ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Hours of tutorials: 14 Expository Class: 4 Interactive Classroom: 24 Total: 42
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Business Administration and Management
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable
-Conocer y manejar las técnicas estadísticas necesarias para el análisis descritivo de datos económicos y empresariales, así como la metodología de las principales estadísticas de las que se dispone.
-Conocer y comprender los conceptos y métodos propios de la probabilidad y la inferencia estadística, así como su aplicación al análisis de los fenómenos económicos y empresariales.
-Realizar análisis estadísticas básicas utilizando herramientas informáticas.
-Seleccionar y aplicar las técnicas estadísticas más adecuadas al análisis de cada fenómeno, así como interpretar los resultados obtenidos.
Tema 1.- INTRODUCIÓN.
1.1.- La Ciencia Estadística, definición y contenido.
1.2.- Conceptos básicos de Estadística: Población, Subpoblación, Muestra, Variables, Atributos y Escalas.
Tema 2.- ANÁLISIS DE DATOS UNIVARIANTES.
2.1 - Distribuciones de frecuencias.
2.2.- Representaciones gráficas.
2.3.- Medidas: Resumen numérico de datos cuantitativos univariantes.
TEMA 3.- ANÁLISIS DE DATOS BIVARIANTES.
3.1.- Distribuciones bidimensionales. Tabulación y representaciones gráficas.
3.2.- Distribuciones marginales y condicionadas.
3.3.- Medidas: Resumen numérico de datos cuantitativos bivariantes.
3.3.- Dependencia e independencia estadística. Covarianza.
TEMA 4.- PROBABILIDAD Y MODELOS PROBABILÍSTICOS.
4.1.- Experimentos aleatorios, espacio muestral y sucesos.
4.2.- Propiedades de la probabilidad. Probabilidad condicionada.
4.3.- Variables aleatorias y sus características.
4.4.- Modelos de probabilidade discretos: Ensayos de Bernouilli y distribuciones relacionadas.
4.5.- Modelos de probabilidade continuos: Distribución uniforme y distribución normal.
4.6.- Introdución a la distribución normal bivariante.
TEMA 5.- INTRODUCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.
5.1.- Población y muestra. Muestreo aleatorio simple.
5.2.- Estimación puntual de parámetros: proporción y media.
5.3.- Intervalo de confianza para la proporción y para la media.
BÁSICA:
Esteban García, J. y otros (2005): Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Thomson, Madrid.
Martín Pliego, F.J. (2004): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial: Teoría y práctica. Thomson Paraninfo S. A., Madrid.
Martín Pliego, F.J., Ruiz-Maya Pérez, L. (2005): Fundamentos de Probabilidad. Thomson, Madrid.
Peña, D., Romo, J. (1997): Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. Mcgraw Hill/Interamericana de España, S.A.U.
Ruiz Muñoz, D. (2004): Manual de Estadística editado por eumed.net.
ISBN: 84-688-6153-7
https://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf
Tomeo, V.; Uña, Isaías (2009) Estadística descriptiva. Garceta, Madrid
COMPLEMENTARIA:
Anderson, D. R.; Sweeney, D.J., Williams, T.A. (2001): Estadística para Administración y Economía. Vol.I. Thomson ed.
Berenson, M.L., Levine, D.M. (1996): Estadística Básica en Administración. Conceptos y Aplicaciones. Pearson Educación / Prentice Hall.
Casas Sánchez, J.M. (1996): Inferencia Estadística para Economía y Administración de Empresas. Centro de Estudios Ramón Areces.
Durá Peiró, J.M., López Cuñat, J.M. (1989): Fundamentos de Estadística. Estadística descriptiva y Modelos Probabilísticos para la Inferencia. Ariel.
Freund, J.E., Miller, I., Miller, M. (2000): Estadística matemática con aplicaciones. Pearson Educación / Prentice Hall.
García Barbancho, A. (1992): Estadística Teórica Básica. Probabilidad y modelos probabilísticos. Ariel.
Kazmier, L.J. (2006): Estadística aplicada a administración y economía. McGraw Hil.
Levin, R.I., Rubin, D.S. (1996): Estadística para administradores. Pearson Educación / Prentice Hall.
Newbold, P. (1998): Estadística para los negocios y la economía. Prentice Hall.
Newbold, P. ; Carlson, W.L.; Thorne, B. (2007): Estadística para administración y economía. Prentice Hall.
Novales Cinca, A. (1998): Estadística y Econometría. McGraw Hill.
Ruiz-Maya, L., F.J. Martín Pliego. (1999): Fundamentos de Inferencia Estadística. Ed. AC. (2ª ed. 2000; 3ª ed.2005).
Sarabia Alegria, J.M. (2000): Curso práctico de estadística. Civitas.
Spiegel, M.R.; Schiller, J. ; Alu Srinivasan, R. (2010): Probabilidad y Estadística. McGraw Hill.
Triola, M.F. (2004): Estadística. Pearson Educación.
Webster A.L. (1996): Estadística aplicada a la empresa y a la economía. Irwin.
LIBROS DE EXERCICIOS
Baró Llinás, J. (1987): Cálculo de probabilidades. Parramón.
Baró Llinás, J. (1989): Inferencia estadística. Parramón.
Fernández- Abascal, H., M. Guijarro, J.L. Rojo e J.A. Sanz. (1995): Ejercicios de Cálculo de Probabilidades. Ariel.
Martín Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. e Ruiz-Maya L. (1998): Problemas de probabilidad. AC.
Martín Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. e Ruiz-Maya L. (2000): Problemas de inferencia estadística. AC.
C3 - Identificar los métodos numéricos para resolver problemas
C7 - Seleccionar fuentes estadísticas para la toma de decisiones empresariales
CP2 - Interpretar la información relevante utilizando las técnicas de análisis y herramientas disponibles para dar apoyo a la toma de decisiones empresariales
CP12 - Actuar en el ámbito de la economía y la empresa evaluando las desigualdades por razón de sexo/género
HD2 - Gestionar información procedente de distintas fuentes que permitan adquirir nuevos conocimientos y aplicarlos para responder a retos, resolver problemas y tomar decisiones
HD5 - Manejar la comunicación oral y escrita de forma precisa y clara para transmitir conocimientos, metodologías, información, resultados, problemas y soluciones
HD8 - Usar herramientas de cálculo y análisis, de distintos tipos de lenguajes y de tecnologías de la información y de la comunicación (TIC)
Resolución autónoma de problemas
Trabajo tutelado
Foros de discusión - trabajo en grupo asíncronos
Cada semana habrá una hora de tutorías que podrá ser presencial o a través de MS Teams. El día y hora de las tutorías será especificado en el Campus Virtual de la materia al principio del curso.
Para superar la materia hay dos oportunidades. El estudiantado que no supere la materia en la primera oportunidad tendrá derecho a una segunda, que será la que figure en su expediente académico en el caso de que la cualificación conseguida fuese superior.
El sistema de evaluación de las dos oportunidades será el siguiente:
EXAMEN FINAL DE CONTENIDOS. Prueba de carácter obligatorio en la que se valorarán los resultados del aprendizaje, y que podrá incluír preguntas de respuesta corta, preguntas tipo test, ejercicios prácticos, resolución de problemas o casos (reales o inventados) a los que el estudiantado debe dar una solución, basándose en los contenidos teóricos de la materia y/o en las habilidades/competencias desenvueltas a lo largo del cuatrimestre.
Peso en la cualificación final: 100%.
En él se evalúan todas las competencias: C3, C7, CP2, CP12, HD2, HD5 e HD8.
La prueba final tendrá carácter presencial.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la “Normativa de avaliación do rendemento académico do estudantado e de revisión de cualificación".
TIPO DE GRUPO HORAS PRESENCIALIDAD (%)
Docencia virtual asíncrona 48 0%
Tutorías virtuales síncronas 14
Examen 4 100%
Trabajo personal del alumnado 84 0%
Las tutorías son un recurso útil que el estudiantado debería utilizar las veces que fuese necesario.
El acceso frecuente al campus virtual y al correo institucional es imprescindible para informarse de diferentes cuestiones que surjan a lo largo del curso.
El lenguaje matemático es necesario para el desarrollo de la materia ya que es en el que se expresa la Estadística. En este sentido, el estudiantado debe hacer el esfuerzo por emplear este lenguaje durante todo el curso.
Es importante participar activamente en todas las actividades propuestas por el profesorado y consultar la bibliografía y otro material recomendado.
Alba Lugilde Sanchez
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 982824408
- alba.lugilde [at] usc.es
- Category
- Professor: LOU (Organic Law for Universities) PhD Assistant Professor
| 01.20.2026 18:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Seminar 1 |
| 06.16.2026 18:00-21:00 | Grupo /CLE_01 | Seminar 1 |