|
Fonaments d'estadística
|
Codi:
08.569 :
6
|
|
Consulta de les dades generals
Descripció
L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis
Camps professionals en què es projecta
Coneixements previs
Informació prèvia a la matrícula
Objectius i competències
Continguts
Consulta dels recursos d'aprenentatge de què disposa l'assignatura
Recursos d'aprenentatge i eines de suport
Informacions sobre l'avaluació a la UOC
Consulta del model d'avaluació
|
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis. |
L'assignatura Fonaments d'Estadística vol introduir els conceptes estadístics més necessaris en la formació d'un graduat en l'àmbit del Màrqueting i la Investigació de Mercats des d'una perspectiva eminentment pràctica. En conseqüència, no hi trobareu grans demostracions matemàtiques, sinó una visió més entenedora i pràctica dels conceptes desenvolupats. Aquesta és una assignatura introductòria a l'Estadística, que dóna a l'estudiant eines de càlcul i d'anàlisi per treballar continguts quantitatius (dades) corresponents a d'altres assignatures de la titulació.
|
En el marc del Pla d'Estudis es tracta d'una assignatura bàsica del Grau en Màrqueting i Investigació de Mercats amb una càrrega docent de 6 crètids ECTS. És també una assignatura d'anivellament que s'ofereix a alguns estudiants com a requisit previ per cursar determinats programes de Master.
|
L'estadística és una eina útil i necessària en qualsevol camp de l'administració pública així com en l'àmbit privat. Aquesta disciplina contribueix a l'organització, explicació, desenvolupament i anàlisi d'un ventall de situacions socio econòmiques i/o relacionades amb el món de l'empresa i els seus processos de comercialització.
|
Per cursar aquesta assignatura és aconsellable tenir dominats els coneixements adquirits a l'assignatura bàsica d'Iniciació a les competències TIC i serà molt més fàcil de superar si, a més, es tenen els coneixements de matemàtiques següents:
- Operacions algebràiques bàsiques: fraccions, simplificació d'expressions, potències i arrels.
- Sèries de nombres.
- Operacions amb polinomis.
- Resolució de sistemes lineals de dues equacions amb dues incògnites.
- Estudi i representació gràfica de funcions d'una variable.
- Conceptes bàsics sobre derivació i integració (de polinomis): minims, maxims, àrees,...
En el cas de no tenir assolits aquests coneixements bàsics, o sigui necessari repasar-los, es recomana cursar alguna assignatura introductòria de matemàtiques que figuri al Pla d'Estudis o dins l'oferta formativa de la UOC (com per exemple als cursos d'estiu).
|
|
Competències
|
Competències bàsiques
|
- Capacitat per reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants d'índole social, científica o ètica.
|
Competències transversals
|
- Utilitzar i aplicar les tecnologies de la informació i la comunicació en l'àmbit acadèmic i professional.
|
Competències específiques
|
- Aplicar els coneixements teòrics i les eines d'investigació dels mercats en la definició de solucions de negoci.
|
Objectius o resultats d'aprenentatge
|
- Determinar quina tècnica estadística es pot aplicar en cada situació.
|
- Saber com s'aplica cada tècnica estadística.
|
- Reconèixer fins a quin punt podeu estar segurs de les conclusions a les que arribeu.
|
|
|
Continguts |
Activitat d'aprenentatge (%AC)
|
1
|
Introducció a l'estadística
|
PAC 1 (19%)
|
2
|
Estadística descriptiva unidimensional
|
|
|
a. Tabulació i representació gràfica de les dades |
PAC 1 (19%)
|
|
b. Mesures de síntesi: posició, dispersió, forma i concentració |
PAC 1 (19%)
|
3
|
Estadística descriptiva bidimensional
|
|
|
a. Taules de doble entrada i representació gràfica |
PAC 1 (19%)
|
|
b. Relacions entre variables |
PAC 1 (19%)
|
4
|
Probabilitat i poblacions estadístiques univariants
|
|
|
a. Teoria de la probabilitat |
PAC 2 (19%)
|
|
b. Variable aleatòria discreta |
PAC 3 (19%)
|
|
c. Variable aleatòria continua |
PAC 3 (19%), PAC 4 (19%)
|
5
|
Introducció a la inferència estadística
|
|
|
a. Teoria de mostres |
PAC 4 (19%)
|
|
b. Distribucions dels estadístics mostrals |
PAC 4 (19%)
|
|
c. Estimació puntual de paràmetres |
PAC 4 (19%)
|
6
|
Inferència estadística amb una mostra
|
|
|
a. Intervals de confiança |
PAC 5 (19%)
|
|
b. Contrastos d'hipòtesis |
PAC 5 (19%)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Matemàtiques i Estadística amb R |
PDF |
Fitxes d'estadística |
Web |
Carregar dades amb R |
Audiovisual |
Distribucions condicionades 2 |
Audiovisual |
Càlcul del coeficient de variació |
Audiovisual |
Coeficient de correlació |
Audiovisual |
Diagrama de caixa |
Audiovisual |
Variables quantitatives |
Audiovisual |
Estandardització |
Audiovisual |
Distribucions condicionades 1 |
Audiovisual |
Taules de freqüència |
Audiovisual |
Gràfic de dispersió |
Audiovisual |
Combinatòria |
Audiovisual |
Permutacions |
Audiovisual |
Variacions amb i sense repetició |
Audiovisual |
Operacions de sucessos. Pregunta 2 |
Audiovisual |
Teorema de Bayes |
Audiovisual |
Combinacions |
Audiovisual |
Teorema de probabilitat total |
Audiovisual |
Operacions de successos. Pregunta 1 |
Audiovisual |
Variacions i combinacions |
Audiovisual |
La distribució normal |
Audiovisual |
La distribució de la mitjana mostral 1 |
Audiovisual |
Teorema del límit central |
Audiovisual |
La distribució Poisson |
Audiovisual |
La distribució normal-quantils |
Audiovisual |
La distribució binomial |
Audiovisual |
La distribució de la mitjana mostral 2 |
Audiovisual |
Intervals de confiança 3. t Student |
Audiovisual |
Mida mostral |
Audiovisual |
Contrast d'hipòtesis 2 |
Audiovisual |
Intervals de confiança 2 |
Audiovisual |
Intervals de confiança 4. Proporcions |
Audiovisual |
Intervals de confiança 1 |
Audiovisual |
Contrast d'hipòtesis 1 |
Audiovisual |
La distribució Chi-2 |
Audiovisual |
La distribució F |
Audiovisual |
Contrast de la variància |
Audiovisual |
Estadística |
PDF |
Contrast de variàncies |
PDF |
Variables aleatòries |
PDF |
Aplicant les distribucions de probabilitat! |
PDF |
Resolent hipòtesis basant-nos en dades! |
PDF |
Comprovant les nostres intuicions sobre l'atzar |
PDF |
Prenent mostres de dades per inferir sobre la població! |
PDF |
Bussejant en una mar de dades! |
PDF |
Probabilitat |
PDF |
Anàlisi de dades i estadística descriptiva amb R |
PDF |
Distribucions de probabilitat i inferència estadística amb R |
PDF |
Inferència d'informació per a una població |
PDF |
Contrast d'hipòtesis |
XML |
Teorema del límit central |
XML |
Intervals de confiança |
XML |
Distribucions de probabilitat i inferència estadística amb R-Commander |
PDF |
|
L'assignatura es divideix en cinc parts o unitats, que es corresponen amb els continguts que es treballaran en les diferents PACs del curs. Els mòduls didàctics (escrits) són el material central de l'assignatura a través del qual podreu fer el seguiment dels conceptes més importants que desenvolupareu durant aquest semestre. Aquest recurs el rebreu en diferents formats.
Per a cada PAC, i a l'aula virtual, es detallaran els continguts concrets que s'han de considerar i els recursos necessaris o útils per resoldre-la:
- Fitxes i vídeos que treballen els principals conceptes estadístics de forma aplicada i pràctica, amb l'ús d'un paquet estadístic (R-Commander).
- Programari R d'ús molt senzill i especialment indicat per a l'aprenentatge de l'Estadística. La seva presentació en R-Commander funciona de manera similar a la d'altres programaris Windows per la qual cosa pensem que de seguida podreu obtenir amb ell resultats interessants que us facilitin la comprensió de la matèria.
- Taules estadístiques que recullen les principals probabilitats dels diferents models teòrics estudiats en el curs. Són necessàries per resoldre molts dels problemes plantejats. Les podeu imprimir i portar-les a les proves finals.
A més , disposeu d'altres recursos interessants com:
- el manual Matemàtiques i Estadística amb R on podreu trobar les explicacions necessàries per fer un bon ús del programari, així com també algunes pautes d'instal·lació. La resolució de les PACs serà molt més fàcil si li feu un cop d'ull.
- el Laboratori de R que és un servei que us apareix com una assignatura que us donarà suport en l'instal·lació de R al vostre ordinador. També podeu utilitzar el laborator per resoldre qualsevol dubte que us sorgeixi relacionat amb aquest programari, independentment de l'assignatura que curseu. Aquest servei us pot facilitar molt la resolució de les PACs.
Durant el semestre el professor o professora pot complementar aquests recursos amb d'altres que s'han produït o s'han fet presents recentment (notícies, webs, vídeos, programes de TV, podcasts, etc.).
|
La Normativa acadèmica de la UOC disposa que el procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat dels exercicis fets.
La manca d'originalitat en l'autoria o el mal ús de les condicions en què es fa l'avaluació de l'assignatura és una infracció que pot tenir conseqüències acadèmiques greus.
Es qualificarà l'estudiant amb un suspens (D/0) si es detecta manca d'originalitat en l'autoria d'alguna activitat avaluable (pràctica, prova d'avaluació contínua (PAC) o final (PAF), o la que es defineixi al pla docent), sigui perquè ha utilitzat material o dispositius no autoritzats, sigui perquè ha copiat textualment d'internet, o ha copiat d'apunts, de materials, de manuals o d'articles (sense la citació corresponent), d'altres estudiants, o per qualsevol altra conducta irregular.
La qualificació de suspens (D/0) en les qualificacions finals d'avaluació contínua pot comportar l'obligació de fer l'examen presencial per a superar l'assignatura (si hi ha examen i si superar-lo és suficient per a superar l'assignatura segons indiqui el pla docent).
Quan aquesta mala conducta es produeixi durant la realització de les proves d'avaluació finals presencials, l'estudiant pot ser expulsat de l'aula, i l'examinador farà constar tots els elements i la informació relatius al cas.
D'altra banda, aquesta conducta pot donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui.
La UOC habilitarà els mecanismes que consideri oportuns per a vetllar per la qualitat de les seves titulacions i garantir l'excel·lència i la qualitat del seu model educatiu.
|
Pots superar l'assignatura per mitjà de dues vies:
- Amb avaluació contínua (AC) i una prova de síntesi (PS):
- Si superes l'avaluació contínua i a la prova de síntesi obtens la nota mínima necessària, la nota final serà la ponderació que especifiqui el pla docent.
- Si superes l'avaluació contínua i a la prova de síntesi no obtens la nota mínima necessària, la qualificació final serà la nota quantitativa que obtinguis a la prova de síntesi.
- Si superes l'avaluació contínua i no et presentes a la prova de síntesi, la nota final serà un No presentat.
- Si suspens l'avaluació contínua, la nota final serà un No presentat.
- Si no et presentes a l'avaluació contínua, la nota final serà un No presentat.
- Amb examen (per seguir aquesta via no cal haver superat l'avaluació contínua per fer l'examen):
- Si no has presentat l'avaluació contínua, la nota final serà la qualificació numèrica obtinguda a l'examen.
- Si a l'avaluació contínua has obtingut una nota diferent d'un No presentat, la nota final serà el càlcul més favorable entre la nota numèrica de l'examen i la ponderació de la nota de l'avaluació contínua amb la nota de l'examen, segons el que estableixi el pla docent. Per aplicar aquest càlcul, a l'examen cal obtenir una nota mínima de 4 (si és inferior, la nota final de l'assignatura serà la qualificació de l'examen).
- Si no et presentes a l'examen, la qualificació final serà un No presentat.
|
|