El complemento formativo está dirigido a graduados en ciencias sociales y jurídicas (con excepción de economía y empresa), humanidades y otros estudios en los que no se hayan usado las matemáticas de forma regular en la enseñanza. Los estudiantes que consideren innecesario estos complementos formativos deberán dirigirse al Director del Máster justificando sus razones y acreditando formación previa en los campos especificados, matemáticas y estadística. Este curso no tiene requisitos formales previos. El curso introduce habilidades matemáticas básicas y habilidades informáticas que son necesarias para los cursos de modelos cuantitativos y formales ofrecidos en el programa del Máster en Ciencias Sociales. En particular, prepara a los estudiantes para los cursos de métodos cuantitativos (Métodos Cuantitativos Aplicados para las Ciencias Sociales I y II), Economía Política y Teoría de Juegos.

El curso de Matemáticas Estadística básica para las ciencias sociales introduce al alumno en los conceptos fundamentales del cálculo, el álgebra matricial y la teoría de conjuntos, así como en los conceptos fundamentales de la estadística descriptiva, la teoría de la probabilidad, los fundamentos de la estadística inferencial y el uso de software estadístico. Competencias adquiridas: a) BÁSICAS Que los estudiantes adquieran los conocimientos técnicos preparatorios para poder acceder a una formación avanzada en metodología de la investigación. b) GENERALES Que los estudiantes aprendan la lógica del análisis matemático y estadístico. c) ESPECÍFICAS Que los estudiantes conozcan las bases del cálculo, el álgebra matricial, la teoría de la probabilidad, la estadística descriptiva y se familiaricen con el uso de software estadístico.

1 Introducción a las Matemáticas 1.1 Aritmética 1.2 Álgebra 1.3 Grafos y funciones 1.4 Ecuaciones lineales 1.5 Ecuaciones cuadráticas 1.6 Matemáticas financieras 1.7 Introducción al cálculo 2 Álgebra matricial 2.1 Geometría elemental y álgebra 2.2 Espacios vectoriales 2.3 Fundamentos del cálculo matricial 2.4 Norma, rango, determinante 2.5 Inversa de una matriz, solución de sistemas de ecuaciones lineales 2.6 Valores y vectores propios 2.7 Matrices en estadística y otras aplicaciones 3 Optimización 3.1 Optimización unidimensional 3.2 Programación lineal 3.3 Programación cuadrática 4 Introducción a R (el lenguaje de computación estadística utilizado en los cursos de métodos del departamento), RMarkdown y LaTeX (un lenguaje de composición útil para producir documentos con contenido matemático).

Las competencias serán adquiridas por los alumnos mediante: [I] Lecciones magistrales: 3 sesiones [II] Prácticas: 3 sesiones Las actividades [I] y [II] se dedicarán a desarrollar ejercicios, problemas, y casos prácticos. En las clases se hará un uso intensivo de recursos disponibles en Aula Global. Se distribuirán también resúmenes de algunos de los contenidos del curso, con el fin de facilitar una mejor asimilación de los mismos, y agilizar al mismo tiempo su presentación en las clases de teoría.