ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 3 Expository Class: 18 Interactive Classroom: 30 Total: 51
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
- Conocer y manejar las técnicas estadísticas necesarias para el análisis descriptivo de datos económicos y empresariales, así como a metodología de las principales estadísticas de las que se dispone.
- Conocer y comprender los conceptos y métodos propios de la probabilidad y la inferencia estadística, así como su aplicación al análisis de los fenómenos económicos y empresariales.
- Realizar análisis estadísticos básicos utilizando herramientas informáticas.
- Seleccionar y aplicar las técnicas estadísticas más adecuadas al análisis de cada fenómeno, así como interpretar los resultados obtenidos.
Tema 1.- INTRODUCCIÓN.
1.1.- La Ciencia Estadística, definición y contenido.
1.2.- Conceptos básicos de Estadística: Población, Subpoblación, Muestra, Variables, Atributos y Escalas.
Tema 2.- ANÁLISIS DE DATOS UNIVARIANTES.
2.1 - Distribuciones de frecuencias.
2.2.- Representaciones gráficas.
2.3.- Medidas: Resumen numérico de datos cuantitativos univariantes.
TEMA 3.- ANÁLISIS DE DATOS BIVARIANTES.
3.1.- Distribuciones bidimensionales. Tabulación y representaciones gráficas.
3.2.- Distribuciones marginales y condicionadas.
3.3.- Medidas: Resumen numérico de datos cuantitativos bivariantes.
3.3.- Dependencia e independencia estadística. Covarianza.
TEMA 4.- PROBABILIDAD Y MODELOS PROBABILÍSTICOS.
4.1.- Experimentos aleatorios, espacio muestral y sucesos.
4.2.- Propiedades de la probabilidad. Probabilidad condicionada.
4.3.- Variables aleatorias y sus características.
4.4.- Modelos de probabilidad discretos: Ensayos de Bernoulli y distribuciones relacionadas.
4.5.- Modelos de probabilidad continuos: Distribución uniforme y distribución normal.
4.6.- Introducción a la distribución normal bivariante.
TEMA 5.- INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
5.1.- Población y muestra. Muestreo aleatorio simple.
5.2.- Estimación puntual de parámetros: proporción y media.
5.3.- Intervalo de confianza para la proporción y para la media.
BÁSICA:
Esteban García, J. y otros (2011): Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Ed. Paraninfo, Madrid.
Martín Pliego, F.J., García Secades, M. (2007): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial: Teoría y práctica. Ed. Thomson, Madrid.
Martín Pliego, F.J., Ruiz-Maya Pérez, L. (2005): Fundamentos de Probabilidad. Ed. Thomson, Madrid.
Peña, D., Romo, J. (1997): Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. Ed. McGraw- Hill/ Interamericana de España
Ruiz Muñoz, D. (2004): Manual de Estadística editado por eumed.net. ISBN: 84-688-6153-7 https://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf
Tomeo Perucha, V.; Uña Juárez, I. (2009): Estadística descriptiva. Ed. Garceta, Madrid
COMPLEMENTARIA:
Anderson, D. R.; Sweeney, D.J., Williams, T.A. (2001): Estadística para Administración y Economía. Vol.I. Thomson ed.
Berenson, M.L., Levine, D.M. (1996): Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. Pearson Educación / Prentice Hall.
Casas Sánchez, J.M. (1996): Inferencia Estadística para Economía y Administración de Empresas. Centro de Estudios Ramón Areces.
Durá Peiró, J.M., López Cuñat, J.M. (1989): Fundamentos de Estadística. Estadística descriptiva y Modelos Probabilísticos para la Inferencia. Ariel.
Freund, J.Y., Miller, I., Miller, M. (2000): Estadística matemática con aplicaciones. Pearson Educación / Prentice Hall.
García Barbancho, A. (1992): Estadística Teórica Básica. Probabilidad y modelos probabilísticos. Ariel.
Kazmier, L.J. (2006): Estadística aplicada a administración y economía. McGraw Hil.
Levin, R.I., Rubin, D.S. (1996): Estadística para administradores. Pearson Educación / Prentice Hall.
Newbold, P. (1998): Estadística para los negocios y la economía. Prentice Hall.
Newbold, P. ; Carlson, W.L.; Thorne, B. (2007): Estadística para administración y economía. Prentice Hall.
Novales Cinca, A. (1998): Estadística y Econometría. McGraw Hill.
Ruiz-Maya, L., F.J. Martín Pliego. (1999): Fundamentos de Inferencia Estadística. Ed. AC. (2ª ed. 2000; 3ª ed.2005).
Sarabia Alegría, J.M. (2000): Curso práctico de estadística. Civitas.
Spiegel, M.R.; Schiller, J. ; Alu Srinivasan, R. (2010): Probabilidad y Estadística. McGraw Hill.
Triola, M.F. (2004): Estadística. Pearson Educación.
Webster A.L. (1996): Estadística aplicada a la empresa y a la economía. Irwin.
LIBROS DE EJERCICIOS
Baró Llinás, J. (1987): Cálculo de probabilidades. Parramón.
Baró Llinás, J. (1989): Inferencia estadística. Parramón.
Fernández- Abascal, H., M. Guijarro, J.L. Rojo y J.A. Sanz. (1995): Ejercicios de Cálculo de Probabilidades. Ariel.
Martín Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. y Ruiz-Maya L. (1998): Problemas de probabilidad. AC.
Martín Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. y Ruiz-Maya L. (2000): Problemas de inferencia estadística. AC.
C3 - Identificar los métodos numéricos para resolver problemas TIPO: Conocimientos o contenidos
C7 - Seleccionar fuentes estadísticas para la toma de decisiones empresariales TIPO: Conocimientos o contenidos
CP12 - Actuar en el ámbito de la economía y la empresa evaluando las desigualdades por razón de sexo/género TIPO: Competencias
CP2 - Interpretar la información relevante utilizando las técnicas de análisis y herramientas disponibles para dar apoyo a la toma de decisiones empresariales TIPO: Competencias
HD2 - Gestionar información procedente de distintas fuentes que permitan adquirir nuevos conocimientos y aplicarlos para responder a retos, resolver problemas y tomar decisiones TIPO: Habilidades o destrezas
HD5 - Manejar la comunicación oral y escrita de forma precisa y clara para transmitir conocimientos, metodologías, información, resultados, problemas y soluciones TIPO: Habilidades o destrezas
HD8 - Usar herramientas de cálculo y análisis, de distintos tipos de lenguajes y de tecnologías de la información y de la comunicación (TIC) TIPO: Habilidades o destrezas
Las sesiones expositivas tienen como objeto la explicación de los aspectos esenciales de cada uno de los temas incluidos en el programa, proporcionándole al estudiantado, la información adicional necesaria que le permita un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje autónoma.
Las sesiones interactivas (en seminario o en aula de informática) estarán orientadas a facilitar la compresión y aprendizaje de los contenidos de la asignatura y fomentar la participación del estudiantado mediante la resolución de problemas, relacionados con el ámbito de la economía en general y de la empresa en particular.
El estudiantado tendrá a su disposición recursos didácticos complementarios a las clases en el aula virtual de la asignatura en el Campus Virtual de la USC.
El sistema principal es el de evaluación continua, de modo que:
- El estudiantado obtendrá un 40% de la cualificación final en base al trabajo realizado a lo largo del cuatrimestre: participación en clase, resultados de las distintas pruebas, trabajos realizados.
- El 60% restante de la puntuación se obtendrá a través de un examen final.
- El sistema de evaluación en la oportunidad ordinaria es el mismo que en la oportunidad extraordinaria de recuperación.
- La evaluación continua es incompatible con la realización del examen final sobre el 100% de la nota.
De acuerdo con la Normativa de permanencia en la USC para el Grado y Máster (Art. 5.2) la mera asistencia y/o participación en cualquiera de las actividades sujetas a evaluación significará que la calificación final del estudiante es distinta de NO PRESENTADO.
El estudiantado que ya fuese evaluado de la asignatura en algún curso anterior podrá optar por hacer un examen final específico, el cual se valorará con el 100% de la nota. Esta opción, al tener la consideración de excepcional, deberá ser comunicada al profesorado de la asignatura en el plazo y forma que se indicará al comienzo del curso.
Valoración de la asistencia a las clases: se adopta el apartado d) del artículo 1 del Regulamento de asistencia a clase nas ensinanzas de grao e master: “As faltas de asistencia non poderán puntuar negativamente na nota da proba final de avaliación, pero si se poderán ter en conta na avaliación continua. En todo caso, de realizarse nas sesións de aula actividades que teñan algún tipo de ponderación na cualificación final da materia, o/a estudante que non asista a elas por unha causa xustificada poderá compensar a súa ausencia na forma en que se determine polo profesorado da materia. A falta de asistencia a actividades ordinarias que se realicen de forma síncrona fóra dos horarios establecidos para a materia non terán efectos na avaliación final, sen prexuízo das especificidades que se contemplen na programación docente”.
El estudiantado con dispensa de asistencia a clase será evaluado mediante un examen final específico, que se valorará con el 100% de la nota, tanto en la oportunidad ordinaria como en la extraordinaria de recuperación. La dispensa de asistencia está regulada por el “Regulamento de asistencia a clase nas ensinanzas oficiais de grao e master”.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la “Normativa de avaliación do rendemento académico do estudantado e de revisión de cualificacións”. Se incluye el uso indebido de las tecnologías.
EVALUACIÓN DE COMPETENCIAS:
Evaluación continua: C3, C7, CP12, CP2, HD2, HD5, HD8
Examen final: C3, CP2, HD2, HD5, HD8
La asignatura es de 6 créditos por lo que las horas de trabajo totales se distribuyen en 54h de horas de clase expositiva e interactiva, tutorías y evaluación, y 96 horas de trabajo personal del alumnado.
• El lenguaje matemático es necesario para el desarrollo de la asignatura ya que esta lengua es en la que se expresa la Estadística. En este sentido, el alumnado debe hacer el esfuerzo de emplear este lenguaje durante todo el curso.
• Siendo uno de los objetivos de la asignatura la interpretación de los resultados estadísticos obtenidos o de aquellos otros recogidos en otras fuentes, la participación y discusión en el aula es una herramienta muy útil para la comprensión de la asignatura.
Se utilizarán el Aula Virtual de la asignatura y aplicaciones informáticas de tipo hoja de cálculo, JASP y GRETL.
La asignatura se imparte en gallego.
Juan Carlos Estevez Nuñez
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- ecadrian.estevez [at] usc.es
- Category
- Professor: Temporary PhD professor
Bruno Blanco Varela
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- b.blanco.varela [at] usc.es
- Category
- Professor: Intern Assistant LOSU
| Monday | |||
|---|---|---|---|
| 17:40-19:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 6 |
| 01.22.2026 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 6 |
| 06.19.2026 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 6 |