Tipo A
|
Código |
Competencias Específicas | | A9 |
Utilizar y combinar las técnicas más adecuadas, tanto cuantitativas como cualitativas, para desarrollar un proyecto de investigación en el ámbito de la economía de la empresa. (Especialidad investigación) |
Tipo B
|
Código |
Competencias Transversales |
Tipo C
|
Código |
Competencias Nucleares |
Resultados de aprendizaje |
Tipo A
|
Código |
Resultados de aprendizaje |
| A9 |
Conocer técnicas estadísticas y de análisis de datos avanzadas
Diseñar estrategias metodológicas y formular hipótesis de investigación, analizando cuantitativamente los datos y variables que permitan alcanzar el propósito del estudio.
|
Tipo B
|
Código |
Resultados de aprendizaje |
Tipo C
|
Código |
Resultados de aprendizaje |
tema |
Subtema |
TEMA 1. CONCEPTOS BÁSICOS. |
1.1. Introducción a R.
1.2. Representación gráfica en R.
1.3. Estructuras de datos. |
TEMA 2. ANÁLISIS CUANTITATIVO. |
2.1. Análisis de poblaciones y muestras.
2.2. Estadística descriptiva.
2.3. Inferencia estadística.
|
TEMA 3. CORRELACIÓN Y REGRESIÓN |
3.1. Modelo de regresión lineal simple.
3.2. Modelo de regresión lineal múltiple.
3.3 Variables cualitativas.
3.4 Modelo de precios hedónicos.
3.5 Regressión per cuantiles.
|
TEMA 4. ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES UNIVARIANTES. |
4.1. Modelos autoregressivos, de medias móviles y mixtos (ARMA).
4.2 Identificación, estimación y diagnóstico: la metodología Box-Jenkins.
4.3 Predicción.
4.4 Procesos no estacionarios: Procesos Integrados y raíces unitarias. |
Metodologías :: Pruebas |
|
Competencias |
(*) Horas en clase
|
Horas fuera de clase
|
(**) Horas totales |
Actividades introductorias |
|
0.5 |
0 |
0.5 |
Sesión magistral |
|
5.5 |
5.5 |
11 |
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
|
5 |
9 |
14 |
Prácticas a través de TIC |
|
14 |
18 |
32 |
Trabajos |
|
0 |
16.5 |
16.5 |
Atención personalizada |
|
1 |
0 |
1 |
|
|
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
|
descripción |
Actividades introductorias |
Presentación de la asignatura. |
Sesión magistral |
Exposición de los contenidos de la asignatura.
|
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
Formulación, análisis, resolución y debate de un problema o ejercicio, relacionado con la temática de la asignatura.
|
Prácticas a través de TIC |
Realización de prácticas informáticas de los contenidos de la asignatura con R.
|
Trabajos |
Realización de trabajos por parte del estudiante.
|
Atención personalizada |
Tiempo que cada docente tiene reservado para atender y resolver dudas a los estudiantes. |
descripción |
Durante el horario de atención a los estudiantes se resolverán cuestiones teóricas y prácticas relacionadas con la asignatura. |
Metodologías |
Competencias
|
descripción |
Peso |
|
|
|
|
Prácticas a través de TIC |
|
Durante el periodo lectivo se realizarán dos pruebas en el aula, con un peso cada una del 70%. |
30% |
Trabajos |
|
Trabajo sobre los contenidos desarrollados en la asignatura. |
70% |
Otros |
|
|
|
|
Otros comentarios y segunda convocatoria |
La evaluación en 2a convocatoria se realizará mediante un examen final sobre los contenidos desarrollados en la asignatura con un peso del 100%. |
Básica |
Brooks, C., Introductory econometrics for finance, 4th Edition, Cambridge University Press, 2019
Aitkin, M. et al, Statistical Modelling in R, Oxford University Press, 2009
Dalgaard, P., Introductory statistics with R, Springer, 2008
|
|
Complementaria |
Cowpertwait, P.S.P.; Metcalfe, A.V., Introductory time series with R, Springer, 2009
Horton, N., Using R for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics, Chapman&Hall, 2011
Crawley, M.J., The R book, John Wiley&Sons, 2013
|
|
|
Otros comentarios |
Esta asignatura supone un conocimiento de estadística básica a nivel de grado. En caso necesario, ee recomienda al estudiante que complemente el desarrollo de la asignatura con un manual básico de Estadística aplicada a las ciencias sociales. |
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
|