Última actualización: 04/05/2018


Curso Académico: 2018/2019

Estadística para Economía y Empresa
(17159)
Titulación: Máster Universitario en Economía de la Empresa y Finanzas (69)
Escuela de Empresa


Coordinador/a: MARIN DIAZARAQUE, JUAN MIGUEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 5.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
* Conocimiento de análisis exploratorio de datos. * Conocimiento de cálculo de probabilidades y variables aleatorias y sus correspondientes propiedades. * Conocimiento de métodos de estimación y propiedades de estimadores. * Conocimiento de los conceptos de intervalos de confianza y sus aplicaciones. * Conocimiento de contrastes de hipótesis incluyendo la noción de p-valor.
Descripción de contenidos: Programa
1. Análisis Exploratorio de datos (EDO) 1.1 Medidas descriptivas 1.2 Gráficos y diagramas 2 Introducción al cálculo de probabilidades 2.1 Bases de teoría de la probabilidad 2.2 Variables aleatorias. 2.3 Distribuciones. 2.4 Independencia y transformaciones. 2.5 Esperanza. 3 Estimación puntual y por intervalos 3.1 Introducción: el problema de estimación. 3.2 Ejemplos. 3.3 Propiedades de estimadores. 3.4 Construcción de estimadores. 4. Contraste de hipótesis 4.1 Introducción: hipótesis, errores y función de potencia. 4.2 El contraste de Wald. Contraste de significación de Fisher. 4.3 p-valor 4.4 Contrastes de razón de verosimilitudes.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Bibliografía básica
  • Wasserman, L (2004). All of Statistics. Springer-Verlag. New York.
Bibliografía complementaria
  • Arnold, S.F. (1990). Mathematical Statistics. Prentice Hall. New York.
  • Bain, L.J. and Engelhardt, M. (2000). Introduction to Probability and Mathematical Statistics. Duxbury Classic. Boston.
  • Bickel, P.J. and Doksum, K.A. (2006). Mathematical Statistics- Second edition. Holden Day. San Francisco.
  • Casella, G. and Berger, R.L. (2012). Statistical Inference - Second edition. Wadsworth and Brooks/ Cole. San Francisco.
  • Dudewicz, E.J. and Mishra, S.N. (1988). Modern Mathematical Statistics. Wiley. New York.
  • Gibbons, J.D. and Chakraborti (2010). Nonparametric Statistical Inference. Fifth Edition. Marcel Dekker. New York.
  • Rice, J. (2006). Mathematical Statistics and Data Analysis. Third edition. Brooks and Cole. San Francisco.
  • Van der Vaart, A.W. (2001). Asymptotic Statistics. Cambridge University Press. Cambridge.

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.