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UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas

Departamento de Métodos Cuantitativos Maestría en Negocios y Estudios Económicos

Métodos Cuantitativos para el Análisis I Profesor: Semei Leopoldo Coronado Ramírez Ciclo escolar 2015A

Ubicación: Departamento Métodos Cuantitativos Módulo M-201

Email: semeic@cucea.udg.mx semei.coronado@gmail.com

Tel de oficina: 3770-3300 ext 25223

Horario de asesorías: viernes de 8 a 9 am.

Presentación: La realización de estudios económicos requeridos por y para los negocios, involucran un conjunto de técnicas estadísticas que van, desde el análisis descriptivo de la información, hasta los métodos inferenciales necesarios para la toma de decisiones por parte de las empresas. Este curso es una introducción a teoría de la probabilidad y estadística matemática. El curso incluye la revisión de algunos conceptos fundamentales del álgebra lineal y presupone familiaridad con el cálculo integral y cálculo en n variables. Las técnicas e instrumentos de análisis estadístico que ellas demandan del profesional altamente capacitado son muy amplios, de ahí la necesidad de acotar el estudio de la estadística -a través del curso de Métodos Cuantitativos de Análisis I- a dos campos básicos: la Estadística Inferencial, y el Análisis Multivariado, aunque éste último, como se observará en el propio planteamiento del contenido programático, abarcará sólo algunos aspectos básicos, tales como el análisis factorial. Así también el curso requiere de un amplio uso de programas de computo para aplicar los conceptos aprendidos en la clase. Objetivos:

1. Los estudiantes comprendan y apliquen conceptos de estadística matemática. 2. Los estudiantes utilicen el software R y Microsoft Excel, aplicándolo a los temas

aprendidos en clase. 3. Diseñar sus propios instrumentos de captación de información, con criterios

adecuados y congruentes a las técnicas estadísticas inferenciales y multivariadas. 4. Entender los fundamentos teóricos y las técnicas básicas de la Econometría, la

cual es objeto de estudio del curso de Métodos Cuantitativos de Análisis II.

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CONTENIDO TEMÁTICO 1. Revisión de conceptos de cálculo diferencial e integral, cálculo en n variables y

álgebra lineal. 1.1. Límites. 1.2. La derivada. 1.3. Integral indefinida. 1.4. Integral por partes. 1.5. Integral definida. 1.6. Integral impropia. 1.7. Integrales múltiples. 1.8. Vectores. 1.9. Producto punto. 1.10. Productor por un escalar. 1.11. Suma y resta de matrices. 1.12. Multiplicación de matrices. 1.13. Traspuesta de una matriz. 1.14. Inversa de una matriz. 1.15. Autovalores y Autovectores. 1.16. Sistema de ecuaciones lineales.

2. Introducción a R. 2.1. Tipos de datos. 2.2. Vectores. 2.3. Matrices. 2.4. Manejo de listas. 2.5. Construcción de datos.

3. Principios de estadística. 3.1. Tipos de variables. 3.2. Distribución de frecuencias. 3.3. Histogramas. 3.4. Gráfico de barras. 3.5. Gráfico de pie. 3.6. Tabulación cruzada. 3.7. Gráfico de tallo y hoja. 3.8. Gráfico de dispersión.

4. Medidas numéricas. 4.1. Media. 4.2. Mediana. 4.3. Moda. 4.4. Media ponderada. 4.5. Cuartiles. 4.6. Percentiles. 4.7. Rango. 4.8. Rango intercuartil. 4.9. Varianza. 4.10. Desviación estándar. 4.11. Coeficiente de variación.

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4.12. Momentos. 4.13. Asimetría. 4.14. Curtosis. 4.15. Covarianza.

5. Introducción a la probabilidad. 5.1. Teoría de conjuntos. 5.2. Tipos de probabilidad. 5.3. Espacios muestrales. 5.4. Axiomas de probabilidad. 5.5. Técnicas de conteo. 5.6. Probabilidad condicional. 5.7. Independencia. 5.8. Teorema de Bayes.

6. Distribución de variables aleatorias discretas.

6.1. Variable aleatoria. 6.2. Distribución de probabilidad de variables aleatorias discretas. 6.3. Valor esperado. 6.4. Varianza. 6.5. Distribución de probabilidad binomial. 6.6. Distribución de probabilidad geométrica. 6.7. Distribución de probabilidad geométrica. 6.8. Distribución de probabilidad hipergeométrica. 6.9. Distribución de probabilidad binomial negativa. 6.10. Distribución de probabilidad Poisson.

7. Distribución de variables aleatorias continuas. 7.1. Función de densidad de probabilidad. 7.2. Función de distribución acumulada y valor esperado. 7.3. Distribución de probabilidad uniforme. 7.4. Distribución de probabilidad normal. 7.5. Distribución Chi- cuadrada. 7.6. Distribución t Student. 7.7. Distribución F. 7.8. Distribución de probabilidad gamma. 7.9. Distribución de probabilidad beta. 7.10. Distribución de probabilidad Weibull. 7.11. Distribución de probabilidad lognormal.

8. Distribución de probabilidades conjuntas.

8.1. Distribución de probabilidades bivariantes y multivariantes. 8.2. Distribución de probabilidad marginal y condicional. 8.3. Valores esperados, covarianza y correlación.

9. Teoría del muestreo.

9.1. Definición de muestreo. 9.2. Concepto de distribución de muestreo de la media. 9.3. Teorema de límite central. 9.4. Distribución muestral de la media con σ conocida y desconocida.

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9.5. Distribución muestral para la diferencia de medias poblacionales con la varianza conocida y desconocida.

9.6. Distribución muestral de la proporción. 9.7. Distribución muestral para la diferencia de proporciones poblacionales 9.8. Propiedades de los estimadores puntuales. 9.9. Tipos de muestreo aleatorio, sistematizado, estratificado y conglomerados.

10. Estimación por intervalo. 10.1. Media poblacional σ conocida. 10.2. Media poblacional σ desconocida. 10.3. Determinación del tamaño de muestra. 10.4. Proporción poblacional.

11. Pruebas de hipótesis.

11.1. Media poblacional σ conocida. 11.2. Media poblacional σ desconocida. 11.3. Determinación del tamaño de la muestra en una prueba de hipótesis para la media poblacional.

12. Inferencia estadística acerca de medias y proporciones con dos poblaciones. 12.1. Inferencia acerca de la diferencia entre dos medias poblaciones:σ 1 yσ 2 conocidas.

12.2. Inferencia acerca de la diferencia entre dos medias poblaciones:σ 1 yσ 2 desconocidas.

12.3. Inferencia acerca de la diferencia entre dos medias poblaciones: muestras pareadas.

12.4. Inferencia acerca de la diferencia entre dos proporciones poblacionales. 13. Inferencia acerca de varianzas poblacionales.

13.1. Inferencia acerca de una varianza poblacional. 13.2. Inferencia acerca de dos varianzas poblacionales.

14. Pruebas de bondad de ajuste.

14.1. Prueba de bondad de ajuste multinomial. 14.2. Prueba de independencia. 14.3. Prueba para la diferencia entre dos proporciones (McNemar). 14.4. Análisis no paramétrico para dos poblaciones independientes (Wilcox). 14.5. Análisis no paramétrico para una vía (Kruskal-Wallis).

15. Diseño de experimentos y análisis de varianza.

15.1. Análisis de varianza y el diseño completa aleatorizado. 15.2. Procedimientos de comparación múltiple. 15.3. Diseño de bloques aleatorios. 15.4. Experimento factorial.

16. Regresión simple lineal simple y múltiple. 16.1. El modelo de regresión bivariable lineal 16.2. Estimación de parámetros de regresión. 16.3. Varianza de la regresión en la muestra e inferencias acerca de los coeficientes de regresión.

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17. Análisis multivariado. 17.1. Supuestos del análisis multivariado. 17.2. Componentes principales. 17.3. Análisis factorial.

Bibliografía − Anderson, D. Sweeney, D. y Williams, T. (2012). Estadística para Administración

y Economía, Ed. 11ª. México: Cengage Learning. 519.5 AND. (libro base) − Acock, A. (2012). A Gentle Introduction to Stata. Ed. 3. Texas: Stata Press

Publication. − Acock, A. (2013). Discovering Structural Equation Modeling Using Stata.Texas:

Stata Press Publication. − Ashley, R. (2012). Fundamentals of Applied Econometrics. Hokoben: John Wiley

& Sons, Inc. − Berenson, T., Levine, D. y Krehbiel,T. (2009). Basic Business Statistics. Concepts

and Applications. Ed. 11ª. USA: Pearson Education. Recursos del libro necesarios para la clase: http://www.pearsonhighered.com/levine/

− Devore, J. (2012). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. 8ª. México: Cengage Learning.

− Hair, J., Black, W., Babin, B. y Anderson, R. (2010). Multivariate Data Analysis. Ed. 7ª. Madird: Prentice Hall.

− http://media.pearsoncmg.com/ph/bp/bridgepages/bp_levine_bridgepage/bs_6e/index.html

− Wackerly, D., Mendenhall, W. y Scheaffer, R. (2010). Estadística Matemática con Aplicaciones. Ed. 7ª. México: Cengage Learning. 519.5 WAC.

− Walpole, R., Myers, R., Myers, S. and Ye, K. (2012). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. 8ª. México: Person. 519.2 PRO.

Evaluación 60% Tareas. Se harán 15 tareas en total durante el semestre en equipos de 2 personas. Cada tarea vale 4 puntos. 10% Quizzes. Se aplicarán 10 Quizzes durante el semestre. Una ponderación de un punto por cada Quiz. Los Quizzes constarán de dos preguntas cada uno, se aplicarán durante el semestre al principio al final de la clase con una duración de 10 a 15 minutos. No se avisa la fecha de administración de un mini-quiz con antelación a la sesión donde se administre. 30% Exámenes. Habrá 3 exámenes durante el semestre. El primer examen tiene una ponderación de 5 puntos, el segundo examen 10 puntos y el tercer y último examen 15 puntos. Los exámenes tienen temas acumulados. Tareas − Las tareas se realizaran en equipos de 2 integrantes, los integrantes irán rolando su

turno para subir sus archivos a la plataforma Moodle de clase, cada persona subirá una tarea y a ella se le reportará la calificación.

− Las tareas y casos, se enviran en archivo RData o en su caso dependiendo de los

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ejercicios en PDF o Excel, omitir escudos o imágenes que hagan que el archivo pese más de 200 kb. NO enviar archivos en formato ZIP o RAR.

− No se aceptan los archivos de tarea, fuera de la plataforma Moodle, ni entregas después de la fecha establecida (favor de tomar en cuenta fecha y hora de vencimiento de la tareas, intentos restringidos). Las tareas que no se apeguen a este lineamiento será calificada con cero. Por favor, no envíen tareas a mi correo ya que no puedo asignar calificación por ese medio.

− Las tareas serán entregadas presentando comentarios, respuestas, procedimientos, fundamentos, en orden los ejercicios (Por hoja), cálculo o tablas necesarias para su solución. Los cuadros, gráficas, entre otros, que sean elaborados en R o Excel.

− Las tareas que únicamente presenten los resultados numéricos sin procedimiento ni interpretación serán calificados con cero. Tareas que se detecten que son iguales en todos los sentidos: letras, errores ortográficos, de cálculo, entre otros, serán calificados con cero..

Fecha de los exámenes 19 de febrero 26 de marzo 21 de mayo Los exámenes son individuales. Alumnos que se sorprendan copiando, sacando acordeón, apuntes, consultando compañeros por internet, se retirará automáticamente el examen y tendrá cero de calificación. Las fechas son inamovibles y no se reponen los exámenes en otra fecha, para su consideración. Clase: − Se pide estar puntual en clase, no se permite la entrada al alumno una vez entrado el

profesor. − Se prohíbe el uso de teléfonos celulares y radios en clase, así como estar en chats online. Si

por algún motivo suena, consultan, utilizan su teléfono o radio en clase, el alumno tendrá que retirarse del mismo.

− No se permite que los busquen en clase, salvo causa de fuerza mayor. − Deben traer siempre su laptop y libro base (obligatorio), en su caso apuntes que de el

profesor para la clase, de lo contrario no podrán ingresar a ella. − Se prohíbe platicar en clase, si por alguna razón son sorprendidos tratando temas que no

corresponden a la clase, serán retirados y tendrán falta. − Se prohíbe copiar en los exámenes parciales, si son sorprendidos copiando, se les retirará el

examen obteniendo una calificación de cero. − No se permite el uso de lenguaje inadecuado en clase, de los contrario tendrá que retirarse

el alumno de dicha clase con falta. − La asesoría se debe agendar y con el tema a tratar.