Las competencias de la asignatura son:



1. Desarrollar y expresar esquemas conceptuales en el ámbito de diferentes disciplinas del grado, donde se ponga de manifiesto el pensamiento probabilístico resolviendo problemas y realizando interpretaciones válidas de los resultados. Competencia específica a vinculada a las competencias de grado: G001, G002, G003 y G004.

2. Aplicar adecuadamente la teoría de la estimación estadística a situaciones del ámbito empresarial. Competencia específica vinculada a las competencias de grado: G001, G002, G003, G004 G005.

3. Tomar decisiones que puedan implementarse a partir de los resultados obtenidos de uno o varios contrastes de hipótesis paramétricos. Competencia específica vinculada a las competencias de grado: G001, G002, G003, G004 y G005.

4. Evaluar, con argumentos estadísticos, el ajuste de un modelo probabilístico a la realidad experimental y proponer medidas que mejoren el proceso en base a los resultados obtenidos. Competencia específica vinculada a las competencias de grado: G001, G002, G003, G004 y G005.

5. Diseñar y desarrollar, de manera autónoma, discursos válidos donde se establezca la relación fundamental entre la teoría de la probabilidad y de la inferencia estadística, contextualizándose en el ámbito de las diferentes disciplinas. Competencia específica vinculada a las competencias de grado: G001, G002, G003, G004 y G005.



Los resultados de aprendizaje de la asignatura son:



1. Resolver problemas utilizando distribuciones teóricas de probabilidad y sus tablas estadísticas correspondientes.

2. Aplicar métodos para la estimación paramétrica puntual.

3. Construir y argumentar intervalos de confianza para los parámetros e interpretar dichos intervalos en problemas concretos.

4. Realizar y argumentar contrastes de hipótesis para aceptar o rechazar afirmaciones realizadas sobre algunas características poblacionales, a partir de la información en una muestra.

Tema 1: Espacios de Probabilidad

Tema 2: Variables aleatorias discretas y distribuciones de probabilidad

Tema 3: Variables aleatorias continuas y distribuciones de probabilidad

Tema 4: Muestreo y distribuciones en el muestreo

Tema 5: Estimación: una población

Tema 6: Estimación: otros temas

Tema 7: Contraste de hipótesis I

Tema 8: Contraste de hipótesis II

Tema 9: Contraste de bondad de ajuste y tablas de contingencia.

Para un adecuado aprovechamiento y seguimiento del proceso de aprendizaje de esta asignatura con esta metodología se ha estimado conveniente que las 60 horas de docencia estén repartidas de la siguiente manera.

Clases magistrales: 42 horas

Practicas de aula: 18 horas

Además se consideran necesarias 90 horas de actividad no presencial del alumno para poder adquirir las competencias fijadas para la asignatura.

En el grupo 31, se desarrollará el proyecto de innovación IKD i3 Laborategia-Prototipo LORATU, con una dedicación de 0,5 ECTS.

El sistema de evaluación que se contempla para esta asignatura es el de evaluación continua. Para llevarla a cabo se ha dividido la asignatura en 2 bloques:

- Bloque 1: Temas 1, 2 y 3

- Bloque 2: Temas 4, 5, 6, 7, 8 y 9

Las herramientas y porcentajes de evaluación consistirán en la realización 2 pruebas escritas que supondrán el 100% de nota final:

- Primera prueba, correspondiente al bloque 1, se realizará, en horario de clase, después de

terminada la docencia del tema 3 y supondrá el 40% de la calificación final.

- Segunda prueba, correspondiente al bloque 2, se realizará en la fecha oficial de exámenes y

supondrá el 60% de la calificación final.

Para aprobar la asignatura se ha de obtener una calificación de al menos 5 sobre 10 en la nota final, con un mínimo de un 3'5 sobre 10 en cada una de las dos pruebas escritas.

El alumnado que no realice alguna de las pruebas de evaluación obtendrá la calificación de NO PRESENTADO.



En todo caso, el alumnado tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final a través de una prueba final única que supondrá el 100% de la nota de la asignatura. Para ello, deberá presentar por escrito al profesorado responsable de la asignatura la renuncia a la evaluación continua, para lo que dispondrán de un plazo de 9 semanas, a contar desde el comienzo del cuatrimestre, de acuerdo con el calendario académico del centro.



En el caso de que, por motivos sanitarios, no sea posible realizar las pruebas de manera presencial, se realizarán online.

El material publicado por el profesor durante el curso en la plataforma virtual https://egela.ehu.es/

Bibliografía básica

- Lind, D.A., Marchal, W.G. y Wathen, S.A. (2019). Estadística aplicada a los negocios y a la economía. 17 ed. México. McGraw Hill.

- Newbold, P.; William, L.C. y Thorne, B. (2008). Estadística para administración y economía. Madrid. Pearson.

Bibliografía de profundización

- Canavos, G.C. (1988): Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y método. México. McGraw-Hill.
- Escuder Vallés R. y Murgui Izquierdo S. (1995) Estadística Aplicada. Economía y Ciencias Sociales. Barcelona.Tirant lo Blanch.
- G. del Valle Irala T. y Martínez Arnaiz R. (1996) Problemas de Estadística. Universidad del País Vasco.
- Martín Pliego, F.J. y Ruiz Maya, L. (2005) Fundamentos de Inferencia Estadística. A.C. Madrid.
- Martín Pliego, F.J. y Ruiz Maya, L. (2009) Fundamentos de Probabilidad. A.C. Madrid.
- Montiel, A.(1997). Elementos básicos de Estadística Económica y Empresarial. Madrid. Prentice Hall.
- Parra, E. (2007) Estadística para turismo. Madrid. MacGraw-Hill.
- Peña, D. & Romo, J. (1999). Introducción a la estadística para las ciencias sociales.Madrid. MacGraw-Hill.