Nombre: ANÁLISIS CUANTITATIVO DE LA INFORMACIÓN EMPRESARIAL
Código: 212101014
Carácter: Optativa
ECTS: 4
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: PALACIOS SÁNCHEZ, MARÍA ÁNGELES
Área de conocimiento: Métodos Cuantitativos para la Economía y Empresa
Departamento: Métodos Cuantitativos, Ciencias Jurídicas y Lenguas Modernas
Teléfono:
Correo electrónico: maria.palacios@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias: Contactar con el profesor
Titulaciones:
Categoría profesional: Profesora Titular de Universidad
Nº de quinquenios: 7
Nº de sexenios: 0
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Nombre y apellidos: RUIZ MARÍN, MANUEL
Área de conocimiento: Métodos Cuantitativos para la Economía y Empresa
Departamento: Métodos Cuantitativos, Ciencias Jurídicas y Lenguas Modernas
Teléfono: 968325901
Correo electrónico: manuel.ruiz@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias: Contactar con el profesor
Titulaciones:
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 4
Nº de sexenios: 3 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Nombre y apellidos: LÓPEZ HERNÁNDEZ, FERNANDO ANTONIO
Área de conocimiento: Métodos Cuantitativos para la Economía y Empresa
Departamento: Métodos Cuantitativos, Ciencias Jurídicas y Lenguas Modernas
Teléfono: 968325619
Correo electrónico: fernando.lopez@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias: Contactar con el profesor
Titulaciones:
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 6
Nº de sexenios: 2 de investigación y 1 de transferencia
Curriculum Vitae: Perfil Completo
[CB7 ]. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
[05 ]. Tener la habilidad de buscar y analizar información relacionada con la empresa y las instituciones. Saber diseñar y gestionar proyectos relacionados con las mismas.
[11 ]. Clasificar e interrelacionar la información relativa a las diversas actividades de gestión empresarial, de cara al análisis de sus procesos internos y externos.
[12 ]. Sintetizar y evaluar los efectos socio-económicos y ambientales que comporta la actividad empresarial.
[CT5 ]. Aplicar a la práctica los conocimientos adquiridos
1. Aplicar herramientas estadísticas para el análisis de datos económico-empresariales.
2. Identificar patrones de comportamiento empresarial utilizando técnicas estadísticas.
3. Elaborar y defender informes a partir de las herramientas estadísticas.
1) Regresión lineal Multivariante. 2) Tests de independencia paramétrica y no paramétrica. 3) Análisis espacial de datos económico-empresariales. 4) Simulación y programación en SPSS, Matlab y Mathematica. El curso se desarrollará como explicamos ahora. En primer lugar se realizará un repaso de la estadística descriptiva e inferencial básica antes de comenzar propiamente con el contenido de la asignatura. Esta primera fase la aprovecharemos para enmarcar el contenido de la asignatura y establecer los objetivos del curso. Una vez enmarcada y expuestos los objetivos de la asignatura comenzaremos con el punto 1) análisis de Regresión Multivariante. En este primer punto prestaremos principal interés a la interpretación de los coeficientes de regresión así como al análisis de los residuos. Asimismo explicaremos tanto la capacidad predictiva como la explicativa de un modelo de regresión junto con la bondad del ajuste. Todo ello se realizará con el software SPSS, y secundariamente con Matlab o Mathematica, con aplicaciones a datos reales económicos. El segundo punto que abordaremos son los Tests de independencia tanto los de naturaleza paramétrica como los de naturaleza no paramétrica (para aquellos casos en los que la distribución del proceso generador de datos subyacente no se conozca). Estos test de independencia los estudiaremos tanto para series temporales como para procesos espaciales. Saber contrastar esta hipótesis es crucial, ya que es el paso previo a la detección de relaciones causales tan importantes en economía. Todo ello se realizará con el software SPSS, Matlab y Mathematica, con aplicaciones a datos reales económicos. En el tercer punto de análisis espacial de datos económico-empresariales, analizaremos descriptivamente con los estadísticos LISA la distribución espacial de variables económico empresariales y dibujaremos mapas asociados a dichas distribuciones con software específico de sistemas de información geográfica, como GeoDa o Eviews. También modelizaremos procesos económicos espaciales con modelos SAR y SMA que se estimarán con Matlab. Para finalizar el curso se darán unas nociones básicas de simulación de MonteCarlo con Matlab y Mathematica en el que se pondrán en práctica todas las funciones específicas de estos softwares aprendidas durante el curso.
Unidad 1 Análisis de conglomerados
Unidad 2 Regresión lineal multivariante
Unida 3 Análisis multivariante de la varianza
Unidad 4 Test paramétricos y no-paramétricos
Practice
UNIT 1. Conglomerate analysis with SPSS. UNIT 2. Multivariate linear regression with SPSS. UNIT 3. Multivariate analysis of variance with SPSS. UNIT 4. Parametric tests with SPSS. UNIT 5. Non-parametric tests with SPSS.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual, y en el que encontraras instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Unit 1 Conglomerate analysis
Unit 2 Multivariate linear regression
Unit 3 Multivariate analysis of variance
Unit 4 Parametrics and non-parametrics test
Clase de teoría: Actividades consistentes en sesiones formativas para desarrollar conocimientos teóricos basadas en trabajo sobre conceptos y teorías
Explicación de los principales conceptos teóricos para determinar la adquisición de las competencias CB7, CG05, CE 12 y CE 11, y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
30
100
Clase de problemas: Actividades consistentes en sesiones formativas para desarrollar conocimiento práctico o aplicado basadas en la resolución de ejercicios, problemas o casos prácticos
0
100
Clase de prácticas en laboratorio o de campo: Actividades orientadas al desarrollo de destrezas prácticas o aplicadas por parte del estudiante supervisadas por el profesor a distancia
Resolver los problemas que correspondan a cada unidad a lo largo del curso académico utilizando Excel/ SPSS. para determinar la adquisición de las competencias CB7, CG05, CE 12 y CE 11, y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
7
100
Clase de prácticas en aula de informática: Actividades para la adquisición de determinadas destrezas mediante el manejo de software específico
Clases de prácticas en el aula de informática
0
100
Seminarios, tutorías convocadas por el profesorado, conferencias, visitas técnicas, mesas redondas, etc.: Actividades para desarrollar conocimiento teórico, práctico o aplicado basado en el trabajo sobre temáticas específicas o abordadas desde el punto de vista de la profesión
Presentación del trabajo final correspondiente al análisis estadístico de una base de datos.CB7, CG5, CE11, CE12 Y CT5 y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
0
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación continua): pruebas escritas u orales, exposiciones, presentaciones, con carácter individual o de grupo, indicadoras de los conocimientos adquiridos. Se incluyen aquí actividades de evaluación formativa y sumativa
Presentación con carácter individual de trabajo
3
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación final): pruebas escritas u orales, con carácter individual o de grupo, indicadoras de los conocimientos adquiridos. Se incluyen aquí actividades de evaluación sumativa
Examen final para evaluar los conocimientos adquiridos
2
100
Tutorías: Tanto las de carácter individual como las realizadas en grupo servirán para asesorar, resolver dudas, orientar, realizar el seguimiento de trabajos o de los conocimientos adquiridos, entre otros
Asesorar a los estudiantes sobre el desarrollo de un informe que deben entregar al final del curso. Responder preguntas que puedan surgir después de las clases teóricas o prácticas.
5
50
Realización de trabajos individuales o en grupo: Aprendizaje autónomo y/o colaborativo del estudiante para desarrollar conocimiento teórico, práctico o aplicado mediante realización de proyectos, informes de prácticas y/o trabajos
Estudio autónomo de los conceptos explicados en las clases teóricas. resolver los problemas propuestos por el profesor. Desarrollar y redactar un informe estadístico referente a una base de datos, para determinar la adquisición de las competencias CB7, CG05, CE 12 , CE 11, CT5, y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3 Desarrollar y redactar un informe estadístico referente a una base de datos.para determinar la adquisición de las competencias CB7, CG05, CE 12 , CE 11 y CT5, y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
20
0
Estudio individual: Tiempo dedicado al estudio de la materia
Estudio autónomo sobre la teoría impartida en clase
33
0
Examen
examen final que tendrá lugar en las aulas designadas por la facultad. ( CB7, CT5) y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
20 %
Evaluación de prácticas, visitas y seminarios
Evaluación de prácticas, visitas y seminarios, (CB7,CG5,CE11,CE12 Y CT5) y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
10 %
Asistencia y participación
Asistencia y participación
10 %
Trabajo individual
Informe final del trabajo realizado por cada alumno para adquirir las competencias CB7, CG05, CE11, CE12 Y CT5 y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
30 %
Trabajo grupal
Informe del trabajo grupal. (CB7,CG5,CE11,CE12 Y CT5) los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
30 %
Examen
examen final que tendrá lugar en las aulas designadas por la facultad. ( CB7, CT5) y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
70 %
Evaluación de prácticas, visitas y seminarios
Evaluación de prácticas, visitas y seminarios, (CB7,CG5,CE11,CE12 Y CT5) y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
10 %
Asistencia y participación
Asistencia y participación
0 %
Trabajo individual
Informe final del trabajo realizado por cada alumno para adquirir las competencias CB7, CG05, CE11, CE12 Y CT5 y los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
20 %
Trabajo grupal
Informe del trabajo grupal. (CB7,CG5,CE11,CE12 Y CT5) los resultados del aprendizaje 1, 2 y 3
0 %
Autor: Pérez, C.
Título: Técnicas de análisis de datos con SPSS 15
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2009
ISBN:
Autor: Casella, G.
Título: Statistical inference
Editorial: Pacific Grove
Fecha Publicación: 2002
ISBN:
Autor: Lópex, C.
Título: Tecnicas De Analisis Multivariante De Datos Aplicaciones Con Spss
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2004
ISBN: