Facultad de Ciencias Sociales
Diplomatura en Ciencias Empresariales
Asignatura: Estadística Empresarial Duración: 1er Cuatrimestre Carácter: Optativa
Tipo: Teórica - Práctica Departamento: Estadística e Investigación
Operativa
Horas teóricas: 40 Horas prácticas: 20 Créditos: 6
Características de la asignatura – Introducción.
La asignatura “Estadística Empresarial” se imparte en la Diplomatura de Ciencias Empresariales, es una materia optativa con una carga lectiva de 6 créditos, 4 teóricos y 2 prácticos, y se desarrolla durante el primer cuatrimestre.
Objetivos
Perfeccionamiento de los conceptos adquiridos en cursos anteriores de Estadística. Utilización de paquetes estadísticos para Inferencia Paramétrica.
Iniciación a la inferencia no paramétrica. Manejo de diversos contrates no paramétricos. Utilización y manejo de tablas de contingencia.
Aprendizaje de la metodología de un Control Estadístico de Calidad.
Actividades a realizar.
Aquellos alumnos que cursen esta asignatura deberán asistir de manera obligatoria a clase (se pasará lista todos los días) y elaborar un trabajo final de curso. El trabajo que presenten y su participación en clase generará su calificación final.
Al final del cuatrimestre se realizará un final optativo, posiblemente en el mes de febrero, para aquellos alumnos que quieran subir nota. La fecha de dicho final será consensuada con los alumnos. En ningún caso el alumno podrá ver reducida la calificación obtenida con anterioridad a la realización del final.
Los alumnos que no hayan asistido a clase (más de cinco faltas) o no hayan elaborado el trabajo tendrán que examinarse de forma obligatoria de dicho final.
Metodología.
La enseñanza tiene una doble vertiente: teórica y práctica. Las clases teóricas consistirán en exponer el contenido del programa, intentando que los alumnos participen y expongan sus opiniones sobre los temas tratados. Las clases prácticas estarán orientadas a la resolución de distintos tipos de ejercicios y problemas relacionados con el tema expuesto. Para ello se resolverán ejercicios en el aula y en soporte informático, utilizando para ello el programa estadístico SPSS.
Programa Sintético.
SECCIÓN 1. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA MATEMÁTICA:
CAPÍTULO 1: ESTADÍSTICA MATEMÁTICA.
TEMA 1. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. 1.1. Objeto y necesidad de la inferencia estadística.
1.2. Población y muestra.
1.3. Inferencia clásica y bayesiana. Inferencia paramétrica y no paramétrica. 1.4. Muestra aleatoria simple. Concepto de estadístico.
1.5. Muestreo artificial: Método de Montecarlo. Muestreo en poblaciones finitas. 1.6. Idea intuitiva de estimador puntual, intervalo de confianza y contraste de hipótesis TEMA 2. DISTRIBUCIONES ASOCIADAS A LA LEY NORMAL
2.1. Distribución chi-cuadrado 2.2. Distribución t-Student 2.3. Distribución F de Snedecor
TEMA 3. ESTADÍSTICOS MUESTRALES 3.1. El modelo paramétrico. Ejemplos 3.2. Estadístico media muestral. Propiedades 3.3. Estadístico varianza muestras. Propiedades 3.4. Otras características muéstrales.
3.5. Estadísticos ordenados.
3.6. Función de distribución muestral
TEMA 4. DISTRIBUCIÓN DE LOS ESTADÍSTICOS MUESTRALES DE UNA POBLACIÓN NORMA.
4.1. Distribución para la media de una muestra procedente de una población Normal con varianza conocida
4.2. Distribución de la varianza y cuasi-varianza de una muestra independiente procedente de una población Normal
4.3. Distribución para la media de una muestra procedente de una población normal con varianza desconocida: El cociente t-Student
4.4. Distribuciones de probabilidad para la diferencia de medias de dos muestras procedentes de sendas distribuciones Normales
4.5. Distribución del cociente de varianzas 4.6. Distribución de una proporción muestras
4.7. Distribución para la diferencia de proporciones muéstrales TEMA 5. ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS.
5.1. Introducción
5.2. Método de máxima verosimilitud para la obtención de estimadores
5.2.1. Elemento de verosimilitud muestras de una variable aleatoria discreta 5.2.2. Verosimilitud muestras de una variable aleatoria continua
5.2.3. Método de obtención del estimador máximo verosímil en el caso de un sólo parámetro
5.2.4. Método de obtención de los estimadores máximo verosímiles en el caso de varios parámetros
5.3. Método de los momentos para la obtención de estimadores puntuales 5.4. Relación entre el método de máxima verosimilitud y el de los momentos 5.5. Propiedades deseables para un estimador paramétrico
5.5.2. Estimadores eficientes 5.5.3. Estimadores consistentes 5.5.4. Estimadores suficientes
TEMA 6. ESTIMACIÓN MEDIANTE INTERVALOS DE CONFIANZA. 6.1. Introducción
6.2. Intervalos de confianza para la media de una distribución Normal 6.3. Intervalo de confianza para una proporción
6.4. Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos poblaciones normales 6.5. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones.
6.6. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal 6.7. Intervalo de confianza para la razón de varianzas
6.8. Construcción de regiones de confianza. TEMA 7. CONTRASTE DE HIPÓTESIS.
7.1. Introducción
7.2. Formulación de un contraste de hipótesis
7.3. Contraste de hipótesis para la media de una población Normal 7.3.1. Contraste para la media cuando la varianza es conocida 7.3.2. Contraste para la media cuando la varianza es desconocida 7.4. Contraste para proporciones
7.5. Contraste para la diferencia de medias 7.6. Contraste para la diferencia de porcentajes 7.7. Contraste para la varianza
7.7.1. Región de rechazo y función de potencia
7.7.2. Cálculo de 2 y del tamaño muestras necesarios para alcanzar determinado valor de potencia
7.8. Contraste para la razón de varianzas 7.9. Contraste de razón de verosimilitudes
7.10. Contrastes de contingencia y de bondad de ajuste. 7.10.1.Contraste de bondad de ajuste o adherencia 7.10.2.Tablas de contingencia
TEMA 8. CONTRASTE NO PARAMÉTRICO. 8.1. Introducción
8.2. Prueba de Kolmogorov – Smirnov
8.3. Prueba de Wald-Wolfowith para la comparación de la distribución en dos poblaciones
8.4. Prueba del signo 8.5. Test de Wilcoxon Bibliografía
ABAD MONTES F. Y VARGAS JIMÉNEZ M. Estadística, 1991
ARNAIZ, G.
Introducción a la Estadística Teórica. Lex Nova, 1978 BARBANCHO, ALFONSO G.
Estadística Teórica Básica. Probabilidad y Modelos Probabilísticos Ariel, 1992. CALCO, F.-SARRAMONA, J.
CANAVOS G.
Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos, Ed. Mc. Graw-Hill, CARIDAD, J.M.
Cálculo de Probabilidades y Análisis de Datos. Vol. I y II. Servicio de Publicaciones de la
Universidad de Córdoba, 1985 CRAMER, H.
Teoría de probabilidades y aplicaciones. Aguilar, 1970 CRAMER, H.
Métodos matemáticos de la Estadística. Aguilar, 1968 CUADRAS, C.M.
Fundamentos de Estadística. Aplicaciones a las Ciencias Humanas. PPU, CUADRAS, C.M.
Problemas de Probabilidad y Estadística. PPU, 1982 DE-GROOT, M.H.
Probabilidad y Estadística. Addison-Wesley, 1989 DURA, J.M.- LOPEZ, J.M.
Fundamentos de Estadística. Ariel, 1988 GUTIÉRREZ JÁIMEZ, R. Y OTROS.
Curso básico de Probabilidad, Ed. Pirámide, 1993 GUTIÉRREZ JÁIMEZ, R. Y OTROS.
Inferencia Estadística, un enfoque clásico, Ed. Pirámide, HOEL, P.G.
Introducción a la Estadística matemática. Ariel, 1976 LOPÉZ CACHERO M.
Fundamentos y Métodos de Estadística, Ed. Pirámide,1978 MARTÍN ANDRÉS A. Y LUNA DEL CASTILLO J. DE D.
Bioestadística para las ciencias de la salud, Ed. Norma, 1990 LIPSCHUTZ, S.
Probabilidad. Mc Graw Hili, 1970 LOPEZ CACHERO, M.
Fundamentos y Métodos de Estadística. Pirámide, 1985 LOPEZ DE LA MANZANARA, J.
Problemas de Estadística. Pirámide, 1977
MARTINEZ DE LEJARZA, l. - MARTINEZ DE LAJARZA, J.
Probabilidad y Modelos de Estadística Empresarial. Nova Delhi S.L, 1992 PEÑA, D.
Estadística 1. Fundamentos. Alianza Universidad Textos, 1986 PEREZ DIEZ DE LOS RIOS, J.L - ARIAS MARTIN, C.
Introducción al Cálculo de Probabilidades. Gráficas Minerva, 1993 RIOS, S.
Métodos Estadísticos. Castillo, 1975. RUIZ MAYA, L.
Problemas de Estadística. AC, 1989 SPIEGEL, M.R.
Estadística. Mc Graw Hill, 1.990 SPIEGEL, S.
Probabilidad y Estadística. Mc Graw Hill, 1976 HOEL, P.G.
KAY LAI CHUNG
Teoría Elemental de la Probabilidad y de los Procesos Estocásticos Reverté, 1983 KALBFLEISCH, J.G.
Probabilidad e Inferencia Estadística. Vol I y II AC, 1984 y 1987 KRIEF, A.- LEVY, S.
Cálculo de Probabilidades. Problemas Pirámide, 1978 LARSON, H.J.
Introducción a la Teoría de las Probabilidades e Inferencia Estadística Limusa, 1978 LIPSCHUTZ, S.
Probabilidad Mc Graw Hili, 1970 LOPEZ DE LA MANZANARA, J.
Problemas de Estadística Pirámide, 1977 MAISEI, L
Probabilidad y Estadística 1973 MOOD - GRAYBILL
Introducción a la Teoría de la Estadística Aquilar, 1972 PARZEN,E.
Teoría Moderna de las Probabilidades y sus Aplicaciones. Limusa, 1979 PEÑA, D.
Estadística 1. Fundamentos. Alianza Universidad Textos, 1986 PEÑA, D.
Estadística 1. Fundamentos. Alianza Universidad Textos, 1986 WENTZAL, E.S.-OWTSCHAROW, LA.
Problemas de Cálculo de Probabilidades. Paraninfo WONNACOTT T.H. - WONNACOT, R.J.
Fundamentos de Estadística para Administración y Economía. Limusa, 1981 YAMANE, T.
