Checking date: 23/05/2019


Course: 2019/2020

Data analysis for decision-making
(16200)
Study: Master in Entrepreneurship and Business Venturing (267)
EPE


Coordinating teacher: LILLO RODRIGUEZ, ROSA ELVIRA

Department assigned to the subject: Department of Statistics

Type: Electives
ECTS Credits: 3.0 ECTS

Course:
Semester:




Competences and skills that will be acquired and learning results.
Tras cursar la materia, los estudiantes serán capaces de elegir, utilizar e interpretar adecuadamente las principales técnicas estadísticas para el tratamiento de datos empresariales que apoyen la adopción de decisiones informadas para la puesta en práctica de un proyecto empresarial. Competencias específicas: - Capacidad para comprender, analizar y resolver problemas complejos relacionados con la puesta en funcionamiento, la expansión y la consolidación de un proyecto empresarial, a partir de un conocimiento amplio de los instrumentos avanzados de la dirección de empresas. -Capacidad para elaborar, comprender y analizar la información contable y financiera de la empresa, para así adoptar decisiones informadas a partir de dicha información, utilizando de manera adecuada los distintos mecanismos de financiación con los que cuenta el emprendedor para poner en marcha un proyecto empresarial. - Capacidad para analizar críticamente casos de empresas reales y extraer de ellos conclusiones relevantes para la práctica empresarial. - Capacidad para comprender los fundamentos de las actividad emprendedora, los principales determinantes de su desarrollo y sus resultados
Description of contents: programme
Introducción a la inferencia estadística El modelo de regresión múltiple: estimación por mínimos cuadrados Modelos para variables de respuesta discreta: modelos logit y probit Introducción a la estadística multivariante: análisis cluster
Learning activities and methodology
Actividades presenciales a) Clases teóricas: Metodología: Clases magistrales con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. b) Clases prácticas en aula informática: Metodología: Clases en las que los alumnos utilizarán un software estadístico para la realización de análisis cuantitativos a partir de conjuntos de datos empresariales que se les proporcionen y la obtención y discusión de resultados y sus implicaciones para la toma de decisiones c) Tutorías: Metodología: Seguimiento y supervisión individualizada por parte del profesor de los trabajos encomendados a cabo los alumnos, así como de las prácticas realizadas en el aula informática, y resolución de dudas y cuestiones. Trabajo personal del alumno a) Ejercicios prácticos: Metodología: Realización de ejercicios, con apoyo de software estadístico, en los que los alumnos tendrán que analizar e interpretar los resultados obtenidos para los conjuntos de datos que se les proporcionen utilizando los conocimientos adquiridos en la materia. c) Estudio: Metodología: Trabajo autónomo de los alumnos.
Assessment System
  • % end-of-term-examination 40
  • % of continuous assessment (assigments, laboratory, practicals...) 60
Basic Bibliography
  • McClave, J.T., Benson, P.G., Sincich, T.. Statistics for Business and Economics (12ª edición). Pearson. 2012
  • Peña, D.. Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial. 2008
  • Pérez C.. Técnicas Estadísticas Multivariantes con SPSS. Garceta. 2009

The course syllabus and the academic weekly planning may change due academic events or other reasons.