Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA EMPRESA
Código:
54336
Tipología:
OPTATIVA
Créditos ECTS:
6
Grado:
D004 - DOBLE GRADO DERECHO-ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS - (CU)
Curso académico:
2019-20
Centro:
401 - FACULTAD CC. SOCIALES CUENCA
Grupo(s):
30 
Curso:
6
Duración:
Primer cuatrimestre
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: ROMAN MINGUEZ SALIDO - Grupo(s): 30 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Facultad de Ciencias Sociales. Despacho 3.13
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
Ext. 4269
roman.minguez@uclm.es
Tutorías Presenciales: Primer Cuatrimestre: Martes 16:00-20:00 Miércoles: 11:00-13:00 Segundo Cuatrimestre: Lunes: 11:00-14:00, 18:30-20:30; Martes: 11:00-12:00

Profesor: JOSE MONDEJAR JIMENEZ - Grupo(s): 30 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Cardenal Gil de Albornoz/3.26
ECO.POL/ HAC. PUB.,EST.ECO./EMP Y POL EC
Ext 4246
jose.mondejar@uclm.es
Lunes de 9:30 a 12:30 y martes de 9:30 a 11:30 y 13:30 a 14:30

2. REQUISITOS PREVIOS

Es recomendable (aunque no obligatorio) haber superado las asignaturas de Estadística Empresarial e Inferencia Estadística e Introducción a la Econometría

 
 
3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
jo de herramientas ActualmenteActualmente es muy frecuente en el mundo de la empresa la disponibilidad de grandes volúmenes de
datos y el manejo de herramientas Actualmente es muy frecuente en el mundo de la empresa la disponibilidad de grandes volúmenes de datos
y el manejo de herramientas informáticas que permiten 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 como “data mining" mining”. es muy frecuente en el mundo de la empresa la disponibilidad de grandes volúmenes de
datos y el manejo de herramientas informáticas que permiten 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.

Actualmente es muy frecuente en el mundo de la empresa la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el manejo de herramientas informáticas que permiten la extracción adecuada de la información que encierran. En este proceso, el conocimento 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 las variables en datos multidimensionales, lo que se conoce en la literatura estadística como "Data Mining".


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
E07 Analizar con espíritu crítico el ordenamiento jurídico que permita la identificación de los valores sociales subyacentes en las normas y principios jurídicos.
E08 Trabajar en el diálogo, debate, argumentación y en la propuesta de soluciones razonables en diferentes contextos.
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
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
No se han establecido.
Resultados adicionales
Descripción
- Manejo de software estadístico especializado.
- Acceder a la información estadístico-económica relevante.
- Comprensión y aplicación de las técnicas estadísticas más habituales para resolver problemas estadísticos.
- Habilidad para reconocer un problema, analizarlo y resolverlo utilizando el método científico.
- Trabajar y aprender de forma autónoma y con iniciativa personal.
- Colaborar con otros alumnos para la realización de trabajos en grupo.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Introducción al Análisis Multivariante. Distribución Normal Multivariante.
  • Tema 2: Análisis de la Varianza.
  • Tema 3: Técnicas de Reducción de la Dimensión.
  • Tema 4: Técnicas de Agrupación.
  • Tema 5: Técnicas para el Análisis de Datos Cualitativos.
  • Tema 6: Otras Técnicas para el Análisis de Datos en la Empresa.
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 E07 E08 G01 G03 G04 0.9 22.5 N N N Clases presenciales expositivas, en ellas el profesor centrará el tema y se explicarán los contenidos fundamentales del mismo.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Combinación de métodos E07 E08 G01 G04 0.9 22.5 N N N Clase presencial de prácticas: ejercicios, seminarios, debates.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo E07 E08 G01 G04 1.6 40 N N N Trabajo autónomo del alumno tutorizado por el profesor.
Otra actividad presencial [PRESENCIAL] Seminarios E07 G01 G03 G04 0.52 13 S N N Realización de actividades presenciales tutorizadas por parte del profesor.
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Trabajo en grupo E07 E08 G01 G03 G04 2 50 S S S 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.
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E07 G01 G04 0.08 2 S S S Preparación y realización de prueba escrita con cuestionario y ejercicios a resolver.
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 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 20.00% 0.00% El alumno tendrá que resolver y entregar una selección de problemas que el profesor irá indicando a lo largo del curso.
Prueba final 40.00% 0.00% Prueba escrita de carácter teórico-práctico.
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 al trabajo de campo y la resolución de problemas o casos.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
No se ha introducido ningún criterio de evaluación
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
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 2

Tema 1 (de 6): Introducción al Análisis Multivariante. Distribución Normal Multivariante.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 5
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] 1
Grupo 30:
Inicio del tema: 09/09/2019 Fin del tema: 29/09/2019

Tema 2 (de 6): Análisis de la Varianza.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3.5
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 3.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 6
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] 2
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 9
Grupo 30:
Inicio del tema: 30/09/2019 Fin del tema: 27/10/2019

Tema 3 (de 6): Técnicas de Reducción de la Dimensión.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] 3
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 10
Grupo 30:
Inicio del tema: 28/10/2019 Fin del tema: 10/11/2019

Tema 4 (de 6): Técnicas de Agrupación.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] 2
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 10
Grupo 30:
Inicio del tema: 11/11/2019 Fin del tema: 24/11/2019

Tema 5 (de 6): Técnicas para el Análisis de Datos Cualitativos.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3.5
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] 2
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 10
Grupo 30:
Inicio del tema: 25/11/2019 Fin del tema: 08/12/2019

Tema 6 (de 6): Otras Técnicas para el Análisis de Datos en la Empresa.
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4.5
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Combinación de métodos] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 8
Otra actividad presencial [PRESENCIAL][Seminarios] 3
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo en grupo] 11
Grupo 30:
Inicio del tema: 09/12/2019 Fin del tema: 20/12/2019

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
 
Cuadras, C. M. Metodos de analisis multivariante PPV 84-7665-771-4 1991 Ficha de la biblioteca
Everitt, Brian An introduction to applied multivariate analysis with R / Springer, 978-1-4419-9649-7 2011 Ficha de la biblioteca
Hair, J., Anderson, R., Tatham, R. y Black, W. Análisis multivariante Prentice Hall 978-84-8322-035-1 2010 Ficha de la biblioteca
Peña, Daniel Análisis de datos multivariantes McGraw-Hill, Interamericana de España, 978-84-481-3610-9 2010 Ficha de la biblioteca
Pérez López, César Análisis multivariante de datos: aplicaciones con IBM SPSS, Garceta 978-84-1545-273-7 2013 Ficha de la biblioteca
Uriel Jiménez, Ezequiel Análisis multivariante aplicado: aplicaciones al marketing, Thomson 84-9732-372-6 2005 Ficha de la biblioteca



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