.00% 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.
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 65.00% 0.00% Prueba escrita con ejercicios prácticos a resolver.
Total: 100.00% 0.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
En la Prueba Final habrá que obtener un mínimo de cuatro puntos para que el resto de actividades sean consideradas.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Sólo se podrá recuperar la calificación 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
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3.25
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 1.75
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 2
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 7

Tema 1 (de 5): DISTRIBUCIONES DERIVADAS DE LA NORMAL Y TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 8
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 3
Periodo temporal: 2.5 semanas

Tema 2 (de 5): DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 8
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 3
Periodo temporal: 2.5 semanas

Tema 3 (de 5): ESTIMADORES Y SUS PROPIEDADES
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 8
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 15
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 2
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 6
Periodo temporal: 4 semanas

Tema 4 (de 5): CONTRASTES DE HIPÓTESIS
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 8
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 15
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 8
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 6
Periodo temporal: 4 semanas

Tema 5 (de 5): ANÁLISIS DE LA VARIANZA
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 6
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 8
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 2
Periodo temporal: 2 semanas

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: La planificación podrá variar en función del calendario y de las necesidades docentes.
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Canavos, G.C. & Miller D.M. Modern Business Statistics Duxbury Resource Center 978-0534168360 1994  
Canavos, George C. Probabilidad y estadística :aplicaciones y métodos McGraw-Hill 84-481-0038-7 2003 Ficha de la biblioteca
Casas Sánchez, José M. Estadística. II, Inferencia estadística Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A. 978-84-9961-024-5 2011 Ficha de la biblioteca
Casas Sánchez, José M. Inferencia estadística : (incluye ejercicios resueltos) Centro de Estudios Ramón Areces 9788480042635 2009 Ficha de la biblioteca
Hand,Diamond J. Statistics: A very short introduction Oxford U.P. 978-0199233564 2008  
Martín-Pliego López, Fco. Javier Problemas de inferencia estadística Thompson 84-9732-355-6 2005 Ficha de la biblioteca
Pérez, R. Análisis de datos económicos Pirámide 84-368-0728-6(o.c.) 1997 Ficha de la biblioteca
Rohatgi, Vijay K. An introduction to probability theory and Mathematical Stati John Wiley 0-471-73135-8 1976 Ficha de la biblioteca
Rohatgi, Vijay K. Statistical inference Dover 0-486-42812-5 (pbk.) 2003 Ficha de la biblioteca
Ruiz-Maya, Luis Fundamentos de inferencia estadística AC Thomson Paraninfo 84-9732-354-8 2004 Ficha de la biblioteca
Wasserman, Larry A. All of Statistics: A concise course in Statistical Inference Springer 978-0387402727 2004  
Webster, Allen L. Estadística aplicada a los negocios y la economia McGraw-Hill 958-410-072-6 2000 Ficha de la biblioteca



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