[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 1
PLAN DOCENTE DE
LA ASIGNATURA
• Análisis de Datos
1. Datos descriptivos de la asignatura
Nombre de la asignatura: Análisis de datos
Curso académico: 2014-2015
Curso: 1º
Trimestre: 2º
Titulación / Estudios: Grado en Negocios y Marketing Internacionales (GNMI)
Código de la asignatura: 41203
Número de créditos: 4
Número total de horas de dedicación: 100
Lengua de docencia: Castellano (G2) / Catalán (G1)
Profesorado: Marta Segura Bonet
Horario:
GRUPO 1 GRUPO 2
Sesiones Magistrales
Lunes 11:45 – 12:45
Martes 9:45 – 10:45
Sesiones Magistrales
Lunes 9:45 – 10:45
Martes 11:45 – 12:45
Seminarios
101: Viernes, 9:00 – 9:55
102: Viernes, 10:00 – 10:55
Seminarios
201: Viernes, 11:30 – 12:25
202: Viernes, 12:30 – 13:25
Horas de consulta: Martes de 15:00 a 17:00 horas.
2. Presentación de la asignatura
“Análisis de Datos” es una asignatura basada en el estudio de métodos de
presentación, tratamiento y análisis de datos.
Los contenidos de la asignatura “Análisis de Datos” coinciden con el ámbito de
actuación de la denominada estadística descriptiva, que constituye la parte más
básica y elemental de la estadística. Esta materia es conocida también con el
nombre de Estadística Descriptiva.
Este es un curso eminentemente práctico y en el que se van a trabajar los
conceptos estadísticos de manera intuitiva, recurriendo muy marginalmente a los
fundamentos matemáticos de base.
A lo largo del curso se sentarán las bases del conocimiento estadístico y se
desarrollaran competencias instrumentales de utilidad en múltiples asignaturas del
GNMI.
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 2
Además de trabajar los conceptos y las técnicas relacionadas con la estadística
descriptiva, el curso también introduce el uso del ordenador para el tratamiento de
los datos, a través del recurso a un paquete estadístico (el SPSS) y a las
aplicaciones estadísticas de una hoja de cálculo (EXCEL, de Microsoft).
Una vez establecidas las competencias de la asignatura, el curso presenta los
conceptos básicos del análisis estadístico y las técnicas numéricas y gráficas que
permiten analizar diversos conjuntos de datos. También se presentan técnicas para
el análisis de datos estadísticos de tipología temporal.
La asignatura de “Análisis de Datos” tiene relación de continuidad con la asignatura
“Estadística” (impartida en el tercer trimestre del primer curso del GNMI). Dicha
asignatura desarrolla conceptos propios de la Estadística Inferencial, necesaria para
extrapolar las características de una población a partir de los datos recogidos a
nivel muestral. A efectos prácticos, ambas asignaturas utilizan el mismo manual de
referencia y los mismos paquetes estadísticos para las aplicaciones prácticas.
En resumen, “Análisis de Datos” es un curso en el cual se internalizan los conceptos
básicos de la estadística descriptiva y se aplican de forma práctica en el análisis de
diversas bases de datos, bien manualmente, bien con la ayuda del ordenador.
3. Competencias a asumir en la asignatura
Competencias generales
Instrumentales
G.I.1. Capacidad de búsqueda, análisis,
valoración y síntesis de la información.
G.I.4. Capacidad para afrontar y
resolver problemas.
Para la aplicabilidad
G.A.2. Capacidad para aplicar criterios
cuantitativos y aspectos cualitativos en
la toma de decisiones.
Competencias específicas
Disciplinarias
E.D.12. Ilustrar las principales fuentes
de información estadística económica y
empresarial disponibles, nacional e
internacionalmente.
Profesionales
E.P.2. Capacidad para el análisis de
indicadores económicos y de mercado
en la toma de decisiones de la
organización.
E.P.21. Capacidad de investigación y
explotación de diversos recursos de
información.
E.P.22. Capacidad para contrastar los
conocimientos adquiridos en el proceso
de formación y adaptarlos a situaciones
reales.
E.P.23. Capacidad para aplicar y ampliar
el razonamiento abstracto.
E.P.24. Desarrollar la capacidad de
síntesis.
Las competencias relacionadas anteriormente se interrelacionan con las
competencias básicas recogidas en el RD 1393/2007:
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 3
a. competencia para la comprensión de conocimientos, partiendo de la base
de la educación secundaria general;
b. competencia para la aplicación de conocimientos al trabajo diario en la
gestión o el marketing internacionales, en particular, la competencia de elaboración
y defensa de argumentos y la resolución de problemas
c. competencia para reunir e interpretar datos relevantes que permitan emitir
juicios reflexivos sobre la realidad económica y social
d. competencia para comunicarse y transmitir información (ideas, problemas,
soluciones) a públicos especializados y no especializados
e. competencia para desarrollar actividades de aprendizaje de forma
relativamente autónoma.
Así, las competencias desarrolladas en la asignatura se estructuran entre aquellas
que consideren un desarrollo o concreción de las competencias básicas y aquellas
que definan el perfil profesional del graduado, tanto a lo que competencias
generales se refiere como a específicas, y las competencias propias de la
asignatura.
Competencia básica: comprensión de conocimientos
Competencias generales. G.A.2.
Competencia básica: aplicación de conocimientos
Competencias específicas. E.P.23
Competencia básica: reunir e interpretar datos
Competencias generales. G.I.1
Competencias específicas. E.D.12, E.P.2, E.P.24.
Competencia básica: desarrollar actividades de aprendizaje
Competencias generales. G.I.4.
Competencias específicas. E.P.21, E.P.22.
Competencias que definen el perfil profesional. De un modo general, estas
competencias tienen en común los siguientes elementos clave para conseguir la
profesionalización del alumno el ámbito de los negocios y el marketing
internacional:
- capacitar al alumno para su adaptación a equipos y entornos dinámicos
- capacitar al alumno para que cree su propia visión integral del
funcionamiento de un negocio o proyecto de marketing internacional.
- capacitar al alumno para la toma de decisiones complejas y los procesos de
negociación.
Competencias generales. G.I.4
Competencias propias de la asignatura
Capacidad para representar de forma sintética datos en forma de tablas, gráficos,
etc. Capacidad para realizar descripciones y tratamientos básicos de datos.
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 4
4. Contenidos
I. INTRODUCCIÓN.
Tema 1. ¿Qué es la estadística?
Definición de Estadística. El análisis de datos dentro de la estadística.
Características de los datos socioeconómicos. Variable estadística: tipos de
variables y distribución de valores. Distribuciones de datos.
II. ANÁLISIS DE DISTRIBUCIONES.
Tema 2. Descripción gráfica de las distribuciones.
Histograma, diagramas de barras y diagramas de pastel. Distribuciones simétricas y
asimétricas. Gráficos de series temporales. Diagramas de caja.
Tema 3. Descripción numérica de las distribuciones.
Medidas de centro y de variabilidad. Descripciones numéricas: mediana, media,
recorrido, cuartiles, desviación típica. Transformación de los datos.
Tema 4. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
Experimentos aleatorios, resultados, sucesos. El concepto de probabilidad.
Variables aleatorias. Variables aleatorias discretas y continuas. Ejemplos de
variables aleatorias discretas y continuas.
Tema 5. Distribuciones normales.
Curva de densidad de probabilidad. Media y mediana en una curva de densidad.
Distribución normal y distribución normal estándar. Propiedades de la distribución
normal. Cálculos con distribuciones normales.
III. ANÁLISIS DE RELACIONES.
Tema 6. Análisis de dos variables numéricas.
Diagramas de dispersión. Correlación lineal de Pearson. Recta de regresión.
Tema 7. Análisis de dos variables categóricas.
Tablas de contingencia. Distribuciones marginales. Diagramas de barras.
Distribuciones condicionales. Paradoja de Simpson.
IV. ESTADÍSTICA ECONÓMICA.
Tema 8. Números índice.
Números índice simples y complejos. Índice de precios, de cantidades y de gasto
total.
Tema 9. Medidas de desigualdad y concentración.
Medidas de desigualdad y curvas de Lorenz: cálculo e interpretación. Índices de
concentración: cálculo e interpretación.
Tema 10. Series temporales.
Representación gráfica de series temporales. Principales componentes de las series
temporales. Tendencia y fluctuaciones a medio y corto plazo.
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 5
5. Evaluación
Criterios de evaluación de la convocatoria
La calificación del curso se fundamentará en diversas actividades de evaluación
continua y en un examen final que evaluarán el grado de consecución de las
distintas competencias trabajadas durante el curso.
Elementos de evaluación
Período temporal
Tipo de evaluación
Agente evaluación Tipo activida
d
Agrupación
Peso
(%)
Continua
Síntesis
Docente
Auto
eval
Co eval
Indiv
Grupo (#)
Cuestionarios Moodle, durante las clases magistrales (se necesita un mínimo de 4 puntos)
Semanalmente -
Durante las sesiones
magistrales
X X Conceptual y
evaluación del
trabajo ex ante y ex post
X 10%
Resolución y entrega de listas de ejercicios (9 listas) (se necesita un mínimo de 4 puntos)
Semanalmente -
Previo a la sesión de seminario
X X Aplicación
X 10%
Pruebas “sorpresa” de seguimiento de la asignatura (se necesita un mínimo de 4 puntos)
Periódicamente
X X Conceptual y
seguimiento de la asignatur
a
X 15%
Proyecto en Equipo (se necesita un mínimo de 5 puntos)
A lo largo del curso
X X Aplicación
X 15%
Examen Final (se necesita un mínimo de 4 puntos)
Semana de exámenes
X Síntesis X 50%
En la evaluación del curso se requiere una nota mínima de 4 en cada uno de los
epígrafes en que se divide la evaluación continuada. En el caso del Proyecto en Equipo, se requiere una calificación mínima de 5.
Si no se superan los requisitos establecidos anteriormente (un mínimo de
4 en todos los epígrafes de la evaluación continuada), la asignatura
quedará suspendida, independientemente de la realización o no del
examen final. En estos casos se recomienda anular convocatoria y la nota
asignada a la evaluación continuada será la mínima obtenida en los epígrafes evaluados.
Si se obtiene menos de un cinco en el Proyecto de Trabajo en Equipo y se
tienen superados los diferentes epígrafes de la evaluación continuada, el
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 6
estudiante puede presentarse al examen final pero no podrá superar la
asignatura hasta que haya mejorado la nota asociada al Proyecto de Trabajo en Equipo.
La realización del examen final es condición necesaria para poder superar
la asignatura. Se requiere una calificación mínima de 4. Si la nota del
examen final es inferior a 4, la nota de la asignatura coincidirá con la
calificación obtenida en el examen final. En caso de no asistir al examen
final y de no anular convocatoria, el estudiante obtendrá la calificación de
“No presentado”.
El examen final se evaluará sobre 11 puntos. Solamente se evaluará la
pregunta extra en aquellos casos en que el estudiante obtenga como mínimo un 4 de las cuestiones restantes.
Criterios de evaluación en las actividades de recuperación
Se mantendrán las calificaciones obtenidas en la evaluación continuada.
Sólo pueden presentarse a las actividades de recuperación de la asignatura
Análisis de Datos aquellos alumnos que hayan superado los requisitos
mínimos asociados a la evaluación continuada y que hayan sacado más de un 2’5 en el examen final.
Las actividades de evaluación objeto de recuperación son:
El Proyecto en Equipo: realización de actividades de mejora del trabajo
con el objeto de alcanzar el mínimo requerido (5 puntos). Estas actividades
de mejora se podrán realizar de manera individual o en grupo (en el caso de
que más de un integrante de un mismo grupo de trabajo no haya superado
esta actividad de síntesis) y se centrarán en el mismo proyecto desarrollado
durante la convocatoria ordinaria. Es necesario una nota mínima de 5 puntos
para poder superar la asignatura y realizar el examen final (con este fin,
deberá de entregarse el trabajo realizado un día antes de la fecha prevista
de realización del examen de recuperación). El examen final: seguirá teniendo una ponderación del 50%.
El examen de recuperación se programará en la fecha que fije la dirección de ESCI.
En caso de no asistir al examen de recuperación, el estudiante mantendrá la
calificación obtenida inicialmente.
Evaluación de competencias:
GI1 GI4 GA2 ED12 EP2 EP21 EP22 EP23 EP24 Propias
Test Moodle X X
Resolución y
entrega de
listas de
ejercicios
X X X X X X X X
Proyecto en
equipo
X X X X X X X X X
Pruebas
“sorpresa”
X X X X X X X X X
Examen Final X X X X X X X X X
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 7
6. Bibliografía y recursos didácticos
Bibliografía
Manual de referencia:
David S. Moore: Estadística aplicada básica (2ª edición), editorial
Antoni Bosch, editor 2010.
Benítez, MªD. et alia. Estadística Descriptiva. Mc Graw Hill, 2013.
Lind, D., Marchal, W. and S. Wathen. Estadística Aplicada a los negocios y a
la economía. 13ª Edición. Mc Graw Hill, Interamericana. 2008.
Moore, D and McCabe, G. Introduction to the practice of statistics -6th
edition-, Editorial Freeman. 2009
Newbold, P. Estadística para los negocios y la economía, Prentice-Hall.
Madrid, 1997
Peña Sánchez de Rivera. Estadística. Modelos y métodos 7ª ed. Madrid:
Alianza, 1994. Vol I.
Pérez Suarez, R. Análisis de datos económicos y métodos Madrid: Pirámide,
1993.
Sánchez Carrión, J.J. Manual de análisis de datos. Madrid Alianza, 1995.
Verzani, J. Using R for Introductory Statistics. Chapman & Hall/CRC, Boca
Raton, FL, 2005.
Recursos Didácticos
Transparencias en PowerPoint para cada sesión, vinculadas al espacio
docente de la asignatura en aul@-esci (plataforma Moodle). Estarán
disponibles con anterioridad al inicio de las correspondientes sesiones
magistrales.
Cuestionarios de evaluación de elección múltiple vinculados al espacio
docente de la asignatura en Aul@-Esci, con evaluación inmediata.
Listas de cuestiones y de ejercicios vinculados al espacio docente de la
asignatura en Aul@-Esci.
Videos de la Khan Academy.
Ejercicios en EXCEL y SPSS.
Artículos de interés.
7. Metodología
La metodología de la asignatura se basa en las siguientes actividades:
Clases magistrales (presenciales, en el aula) - 20 sesiones magistrales para la
presentación de conceptos y aplicaciones básicas, donde se produce la transmisión
de conocimiento del profesor al alumno. Los estudiantes deberán preparar
previamente los contenidos especificados en el cuadro de programación académica.
Dicho trabajo previo será evaluado mediante cuestionarios moodle
específicos al inicio de las clases magistrales.
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Clases de seminarios (presenciales, en el aula) - 9 sesiones de seminarios en el que
se trabajarán de forma conjunta, las listas de ejercicios, las cuestiones planteadas,
el uso de los paquetes estadísticos SPSS i EXCEL y el proyecto en equipo.
Listas de ejercicios (dirigido dentro y fuera del aula) – Trabajo autónomo individual
del estudiante para comprender y aprender, a partir de la práctica, los conceptos
presentados en clase.
Pruebas sorpresa (dirigido dentro y fuera del aula) – Trabajo autónomo individual
del estudiante para comprender y aprender, a partir de la práctica, los conceptos
presentados en clase.
Proyecto en equipo (dirigido fuera del aula) - Trabajo autónomo en equipo donde el
aprendizaje se produce mediante la práctica y mediante la interacción con los
componentes del equipo.
Preparación y realización del examen final (Autónomo) – Trabajo autónomo
individual.
ACTIVIDADES
PRESENCIAL (en el
aula)
DIRIGIDO (fuera del
aula)
AUTÓNOMO
Profesor:
- Exposición oral.
- Resolución de
ejercicios
- Planteamiento y
análisis de
cuestiones.
Estudiante:
- Resolución de los
cuestionarios de
autoevaluación.
- Realización de
pruebas
“sorpresa”.
- Discusión activa y
participación en la
resolución de
ejercicios.
Profesor:
- Preparación del
material de
soporte.
- Preparación de los
ejercicios.
- Preparación de los
cuestionarios de
evaluación.
- Preparación de las
pruebas
“sorpresa”.
Estudiante:
- Resolución de los
ejercicios.
- Preparación
conjunta del
proyecto en equipo
Estudiante:
- Lectura y
preparación previa
de las clases
teóricas.
- Resolución de los
ejercicios.
- Estudio personal.
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El siguiente cuadro presenta el total de horas que el alumno dedicará a este curso
en las diferentes actividades:
Magistral Seminario Trabajo autónomo individual
Trabajo autónomo
equipo
Preparación Examen
Realización Examen
Total
Semana 1 2 1 3
Semana 2 2 1 3 3 9
Semana 3 2 1 4 3 10
Semana 4 2 1 5 3 11
Semana 5 2 1 4 3 10
Semana 6 2 1 4 3 10
Semana 7 2 1 4 3 10
Semana 8 2 1 4 3 10
Semana 9 2 1 5 8
Semana 10 2 1 4 10 17
Examen Final 2 2
Total 20 9 38 21 10 2 100
8. Programación de actividades
1) Distribución de horas entre teoría y seminarios por semana:
• 2 horas de clases magistrales y 1h de seminario (a partir de la 2ª
semana de clase).
2) Programación de actividades en el plan de estudios.
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 10
PLANIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA 2014-2015
SEMANA # SESIÓN FECHA ACTIVIDAD PREVIA T ACTIVIDAD EN CLASE T ACTIVIDAD POSTERIOR T
Semana 1
Semana 2 1 Sesión 1 Lunes, 12 de
enero
Leer con detalle el PDA de Análisis de
Datos
Tema 1 – Introducción al análisis de datos. 60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
30
2 Sesión 2 Martes, 13 de
enero
Buscar los conceptos de histograma,
diagrama y distribución en el manual de
referencia.
30 Tema 2 – Descripción gráfica de las
distribuciones.
CM 1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 1
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 15 de enero).
“Jugar” con el SPSS.
60
3 Seminario 1 Viernes, 16
de enero
Resolución de la Lista de Ejercicios 1.
Explicación del Proyecto de Trabajo en
Equipo.
Introducción al SPSS.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
Práctica de uso del SPSS.
Presentación del Proyecto de Trabajo.
30
Semana 3 4 Sesión 3 Lunes, 19 de
enero
Identificar diferentes alternativas a la hora
de representar gráficamente datos.
15 Tema 2 – Descripción gráfica de las
distribuciones.
CM 2-1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
5 Sesión 4 Martes, 20 de
enero
Buscar los conceptos de media, mediana
y moda.
15 Tema 3 – Descripción numérica de las
distribuciones.
CM 2-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 2
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 22 de enero).
“Jugar” con el SPSS.
60
6 Seminario 2 Viernes, 23
de enero
Resolución de la Lista de Ejercicios 2.
Directrices del Proyecto de Trabajo en
Equipo. Elección del proyecto y diseño de la
encuesta.
Práctica SPSS.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
Práctica de uso del SPSS.
Preparación del Proyecto de Trabajo.
30
Semana 4 7 Sesión 5 Lunes, 26 de
enero
Buscar las diferencias entre media,
mediana y moda. Ventajas e
inconvenientes de cada una de ellas.
15 Tema 3 – Descripción numérica de las
distribuciones.
CM 3-1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 11
8 Sesión 6 Martes, 27 de
enero
Buscar información sobre las medidas de
dispersión.
15 Tema 3 – Descripción numérica de las
distribuciones.
CM 3-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 3
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 29 de enero).
Desarrollo del Proyecto de Trabajo.
60
9 Seminario 3 Viernes, 30
de enero
Resolución de la Lista de Ejercicios 3.
Directrices del Proyecto de Trabajo en
Equipo. Elección del proyecto y diseño de la
encuesta.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
Práctica de uso del SPSS.
Preparación del Proyecto de Trabajo.
30
Semana 5 10 Sesión 7 Lunes, 2 de
febrero
Buscar los conceptos de experimento
aleatorio, probabilidad y variable aleatoria.
15 Tema 4 – Variables aleatorias y
distribuciones de probabilidad.
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
11 Sesión 8 Martes, 3 de
febrero
Buscar información sobre distintos tipos
de variables aleatorias y su clasificación.
15 Tema 4 – Variables aleatorias y
distribuciones de probabilidad.
CM 4
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 4
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 5 de febrero).
Desarrollo del Proyecto de Trabajo.
60
12 Seminario 4 Viernes, 6
de febrero
Resolución de la Lista de Ejercicios 4.
Presentación Proyecto de Trabajo.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
Práctica de uso del SPSS.
Preparación del Proyecto de Trabajo.
30
Semana 6 13 Sesión 9 Lunes, 9 de
febrero
Buscar información sobre el concepto y
las propiedades de la distribución normal.
15 Tema 5 – Distribución Normal: concepto.
CM 5-1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
14 Sesión 10 Martes, 10 de
febrero
Practicar cálculos estadísticos a partir de
las tablas de la N (0, 1).
15 Tema 5 – Distribución Normal: aplicaciones
prácticas.
CM 5-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 5
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 12 de febrero).
Desarrollo del Proyecto de Trabajo.
60
15 Seminario 5 Viernes, 13 Resolución de la Lista de Ejercicios 5. 55 Trabajo individual de comprensión de los 30
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 12
de febrero ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
Práctica de uso del SPSS.
Preparación del Proyecto de Trabajo.
Semana 7 16 Sesión 11 Lunes, 16 de
febrero
Buscar información sobre el concepto de
diagrama de dispersión.
15 Tema 6 – Análisis de dos variables
numéricas.
CM 6-1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
17 Sesión 12 Martes, 17 de
febrero
Buscar información sobre los conceptos
de coeficiente de correlación y de recta de
regresión.
15 Tema 6 – Análisis de dos variables
numéricas.
CM 6-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 6
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 19 de febrero).
Desarrollo del Proyecto de Trabajo.
60
18 Seminario 6 Viernes, 20
de febrero
Resolución de la Lista de Ejercicios 6.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
Práctica de uso del SPSS.
Preparación del Proyecto de Trabajo.
30
Semana 8 19 Sesión 13 Lunes, 23 de
febrero
Asimilar el concepto de tabla de
contingencia y las propiedades asociadas.
15 Tema 7 – Análisis de dos variables
categóricas.
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
20 Sesión 14 Martes, 24 de
febrero
El concepto de Paradoja de Simpson. 15 Tema 7 – Análisis de dos variables
categóricas.
CM 7-1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Miércoles, 25
de febrero
Entrega del Proyecto de Trabajo en Equipo
(Antes de las 12:00 horas).
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 7
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 26 de febrero).
Desarrollo del Proyecto de Trabajo.
60
21 Seminario 7 Viernes, 27
de febrero
Resolución de la Lista de Ejercicios 7.
Presentación Proyecto de Trabajo.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
30
Semana 9 22 Sesión 15 Lunes, 2 de
marzo
Buscar ejemplos de números índice.
Concepto y propiedades.
15 Tema 8 – Números índice.
CM 7-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
23 Sesión 16 Martes, 3 de Buscar información sobre la tipología de 15 Tema 8 – Números índice: cambios de base. 60 Estudio y comprensión de los conceptos 60
[Análisis de Datos – Curso 2014-2015] - 13
marzo números índice. Cambios de base. CM 8-1 presentados en clase
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 8
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 5 de marzo).
Preparación de la presentación del
Proyecto de Trabajo en Equipo.
60
24 Seminario 8 Viernes, 6
de marzo
Resolución de la Lista de Ejercicios 8.
Presentación Proyecto de Trabajo.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
30
Semana 10 25 Sesión 17 Lunes, 9 de
marzo
Buscar referencias sobre el Índice de Gini
y la Curva de Lorenz.
15 Tema 9 – Medidas de desigualdad.
CM 8-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
26 Sesión 18 Martes, 10 de
marzo
Análisis de la desigualdad y de la
concentración de una variable.
15 Tema 9 – Medidas de desigualdad y
concentración.
CM 9-1
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
Previo
seminario
Elaboración de la Lista de Ejercicios 9
(entrega en papel antes de las 12:00 del
jueves 12 de marzo).
Preparación de la presentación del
Proyecto de Trabajo en Equipo.
60
27 Seminario 9 Viernes, 13
de marzo
Resolución de la Lista de Ejercicios 9.
Presentación Proyecto de Trabajo.
Reflexiones finales.
55 Trabajo individual de comprensión de los
ejercicios resueltos en clase.
Realización de ejercicios complementarios.
30
Semana 11 28 Sesión 19 Lunes, 16 de
marzo
Análisis del concepto de serie temporal. 15 Tema 10 – Series Temporales.
CM 9-2
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
29 Sesión 20 Martes, 17 de
marzo
Buscar información sobre los
componentes de una serie temporal.
15 Tema 10 – Series Temporales.
CM 10
60 Estudio y comprensión de los conceptos
presentados en clase
60
T: identifica el tiempo de dedicación expresado en minutos.
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