Estadistica Aplicada a las CCSS 2

Capacidad de predecir datos cuantitativos mediante análisis de series temporales. Capacidad de relaizar regresiones logísticas.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE 3. Tener la capacidad de recopilar e interpretar datos e informaciones sobre los que fundamentar sus conclusiones incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, la reflexión sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito de la Sociología. COMPETENCIAS GENERALES 1. Analizar e interpretar la realidad social siguiendo el método científico, desde una perspectiva crítica y reconociendo la pluralidad de enfoques teórico-metodológicos de los ámbitos de especialidad y subdisciplinas vinculadas a la Sociología COMPETENCIAS ESPECÍFICAS 12.Conocer los conceptos y de las técnicas estadísticas aplicadas a la sociedad humana.

1. Series Temporales. Predicción con modelos ARIMA Características de una serie temporal: Periodicidad, tendencia, variablidad y ciclo estacional. Concepto de serie estacionaria Función de autocorrelación simple y parcial Ruido Blanco Modelos Autorregresivos AR(p) Modelos de media móvil MA(q) Modelos ARMA y ARIMA Estimación y diagnosis. Predicción Modelos ARIMA estacionales: identificación, estimación, diagnosis y predicción. 2. Regresión logística Introducción al modelo Logit. Estimación de parámetros. Interpretación de los parámetros Diagnosis del modelo. 3. Extensiones

Teoría (4ECTS).Clases teóricas con material de apoyo disponible vía web. Prácticas (2ECTS) Clases en aula informática. Debates.