Guía docente de Estadística Descriptiva (2231111)
Grado
Rama
Módulo
Materia
Curso
Semestre
Créditos
Tipo
Profesorado
Teórico
Práctico
- Juan Antonio Maldonado Jurado Grupos: 2 y 3
- Yolanda Román Montoya Grupo: 1
Prerrequisitos y/o Recomendaciones
En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0
Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)
- Estadística Descriptiva univariante: métodos gráficos y numéricos.
- Estadística Descriptiva multivariante: métodos gráficos y numéricos.
- Números índice.
Competencias
Competencias Generales
- CG01. CG01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos módulos que, partiendo de la base de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se desarrollan en la propuesta de título de Grado en Estadística que se presenta.
- CG02. CG02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la Estadística y ámbitos en que esta se aplica directamente.
- CG03. CG03. Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
- CG04. CG04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.
- CG05. CG05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
- CG06. CG06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.
- CG08. CG08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica.
Competencias Específicas
- CE01. CE01. Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones.
- CE02. CE02. Conocer, saber seleccionar y saber aplicar, técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.
- CE03. CE03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales.
- CE04. CE04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales, así como conocer herramientas de validación de los mismos.
- CE06. CE06. Comprender y utilizar básicamente el lenguaje matemático.
- CE07. CE07. Conocer los conceptos y herramientas matemáticas necesarias para el estudio de los aspectos teóricos y prácticos de la Probabilidad, la Estadística y la Investigación Operativa.
- CE08. CE08. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, bases de datos, visualización gráfica y optimización, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas.
- CE09. CE09. Conocer los conceptos básicos y habilidades propias de un ámbito científico o social en el que la Estadística o la Investigación operativa sean una herramienta fundamental.
- CE10. CE10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y del secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional como profesionales de la Estadística.
Resultados de aprendizaje (Objetivos)
- Saber resumir e interpretar la información contenida en un conjunto de datos.
- Representar gráfica y numéricamente conjuntos de datos univariantes y bivariantes.
Programa de contenidos Teóricos y Prácticos
Teórico
- Tema 1. Estadística Descriptiva Unidimensional.
- Introducción a la Estadística.
- Distribución de frecuencias. Tablas estadísticas
- Representaciones gráficas
- Medidas de posición
- Medidas de dispersión
- Medidas de forma
- Tema 2. Estadística Descriptiva Bidimensional.
- Distribuciones bidimensionales: Marginales y condicionadas.
- Representaciones gráficas.
- Independencia estadística.
- Momentos bidimensionales.
- Regresión y correlación.
- Medidas de asociación.
- Tema 3. Números índice.
- Introducción.
- Índices simples
- Índices compuestos
- Deflación de series
Práctico
- Resolución de problemas relativos al Temario teórico.
Bibliografía
Bibliografía fundamental
- Abad, F. y Vargas, M. (1992). Estadística, Júfer
- Calot, G. (1988). Curso de Estadística Descriptiva. Paraninfo. Madrid.
- Casas Sánchez, J.M. y Santos Peña, J. (1995). Introducción a la Estadística para Economía y Administración de Empresas. Ed. Centro de Estudios Ramón Areces S.A.
- Hermoso Gutiérrez, J.A. y Hernández Bastida, A. (2000). Curso básico de Estadística Descriptiva y Probabilidad. Némesis.
- Martínez Álvarez, F. y Martínez Álvarez, M.C. (2013). Problemas de Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. Godel impresiones digitales.
- Milton, J.S., Arnold, J.C. (2004). Probabilidad y Estadística (con aplicaciones para Ingeniería y Ciencias Computacionales). McGraw-Hill Interamericana, México.
- Tomeo, V. y Uña. I. (2009). Estadística Descriptiva, Garceta
Bibliografía complementaria
- Casa, E. (1994). 200 problemas de Estadística Descriptiva. Vicens-Vives. Madrid
- Cuadras, C.M. (1995). Problemas de Probabilidad y Estadística. Vol.1: Probabilidades. PPU, Barcelona.
- Mann, P.S. (2005). Introductory statistics: using technology, John Wiley & Sons (2005)
- Martín Guzmán, M.P. y Martín Pliego, F.J. (1989). Curso básico de Estadística Económica. AC. Madrid.
- Martínez Álvarez, C. y Martínez Álvarez, F. (2014). Apuntes de Estadística y Optimización. Ed. Godel impresiones digitales S.L.
- Weinberg, S., Harel, D and Abramowitz, S.K. 2021. Statistics using R. An integrative approach. Cambridge University Press
Enlaces recomendados
- https://prado.ugr.es/
- Instituto Nacional de Estadística: http://www.ine.es/
- Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía: http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/
Metodología docente
- MD01. MD1. Lección magistral/expositiva
- MD02. MD2. Sesiones de discusión y debate
- MD03. MD3. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos
- MD04. MD4. Prácticas en sala de informática
- MD05. MD5. Seminarios
- MD06. MD6. Ejercicios de simulación
- MD08. MD8. Realización de trabajos en grupo
- MD09. MD9. Realización de trabajos individuales
Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)
Evaluación Ordinaria
Pruebas finales: Examen teórico-práctico: 70%
Para la parte del trabajo autónomo y participación en actividades de clase, se evaluarán ejercicios de entrega y/o de control así como la participación activa del alumno en la actividad docente. La ponderación de este bloque será del 30%. Dentro de este apartado, la participación activa del alumno se evaluará con un 5%.
Evaluación Extraordinaria
- Examen teórico-práctico. Ponderación en la calificación final: 100%.
Evaluación única final
La evaluación única final a la que el alumno se puede acoger en los casos indicados en la “Normativa de Evaluación y de Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada” (Aprobada por el Consejo de Gobierno en su sesión de 20 de mayo de 2013) consistirá en un examen teórico-práctico. Ponderación en la calificación final: 100%.
Información adicional
Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).
Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).
Software Libre
Se utilizará el software libre R.