Guía docente de Herramientas Cuantitativas para el Análisis de Datos Económicos Y/O Empresariales (MA4/56/2/4)

• Introducción.
• Herramientas para el análisis descriptivo de problemas de tipo económico empresarial, tales como los relacionados con el estudio del reparto de la renta, lanzamiento de nuevos productos al mercado, estructura y organización de empresas, en el ámbito de los recursos humanos, etc.
• Técnicas para conocer y predecir algunas características de variables económicas.
• Técnicas cuantitativas no paramétricas para el análisis de datos económico-empresarial.
• Software para el análisis de datos económicos y/o empresariales.

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

• Identificar aquellos fenómenos de tipo económico-empresarial que necesiten de estas técnicas y herramientas para su mayor comprensión y/o mejor resolución.
• Conocer un amplio catálogo de técnicas que pueden ser aplicadas en el caso concreto en que se esté interesado.
• Elegir y aplicar correctamente la técnica concreta más adecuada a los objetivos que se persigan.

• Tema 1.- Introducción.
  1. Estadística descriptiva: Presentación y análisis de datos.
  2. Distribuciones de frecuencias: Tablas y representaciones gráficas.
  3. Medidas numéricas: posición, dispersión, forma y concentración.
• Tema 2.- Relación entre variables cuantitativas: Regresión lineal.
  1. Covarianza y coeficiente de correlación lineal.
  2. Regresión simple.
  3. Regresión múltiple.
• Tema 3: Probabilidad, variable aleatoria y distribuciones.
  1.  Concepto de probabilidad. Probabilidad total. Teorema de Bayes.
  2. Variable aleatoria.
  3. Distribuciones discretas:
     1. Uniforme.
     2.  Binomial.
     3.  Poisson.
     4. Hypergeométrica.
  4. Distribuciones continuas:
     1. Uniforme.
     2. Normal. 
     3. Beta. 
     4. Gamma.
     5. t-Student.
     6. Chi-cuadrado. 
     7. F-Snedecor.
• Tema 4.- Estimación puntual e intervalos de confianza.
• Tema 5.- Contraste de hipótesis.
• Tema 6.- Contrastes no paramétricos para diferentes propósitos:
  1. Comparación de muestras
  2. Bondad de ajuste
  3. Independencia
  4. Homogeneidad.

• Introducción a software estadístico.  
• Manejo de datos.
• El temario práctico de esta asignatura coincide con el temario teórico.

• Black, K y Eldredge, D. (2002). Business and economic statistics using Microsoft excel. South-Western Publishing.
• Lind, D; Marchal, W y Wathen, S. (2012). Estadística aplicada a los negocios y la economía. Ed. McGraw-Hill.
• Ross, Sheldon. (2007). Introducción a la estadística. Editorial Reverté.
• Peña Sánchez, D. (1995). Estadística Modelos y métodos: 1.Fundamentos. Alianza Universidad Textos.

• Levin R; Rubin, D; Balderas, M; Del Valle, J y Gómez, R. (2004). Estadística para administración y economía. Pearson Educación.
• Martín Guzmán, M.P y Martín Pliego, F.J. (1989). Curso básico de Estadística Económica. AC. Madrid. 

• Instituto nacional de Estadística.
• Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía.
• Banco de España.
• Bolsa de Madrid.
• Anuario Económico de La Caixa.
• Eurostat.
• IMF Data (FMI)
• Entorno virtual de autoaprendizaje de la estadística.

• MD02 Realización de trabajos en grupo para la resolución de problemas en el ámbito empresarial. 
• MD03 Lectura e interpretación de la bibliografía especializada, incluyendo artículos de actualidad, propuesta en el programa de la materia 
• MD04 Diseño, elaboración y exposición de un trabajo individual de aplicación de los conocimientos teórico-práctico adquiridos. 

• El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.
• Para superar la asignatura los estudiantes tendrán que obtener, al menos, un 5 en la calificación de 0 a 10 sumando:
  1. Pruebas de evaluación teórico/prácticas basadas en exámenes y/o baterías de preguntas tipo test y/o pruebas de respuesta breve: 20% .
  2. Los alumnos deberán elaborar y entregar un trabajo individual para la evaluación. En este trabajo se aplicarán las técnicas estadísticas estudiadas a un conjunto de datos y se estructurará según el formato habitual del área. El trabajo deberá cumplir con un nivel mínimo de calidad en cuanto a rigor metodológico, presentación y claridad en la interpretación de resultados: 80%. 

• El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria.
• A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua.
• De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de un trabajo.
• La convocatoria extraordinaria consistirá en la elaboración de un trabajo individual. En este trabajo se aplicarán las técnicas estadísticas estudiadas a un conjunto de datos y se estructurará según el formato habitual del área. El trabajo deberá cumplir con un nivel mínimo de calidad en cuanto a rigor metodológico, presentación y claridad en la interpretación de resultados.
• Se entenderá superada la asignatura cuando se obtenga una calificación en el trabajo de 5 sobre 10.

• El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.
• Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.
• La evaluación única final consistirá en la elaboración de un trabajo individual. En este trabajo se aplicarán las técnicas estadísticas estudiadas a un conjunto de datos y se estructurará según el formato habitual del área. El trabajo deberá cumplir con un nivel mínimo de calidad en cuanto a rigor metodológico, presentación y claridad en la interpretación de resultados.
• Se entenderá superada la asignatura cuando se obtenga una calificación en el trabajo de 5 sobre 10.

• Los requisitos técnicos son los necesarios para seguir esta asignatura, es decir, disponer de acceso a internet para lo que será necesario algún navegador de uso extendido (Firefox, Internet Explorer, Safari...)
• Es conveniente disponer de un ordenador, bien sea portátil o de sobremesa que disponga del software para el estudio de una hoja de cálculo, R, SPSS,...
• Será necesario disponer de software que permita la visualización de documentos, imágenes y video de uso extendido como lector de pdf y pluggins para la reproducción de videos.

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).

R