Guía docente de Técnicas y Métodos Estadísticos Aplicados (MC2/56/1/22)

• Actualmente un empresario necesita predecir a tiempo los niveles de demanda de sus productos y necesita reconocer a tiempo los cambios de tendencia. Gestionar sólo en base a datos financieros del pasado, realizar predicciones basadas en la intuición o en simples extrapolaciones, y tomar decisiones desconociendo las probabilidades de éxito u ocurrencia, son sólo algunos de los problemas o inconvenientes más comunes hallados en las empresas. No tener datos estadísticos impide decidir sobre bases racionales, y adoptar las medidas preventivas y correctivas con el suficiente tiempo para evitar errores en decisiones para la organización. Pocos factores son tan importantes para la administración como la medición.

• Es recomendable tener conocimientos previos en Estadística a nivel del Grado en Administración y Dirección de Empresas.

• Identificar las distintas técnicas de análisis multivariante.
• Asociar la metodología estadística con las necesidades empresariales y laborales.
• Aplicar correctamente las distintas técnicas multivariantes.
• Presentar públicamente ideas, proyectos o informes de investigación.
• Interpretar y explicar los resultados de una investigación.

• La sociedad de la información. El cuarto recurso empresarial.
• Introducción al análisis multivariante.
• Aplicación del análisis factorial en la investigación empresarial.
• La clasificación en investigación comercial: Análisis clúster.
• Análisis de datos de experimentación comercial: Análisis de la covarianza (ANCOVA).
• Segmentación jerárquica de mercados.
• Otras técnicas de análisis multivariante.

• Utilización del software estadístico R u otro que indiquen los docentes para la aplicación de los contenidos del programa teórico. El software se indicará en la primera clase de la materia.

• Agresti A. (1984). Analysis of ordinal categorical data. Wiley.
• Gutiérrez Jáimez R. y González Carmona A. (1991). Estadística Multivariabel. Volumen 1: Introducción al Análisis Multivariante. Los autores
• Montgomery D.C. (2003). Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.
• Montgomery D.C. (1997). Introduction to statistical quality control.
• Newbold P., Carlson W.L,. Thorne B.M. (2013). Estadística para Administración y Economía. Pearson 
• García Pérez A. (1994). Estadística aplicada: Conceptos básicos. UNED. 

• Andersen E.B. (1990). The statistical analysis of categorical data. Springer-verlag.
• Dobson A.J. (1990). An introduction to generalized linear models. Chapman and Hall.
• Farnum N.R. (1994). Modern statistical quality control and improvement. Duxbury Press.
• Hedayat A. and Sinha B. (1991). Design and inference in finite population sampling. Wiley.
• Kuehl, R.O. (2001). Diseño de Experimentos. Thomson.
• Luque T. (2012). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Pirámide
• Mead R. (1990). The design of experiments: Statistical principles for practical applications. Cambridge University Press.
• Prat A., Tort-Martorell X., Grima P. y Pozueta L. (1997). Métodos estadísticos: Control y mejora de la calidad. UPC.
• Reyes D. (1980). Diseños de experimentos aplicados. Trillas.

• https://www.r-project.org/

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD02 Sesiones de discusión y debate 
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD06 Análisis de fuentes y documentos 
• MD08 Realización de trabajos individuales 

• El sistema de evaluación será el siguiente:
  • Pruebas, ejercicios y problemas, resueltos en clase o individualmente a lo largo del curso 30%
  • Valoración final de informes, trabajos, proyectos, etc. (individual o en grupo) 50%
  • Aportaciones del alumno en sesiones de discusión y actitud del alumno en las diferentes actividades desarrolladas 20%

La asignatura se considera superada cuando al sumar las calificaciones expuestas anteriormente en la evaluación continua se obtiene una nota mayor o igual a cinco, en la escala de cero a diez. 

Los estudiantes que no presenten el informe o trabajo final tendrán una calificación de "No presentado".

• La evaluación extraordinaria consistirá en la realización de un trabajo individual, que supondrá el 50% de la calificación final de la asignatura y una prueba escrita con una ponderación del 50% de la calificación de la asignatura.

• La evaluación extraordinaria consistirá en la realización de un trabajo individual, que supondrá el 50% de la calificación final de la asignatura y una prueba escrita con una ponderación del 50% de la calificación de la asignatura.

• Es necesario que, al comienzo del curso, el estudiante tenga ya una cuenta go.ugr

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).