ECTS credits ECTS credits: 6
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 99 Hours of tutorials: 3 Expository Class: 24 Interactive Classroom: 24 Total: 150
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Quantitative Economy
Areas: Quantitative Economics (USC-specific)
Center Faculty of Economics and Business Studies
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
· Conocer y comprender los conceptos y métodos propios de la estadística económico descriptiva
así como su aplicación al análisis de los fenómenos económicos.
· Realizar análisis estadísticos básicos utilizando herramientas informáticas
· Ser capaz de seleccionar y aplicar las técnicas estadísticas más adecuadas al análisis de cada
fenómeno, así como de interpretar los resultados obtenidos.
· Iniciarse en el análisis de datos empíricos de la realidad económica (obtención de datos,
análisis estadístico, interpretación y fiabilidad de los resultados,...) y en la presentación formal
del trabajo realizado.
· Conocer y evaluar las principales estadísticas existentes sobre la realidad económica.
· Desarrollar las capacidades de entendimiento, razonamiento, crítica y expresión oral y escrita,
mediante la utilización de un léxico estadístico-económico adecuado.
TEMA 1.- INTRODUCCIÓN
1.1.- La Ciencia Estadística. Definición y contenido
1.2.- Conceptos básicos en la Estadística Económica
1.3.- Fuentes de datos: especial referencia al muestreo en poblaciones finitas
TEMA 2.- ANÁLISIS ESTATÍSTICO DE UNA VARIABLE
2.1.- Los datos estadísticos y sus clases
2.2.- Distribuciones de frecuencias.
2.3.- Representaciones gráficas
2.4.- Medidas que caracterizan la distribución de una variable
2.4.1.- Medidas de posición
2.4.2.- Medidas de dispersión
2.4.3.- Medidas de forma
2.5.- Medidas de concentración
2.6.- Momentos en distribuciones unidimensionales
2.7.- Aplicaciones económicas
TEMA 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES
3.1.- Distribuciones bidimensionales de frecuencias. Estudio de sus características
3.2.- Distribuciones marginales y condicionadas
3.3.- Momentos en distribuciones bidimensionales
3.4.- Dependencia e independencia estadística
3.5.- Aplicaciones económicas
TEMA 4.- LAS TÉCNICAS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
4.1.- Introducción a las teorías de la regresión y correlación
4.2.- Regresión lineal simple
4.3.- Bondad del ajuste de una regresión. Predicciones. Elasticidad.
4.4.- Correlación entre variables. El coeficiente de correlación lineal simple
4.5.- Ajustes no lineales.
4.6.- Aplicaciones económicas
TEMA 5.- NÚMEROS ÍNDICES
5.1.- Definición y clasificación de los números índices
5.2.- Índices de precios, cantidades y valor
5.3.- Propiedades de los números índices. Participación y repercusión.
5.4.- Problemas en la elaboración de índices complejos. Cambio de base.
5.5.- Deflactación de series económicas
5.6.- Aplicaciones económicas.
TEMA 6: ESTADÍSTICAS SOCIO-ECONÓMICAS
6.1.- Índices de Precios al Consumo
6.2.- Índice de Precios Industriales
6.3.- Índice de Producción Industrial
6.4.- Encuesta de Población Activa
6.5.- Encuesta de Presupuestos Familiares
6.6.- Otros indicadores económicos.
TEMA 7: ANÁLISIS CLÁSICO DE LAS SERIES TEMPORALES
7.1.- Componentes de una serie. Esquemas de relación
7.2.- Análisis de los componentes. Desestacionalización.
7.3.- Aplicaciones económicas
Bibliografía básica
MARTÍN PLIEGO, F.J. (2004). Introducción a la Estadística Económica y Empresarial.Teoría y práctica. Thomson, Madrid.
Bibliografía complementaria
CASAS SÁNCHEZ, J. M., SANTOS PEÑA, J. (1995) Introducción a la Estadística para Economía y Administración de Empresas, vol 1. Centro de Estudios Ramón Areces, S.A., Madrid.
ESTEBAN GARCÍA, J. y otros (2005). Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Thomson, Madrid
MONTIEL, A.M., RIUS, F., BARÓN, F.J. (1997). Elementos básicos de Estadística Económica y Empresarial. Prentice-Hall, Madrid.
RUIZ MUÑOZ, D.: Manual de Estadística. Editado por eumed.net 2004. ISBN: 84-688-6153-7
https://www.eumed.net/cursecon/libreria/drm/drm-estad.pdf
TOMEO, V., UÑA, I. (2009). Estadística descriptiva. Garceta, Madrid.
https://cv.usc.es (Campus Virtual) Puede estar disponible material de apoyo según las indicaciones de clase.
· Saber elaborar y defender argumentos sobre cuestiones económicas a un nivel general, así
como resolver problemas sobre estas cuestiones, haciendo uso de sus conocimientos sobre la
realidad empresarial, las teorías, los modelos y los métodos científicos propios.
· Saber identificar, reunir e interpretar datos relevantes sobre cuestiones relacionadas con el
ámbito empresarial, incorporando en la elaboración de juicios y propuestas las consideraciones
pertinentes sobre su dimensión social, científica o ética.
· Elementos básicos de estadística descriptiva.
· Identificar las fuentes de información económica relevante y su contenido.
Dada la ubicación de la materia en el primer curso de la titulación, se presta especial atención a las actividades presenciales.
Las sesiones de aula dedicadas a las clases expositivas tienen como objeto la introducción y explicación de los aspectos básicos de cada tema del programa, proporcionándole la información adicional necesaria que permita un adecuado desarrollo del proceso de aprendizaje autónomo.
En las clases interactivas se pretende que los alumnos aprendan a aplicar las técnicas estadísticas al análisis de la realidad económica, diferenciando qué tipo de técnica utilizar en cada caso, cómo aplicarla y qué conclusiones se obtienen del análisis realizado. Para ello, se propondrán problemas y actividades que los alumnos deberán resolver individualmente y/o en grupos reducidos, fomentando la cooperación y el trabajo en equipo.
Con las tutorías los alumnos y alumnas tendrán asesoramiento continuo de las profesoras para el desarrollo de las actividades propuestas y resolverán cualquier duda relacionada con la materia.
Las actividades programadas para ser realizadas autónomamente por el alumnado pretenden su iniciación en el análisis empírico de los fenómenos de la realidad socioeconómica actual, desde un proceso de autoaprendizaje tutorizado, así como en la adquisición de habilidades para elaborar y presentar los resultados de los estudios realizados.
La materia tiene curso en el Campus Virtual donde se podrá colocar información complementaria y material.
Idiomas de impartición: Castellano e gallego
La evaluación de la materia se realizará del modo siguiente:
- El 70% es evaluación mediante examen final escrito.
- El 30% restante es evaluación continua en base a las actividades realizadas en el aula durante las clases (controles: de participación, respuestas a preguntas y cuestiones de teoría o de práctica, ...), que implican la asistencia regular a las clases para poder participar en todos ellas. Las indicaciones sobre el tipo y número de pruebas serán dadas en las clases y/o en el aula virtual de la materia.
Las alumnas o alumnos que no participen en ninguna de las actividades de la evaluación continua podrán optar al 100% de la nota en la realización del examen final.
Para aprobar, por cualquiera de las opciones, hay que obtener una nota de 5 puntos o más en una escala de 10.
La 2ª etapa de evaluación, la extraordinaria de julio, se hará como en enero o, renunciando a la evaluación continua, pueden hacer el examen sobre 10.
Según la Normativa de Permanencia vigente en la USC para los estudios de Grado y Máster (art. 5.2), la asistencia y/o participación en cualquiera de las actividades de la evaluación supondrá que la nota final del estudiante sea distinta del No presentado.
El alumnado con dispensa de asistencia a clase concedida (instrucción nº 1/2017 de la Secretaría Xeral) puede obtener el 100% de la nota en el examen oficial. El alumnado repetidor no tendrá diferencia con el resto.
Para presentarse a los exámenes hay que traer un documento identificativo de carácter oficial: DNI, Tarjeta Universitaria, pasaporte, etc.
“Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións”.
El examen final se realiza en la fecha y horario que establece la Facultad.
Las actividades de evaluación continua se realizan en el transcurrir de las clases y no tienen más avisos que las posibles indicaciones que se pueda dar en ellas.
Otros matices sobre estes criterios básicos pueden indicarse en las clases y/o en el curso de la materia en el campus virtual
La materia tiene una carga de 6 créditos ECTS y, como cada crédito se estima en 25 horas de trabajo para el alumno, la carga total es de 150 horas repartidas entre horas de clase, tiempo de trabajo personal, horas de tutorías y horas de evaluación.
Las horas de clase se reparten entre horas de expositiva (en grupos más grandes), horas de interactiva (grupos más pequeños) según el horario de la Facultad.
El tiempo de trabajo personal es aquel, que en media, el alumno tiene que dedicar de modo autónomo para conseguir aprender: preparación de clases, estudio, resolución de ejercicios, etc.. El alumno puede acudir a la profesora para resolver dudas, buscar orientación en las actividades de la materia, etc. en el tiempo de las tutorías.
El lenguaje matemático es necesario para el desarrollo de la materia ya que este es en el que se expresa la Estadística. En este sentido el/la alumno/a tiene que hacer un esfuerzo al comienzo del curso acostumbrándose al empleo de un lenguaje preciso.
El/La alumno/a debe adquirir las herramientas necesarias para la interpretación precisa de resultados estadísticos obtenidos o recogidos en otras fuentes. El debate en el aula sobre los contenidos es una herramienta útil para la comprensión de la materia.
Recomendamos estudiar antes y después de cada sesión de clase: para poder seguir las clases, para no acumular dudas. Igualmente hacer los ejercicios y tareas que se vayan proponiendo.
Igualmente señalamos como modo de evaluación la evaluación continua y solo la evaluación única para casos puntuales. La evaluación continua es un método de obtener puntuación para aprobar la materia pero también de aprendizaje, como contrapuesto al estudio de toda la materia para un examen único.
Maria Mercedes Tato Rodriguez
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811528
- mercedes.tato [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Pilar Gonzalez Murias
Coordinador/a- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811527
- pilar.gonzalez.murias [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
Marina Lois Mosquera
- Department
- Quantitative Economy
- Area
- Quantitative Economics (USC-specific)
- Phone
- 881811521
- marina.lois [at] usc.es
- Category
- Professor: University School Lecturer
| Monday | |||
|---|---|---|---|
| 12:30-14:00 | Grupo /CLE_02 | Spanish | Classroom 30 |
| Tuesday | |||
| 15:00-17:00 | Grupo /CLE_03 | Galician | Classroom 29 |
| Wednesday | |||
| 11:30-13:30 | Grupo /CLE_02 | Spanish | Classroom 30 |
| 16:30-18:00 | Grupo /CLE_03 | Galician | Classroom 29 |
| Thursday | |||
| 09:30-11:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 29 |
| Friday | |||
| 11:30-13:30 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 29 |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_3b | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_4 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_3a | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_03 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom A |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_03 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_3b | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_4 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom B |
| 01.14.2025 12:00-15:00 | Grupo /CLIL_3a | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_4 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_3a | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_03 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_3b | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom B |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_3b | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_1b | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_2 | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_4 | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_02 | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_5 | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_3a | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLE_03 | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_1a | Classroom C |
| 06.26.2025 09:00-12:00 | Grupo /CLIL_6 | Classroom C |