Guía Docente CURSO 2021/2022 MODALIDAD: PRESENCIAL - ASISTENCIAS PROFESORES/ALUMNOS
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Guía Docente ESTADÍSTICA Y ECONOMETRÍA EMPRESARIAL CURSO: 3º SEMESTRE: 1º GRADO: ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS MODALIDAD: PRESENCIAL CURSO 2021/2022 FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES
Guía Docente / Curso 2021-2022
1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA
1.- ASIGNATURA:
Nombre: Estadística y Econometría Empresarial
Código: b307-13282
Curso(s) en el que se imparte: Tercero Semestre(s) en el que se imparte: Primero
Carácter: Obligatoria ECTS: 9 Horas ECTS: 45
Idioma: Español e inglés Modalidad: Presencial
Grado en que se imparte la asignatura: Grado en Administración y Dirección de Empresas
Facultad en la que se imparte la titulación: Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
2.- ORGANIZACIÓN DE LA ASIGNATURA:
Departamento: Matemática Aplicada y Estadística
Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
2. PROFESORADO DE LA ASIGNATURA
1.- IDENTIFICACIÓN DEL PROFESORADO:
Responsable de Asignatura DATOS DE CONTACTO
Nombre: Diego Mondéjar Ruiz
Tlfno (ext): 91 456 63 00 (15393)
Email: diego.mondejarruiz@ceu.es
Despacho: 0.08B
Profesor DATOS DE CONTACTO
Nombre: Roberto Atanes Torres
Tlfno (ext): 91 456 63 00 (15358)
Email: roberto.atanestorres1@ceu.es
Despacho: 0.04B
Profesor DATOS DE CONTACTO
Nombre: Cristina Aguirre Arrabal
Tlfno (ext): Tfno.: 914566300 (15361)
Email: aguiarr@ceu.es
Despacho: 0.05B
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Profesor DATOS DE CONTACTO
Nombre: Daniel Arrieta Rodríguez
Tlfno (ext):
Email: daniel.arrietarodriguez@ceu.es
Despacho:
Profesor DATOS DE CONTACTO
Nombre: Antonio Franco Rodríguez de Lázaro
Tlfno (ext): 91456 63 00 (15363)
Email: fralaz@ceu.es
Despacho: 0.07B
Profesor DATOS DE CONTACTO
Nombre: Rodrigo Martínez García
Tlfno (ext): 91456 63 00
Email: rodrigo.martinezgarcia@ceu.es
Despacho: 0.04B
2.- ACCIÓN TUTORIAL:
Para todas las consultas relativas a la asignatura, los alumnos pueden contactar con el/los
profesores a través del e-mail, del teléfono y en el despacho a las horas de tutoría que se harán
públicas, en el portal del alumno.
3. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA
La información observada sigue un comportamiento que permite generalizar el comportamiento
muestral a la población que representa. El Big Data está inundando el entorno socioeconómico en el
que nos encontramos, por ello resulta imprescindible el conocimiento de la Estadística inferencial
necesaria para entender el presente y tener la base adecuada para poder hacer predicciones y
estimaciones, tanto temporales como transversales.
Para cursar esta asignatura es recomendable tener conocimientos previos de Estadística
Descriptiva e Informática.
4. COMPETENCIAS
1.- COMPETENCIAS:
Código Competencias Básicas y Generales
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CB1 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de
estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a
un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos
aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de
estudio.
CB2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma
profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la
elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de
estudio.
CB3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes
(normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión
sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CG1 Capacidad para el pensamiento analítico y crítico.
Código Competencias Específicas
CE 2 Capacidad para identificar, formular y solucionar problemas aplicando criterios
profesionales y entendiendo la ubicación competitiva e institucional de la organización
identificando sus fortalezas y debilidades.
CE 4 Capacidad para realizar análisis críticos en términos cuantitativos y cualitativos, incluyendo
el análisis de datos, la interpretación y extrapolación a la realidad empresarial concreta.
2.- RESULTADOS DE APRENDIZAJE:
Utilizar las herramientas estadísticas adecuadas para el tratamiento y análisis de datos.
Interpretar correctamente, desde una perspectiva económica, los resultados del análisis estadístico.
Aplicar las técnicas estadísticas en la toma de decisiones en ambiente de riesgo en el marco general
de las investigaciones económicas.
5. ACTIVIDADES FORMATIVAS
1.- DISTRIBUCIÓN TRABAJO DEL ESTUDIANTE:
Total Horas de la Asignatura 270
Código Nombre Horas
Presenciales
AF2 Seminario 58
AF4 Prácticas Individuales 41
TOTAL Horas Presenciales 99
Código Nombre Horas No
Presenciales
AF0 Trabajo Autónomo del Estudiante 171
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2.- DESCRIPCIÓN ACTIVIDADES FORMATIVAS:
Actividad Definición
AF2: Seminarios Actividad formativa ordenada preferentemente a la competencia de
desarrollar, por parte de los estudiantes, las habilidades de aprendizaje que
les permitan asimilar contenidos adquiridos previamente, relacionar
conceptos económicos y de disciplinas afines y/o auxiliares y distintos
enfoques teóricos y metodológicos; permite profundizar en el estudio de
cada materia de un modo que habrá de ser en gran medida autónomo. La
actividad formativa se centra asimismo en que los estudiantes alcancen las
competencias necesarias para comunicar sus conclusiones -y los
conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos
especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades;
prioriza la participación y la puesta en común de los alumnos de la
interpretación razonada de los conocimientos y de las fuentes del área de
estudio, a partir de la coordinación del profesor.
AF4: Prácticas Actividad formativa ordenada preferentemente a la competencia de los
Individuales estudiantes en la recogida, manipulación y tratamiento de datos y variables
relevantes para el análisis económico, estadístico, financiero, contable y
fiscal; prioriza la realización par parte del alumno de actividades que
supongan la aplicación de conocimientos teóricos y/o técnicas adquiridas,
podrían ser individuales o conjuntas, dependiendo de la materia y
competencias que se pretenden adquirir
Trabajo autónomo Actividad formativa en la que el estudiante de forma autónoma gestiona su
aprendizaje a través del estudio de los materiales formativos.
6. SISTEMAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN
1.- ASISTENCIA A CLASE:
Para poder acogerse al sistema de evaluación continua es precisa la asistencia al 75% de las
clases, excepto alumnos de 4º y 5º curso. Por ello se realizarán controles de asistencia, que se
subirá periódicamente al Portal del Alumno. Ya que el alumno puede faltar el 25% del total de las
clases, no se admitirán justificaciones de ausencia.
2.- SISTEMAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN:
SISTEMAS DE EVALUACIÓN
Código Nombre Porcentaje
SE2 Examen escrito tipo test o prueba objetiva 10%
SE3 Examen escrito de preguntas de razonamiento 30%
SE4 Examen escrito con ejercicios, problemas, supuestos, etc. 60%
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3.- DESCRIPCIÓN SISTEMAS DE EVALUACIÓN:
CONVOCATORIA ORDINARIA (Evaluación Continua)
La evaluación del alumno se efectuará teniendo en cuenta:
• 2 Pruebas-Control: consistirán en exámenes escritos con ejercicios, preguntas tipo test y
con preguntas de razonamiento para evaluar los conocimientos adquiridos en cada bloque. Se
realizarán al final de cada bloque del temario. Supondrán el 50% de la calificación final.
• Prueba final: Examen obligatorio al final del semestre, escrito, con preguntas tipo test,
problemas y/o cuestiones de razonamiento sobre el contenido de toda la asignatura.
Supondrá el 50% de la calificación final. Para poder superar la asignatura es necesario tener
una nota mínima de 3 sobre 10 en esta prueba.
Para poder beneficiarse de la evaluación continua es necesario cumplir con la asistencia mínima
(75%),
CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA
• El alumno que no supere la asignatura en la convocatoria ordinaria, deberá presentarse al
examen final de la convocatoria extraordinaria, que abarcará toda la materia contenida en la
asignatura y supondrá el 100% de la nota final del alumno.
7. PROGRAMA DE LA ASIGNATURA
PARTE I: INFERENCIA ESTADÍSTICA Y DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS EN EL MUESTREO
TEMA 1: TEORÍA DE MUESTRAS
• Concepto de inferencia. Inferencia estadística
• Concepto de población, censo y muestra
• Tipos de muestreo. Muestra aleatoria simple
• Concepto de estadístico
TEMA 2: TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN
• Concepto de estimador. Media muestral, varianza muestral y cuasivarianza muestral.
Características
• Distribución de probabilidad de los estimadores según los diferentes tipos de distribución
de probabilidad de la población
• Propiedades de los estimadores: insesgadez, eficiencia, consistencia, suficiencia,
invarianza y robustez
TEMA 3: ESTIMACIÓN POR INTERVALOS
• Concepto de intervalo de confianza
• Intervalos de confianza de la media poblacional en distintas distribuciones de probabilidad
poblacional
• Intervalos de confianza para la varianza poblacional en poblaciones normales
• Aplicación del teorema de Chebychev para la obtención de intervalos de confianza
• Determinación del tamaño de la muestra
TEMA 4: CONCEPTOS GENERALES DE LOS CONTRASTES
• Hipótesis estadísticas
• Tipos de contrastes
• Errores de tipo I y tipo II: nivel de significación y potencia del contraste
• Región crítica y región de aceptación
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TEMA 5: CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS
• Contrastes de aleatoriedad muestral
• Contrastes de normalidad poblacional
• Contrastes de distribución poblacional
• Contrastes de independencia. Contraste de homogeneidad
TEMA 6: CONTRASTES PARAMÉTRICOS
• Contrastes de significación
• Contrastes de Neyman – Pearson
PARTE II: ANÁLISIS MULTIVARIANTE
TEMA 7: ANÁLISIS FACTORIAL
• Concepto. Hipótesis del modelo factorial
• Fases del análisis factorial
• Comunalidades y autovalores
• Métodos de extracción de factores. Análisis de Componentes Principales
• Rotaciones factoriales
• Obtención de puntuaciones factoriales
• Interpretación de los factores
TEMA 8: ANÁLISIS CLÚSTER
• Concepto y tipos de análisis: cualitativo y cuantitativo
• Métodos de agrupación
• Métodos de aglomeración jerárquicos. Dendograma y diagrama de témpanos
- Encadenamiento simple
- Encadenamiento completo
- Encadenamiento medio
- Método de Ward
- Método del centroide
• Métodos de partición no jerárquicos
- Secuencial
- Paralelo
• Otros métodos
• Validación del análisis clúster
TEMA 9: ANÁLISIS DISCRIMINANTE
• Fundamentos: características de las variables
• Tipos de análisis discriminante
• Análisis simple o de dos grupos
• Análisis múltiple
• Supuestos fundamentales
• Fases del análisis discriminante
• Función discriminante
• Inferencias y cálculo de probabilidades en el análisis discriminante
• Idoneidad de la clasificación
• Interpretación de la función discriminante
PROGRAMA DE PRÁCTICAS:
Al finalizar cada tema teórico se procederá a la realización de prácticas. El profesor resolverá
una serie de problemas en clase, con la participación de los alumnos. Posteriormente, ellos
deberán resolver y exponer en clase otra serie de problemas que tendrán disponibles en el
Portal del Alumno.
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8. BIBLIOGRAFÍA DE LA ASIGNATURA
1.- BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:
- Ruiz-Maya,L.; Martín Pliego, F.J. (1999). Fundamentos de Inferencia Estadística. AC
- Martín Pliego, F.J; Montero Lorenzo, J.M; Ruiz-Maya, L (2000). Problemas de Inferencia
Estadística. AC
- Córdoba Bueno, M.; Zamora Saiz, A., M. (2018). Fundaments of Statistical Inference. Dykinson
2.- BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:
- Bisquerra Alzina, R. (1989). Introducción conceptual al análisis multivariable. Un enfoque
informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. 2 volúmenes, PPV
- Cochran, W.G. Técnicas de Muestreo. CECSA
- Cuadras, C.M. (1981). Métodos de análisis multivariable. PPV
- Gil Flores, J.; García Jiménez, E.; Rodríguez Gómez, G. (2001). Análisis discriminante.
Colección: Cuadernos de Estadística. La Muralla
- Joaristi Olariaga, L.; Lizasoain Hernández, L. (2000). Análisis de correspondencias. Colección:
Cuadernos de Estadística. La Muralla
- Jonson, D.E. (2000). Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. International
Thomson Editores
- Lebart, L.; Morineau, A.; Fenelon, J.P. (1985). Tratamiento estadístico de datos. Marcombo-
Boixareu Editores
- Lebart, L.; Morineau, A.; Tabard, N. (1977). Technique de la description statistique, Méthodes et
Logiciels por L’analyse des Grands Tableaux. Dunod
- Luque, T. (1997). Investigación de márketing. Ariel Economía
- Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L. (2001). Estadística II: Inferencia. AC
- Martínez Arias, R. (1999). El Análisis Multivariante en la Investigación Científica. Colección:
Cuadernos de Estadística. La Muralla
- Miquel, S. y otros (1997). Investigación de Mercados. Mc Graw Hill
- Newbold, P. (1997). Estadística para los Negocios y la Economía. Prentice Hall
- Nortes Checa, A. (1995). Encuestas y Precios. Colección Matemáticas: cultura y aprendizaje.
Síntesis
- Parrada Frutos, I. (2001). Estadística empresarial con Microsoft Excel: Fórmulas, Tablas y
Funciones de Excel. AC
- Parrada Frutos, I. (2001). Estadística empresarial con Microsoft Excel: Problemas de Inferencia
Estadística. AC
- Pérez, C. (1999). Técnicas de Muestreo Estadístico. RA-MA
- Pérez, C. (2001). Técnicas Estadísticas con SPSS. Prentice Hall
- Quesada, V.; Isidoro, A.; López, L.A. (2000). Curso y ejercicios de Estadística. Alhambra
Universidad.
- Ruiz-Maya,L.; Martín Pliego, F.J.; Montero, J.Mª.; Uriztomé, P. (1995). Análisis estadístico de
encuestas: datos cualitativos. AC
- Tejedor Tejedor, F. J. (1999). Análisis de Varianza. Colección: Cuadernos de Estadística. La
Muralla
- Uriel, E. (1995). Análisis de Datos. Series temporales y análisis Multivariante. AC
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4.- RECURSOS WEB DE UTILIDAD:
Ayuntamiento de Madrid: datos.madrid.es/
Banco de España: https://www.bde.es/bde/es/
Bloomberg: Plataforma de información financiera a tiempo real que integra bases de datos, noticias o
gráficos.
Comisión Nacional del Mercado de Valores:
http://www.cnmv.es/Portal/Publicaciones/SeriesWeb/Inicio.aspx
Compustat: Base de Datos de empresas comerciales a nivel mundial que cotizan en bolsa.
Comunidad de Madrid: www.madrid.org
Databank: databank.worldbank.org/
Eurostat: epp.eurostat.ec.europa.eu
Gobierno de España: datos.gob.es
Instituto Nacional de Estadística: www.ine.es
Kaggle: https://www.kaggle.com/
SABI: Base de Datos con información económica y financiera de empresas españolas y portuguesas.
The Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
Seeing theory: https://seeing-theory.brown.edu/index.html
9. NORMAS DE COMPORTAMIENTO
1.- NORMAS:
Las faltas en la Integridad Académica (ausencia de citación de fuentes, plagios de trabajos o uso
indebido/prohibido de información durante los exámenes), así como firmar en la hoja de
asistencia por un compañero que no está en clase, implicarán la pérdida de la evaluación
continua, sin perjuicio de las acciones sancionadoras que estén establecidas.
Asimismo, deberán observarse los siguientes comportamientos:
• Sentarse adecuadamente.
• Apagar los teléfonos móviles durante las clases, exámenes y demás actividades dentro
del aula.
• Mantener en todo momento una actitud atenta y respetuosa, tanto hacia los compañeros
como hacia el profesorado y resto de personal de la Universidad.
• No entrar a las clases con comida y/o bebidas.
• No leer ni manipular materiales distintos a los de la asignatura.
• Respeto hacia las instalaciones y a la Institución en su conjunto.
Debe recordarse que: el intento de copiar en los exámenes, bajo la forma que sea, se
considera una falta muy grave, contraria al decálogo de la Universidad, y sancionable de
9Guía Docente / Curso 2021-2022
acuerdo con los criterios establecidos en el reglamento del alumnado de la Universidad,
aprobado por la Junta de Gobierno el 17 de diciembre de 1997.
10. MEDIDAS EXTRAORDINARIAS
En el caso de producirse alguna situación excepcional que impida la impartición de la docencia
presencial en las condiciones adecuadas para ello, la Universidad adoptará las decisiones
oportunas, y aplicará las medidas necesarias para garantizar la adquisición de las competencias y
los resultados de aprendizaje de los estudiantes establecidos en esta Guía docente, según los
mecanismos de coordinación docente del Sistema Interno de Garantía de calidad de cada título.
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