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| COMPETENCIAS | |
| Código | Descripción |
| CG1 | CG1 - Habilidad de comprensión cognitiva |
| CG2 | CG2 - Capacidad para el análisis crítico y la síntesis |
| CG4 | CG4 - Habilidad de comunicación oral y escrita en lengua castellana |
| CG6 | CG6 - Adquirir habilidades y dominar herramientas informáticas aplicadas a las diferentes materias |
| CG7 | CG7 - Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de diversas fuentes) |
| CG8 | CG8 - Capacidad para la resolución de problemas |
| CG12 | CG12 - Capacidad de aprendizaje y trabajo autónomo |
| CG16 | CG16 - Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica |
| CB1 | CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio |
| CB2 | CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio |
| CB3 | CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética |
| CB4 | CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
| CB5 | CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
| CE1 | CE1 - Conocer y aplicar los conceptos básicos de Descripción y Exploración Estadística de Datos |
| CE9 | CE9 - Conocer y utilizar entornos de análisis y programación estadística (R) |
| RESULTADOS DE APRENDIZAJE | |
| Código | Descripción |
| Resultado 1 | Sintetizar la información contenida en un conjunto de datos |
| Resultado 2 | Representar gráfica y numéricamente datos univariantes y multivariantes |
| Resultado 3 | Desarrollar aptitudes exploratorias frente al análisis de datos reales |
| Resultado 10 | Conocer y saber usar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas |
Representación gráfica y numérica de distribuciones univariantes
* Representación gráfica y numérica de distribuciones multivariantes
* Técnicas exploratorias en análisis de datos
* Construcción de indicadores económicos
Programa Desarrollado
1.Historia de la Estadística y concepto de variable estadística.
1.1 Historia de la Estadística
1.2 Concepto de variable estadística
1.3 Representaciones elementales.
2.- Descripción de una variable estadística unidimensional
2.1. Medidas de posición
2.2. Medidas de dispersión
2.3. Medidas de forma
2.4. Medidas de concentración
2.5 Representaciones gráficas avanzadas
3 Descripción de una variable estadística bidimensional
3.1 Distribuciones conjunta y marginales
3.2 Distribuciones condicionadas
3.3. Representación gráfica de variables bidimensionales
3.4. Características de las distribuciones conjunta, marginales y condicionadas
4. Correlación y regresión bivariante
4.1. Correlación
4.2. Regresión
5. Construcción de Indicadores Económicos
5.1. Números Índice
5.2. Índices de precios, cantidades y valor
5.3. Cambio de base, renovación y enlace.
5.4. Índices de valor y deflacción de series.
Aplicación práctica de los conceptos teóiricos expuestos en el apartada anterior. Implementación con programas adecuados para el tratamiento de datos
| Código | Descripción |
| M1 | M1-Clases expositivas en gran grupo: Clases magistrales |
| M2 | M2-Clases expositivas en gran grupo: Exposición de teoría y ejemplos generales |
| M3 | M3-Clases expositivas en gran grupo: Actividades introductorias |
| M7 | M7-Clases en pequeño grupo: Seminarios |
| M10 | M10-Clases en pequeño grupo: Aulas de informática |
| M11 | M11-Clases en pequeño grupo: Resolución de ejercicios |
| M12 | M12-Clases en pequeño grupo: Presentaciones/exposiciones |
| Actividad | Horas presenciales | Horas trabajo autónomo | Presencialidad (%) |
ECTS | Competencias (códigos) |
| A1-Clases expositivas en gran grupo
|
45 | 75 | 38 | 4,8 | -CG1 -CG2 -CG4 -CG7 -CG8 -CE1 |
| A2-Clases en pequeño grupo
|
15 | 15 | 50 | 1,2 | -CG6 -CG8 -CG12 -CG16 -CE9 |
45 Sesiones de teoría y prácticas en pizarra en el aula de clase. Presencial al 100%: Desarrollo de 45 sesiones de clases magistrales de una hora de duración cada una, en el aula asignada.
7 Sesiones en el aula de informática sobre los contenidos del programa. Presencial al 100%. 7 sesiones de dos horas y una sesión de 1 hora en el aula de informática asignada.
| ASPECTO |
CRITERIOS |
INSTRUMENTO |
PESO |
| Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales |
Asistencia y participación |
Notas del profesos |
0.0% |
| Conceptos teóricos de la materia |
Conceptos teóricos de la materia |
Examen teórico y práctico |
80.0% |
| Realización de trabajos, casos o ejercicios |
Realización de trabajos, casos o ejercicios |
Elaboración de casos prácticos |
20.0% |
| Prácticas de laboratorio/ campo/uso de herramientas TIC |
Prácticas de ordenador |
Resolución de casos prácticos en el ordenador |
0.0% |
En la evaluación de la asignatura se valorarán los siguientes aspectos:
* Realización de un examen escrito que consta de dos partes: Una con preguntas teóricas y otro con ejercicios prácticos por ordenador. Se valorará la capacidad de resolución de problemas mediante la aplicación de los conocimientos adquiridos (80%). Mediante esta actividad se evaluará la adquisición de las competencias: CE1, CG1, CG2, CG4, CG8, CG12, CG16.
* Elaboración y presentación de casos prácticos basados en datos obtenidos por el estudiante en el que se reflejen los contenidos aprendidos. Estos trabajos se presentarán realizados por ordenador y con un informe escrito comentando los resultados obtenidos (20%). Se valorará el interés y originalidad de los datos obtenidos, la habilidad en el uso del software, la capacidad para elegir el procedimiento adecuado e interpretar los resultados de forma apropiada Mediante esta actividad se evaluará la adquisición de las competencias:
CE1, CE9, CG1, CG2, CG4, CG6, CG7, CG8, CG12, CG16.
La evaluación de la elaboración de casos prácticos se realizará únicamente en la convocatoria ordinaria y, preferentemente, durante el periodo docente.
Para el resto de convocatorias extraordinarias el estudiante se examinará solo del examen escrito (80 % de la nota final), y se completará la calificación (20% restante) con las notas obtenidas en la convocatoria ordinaria anterior para la otra parte.
Tanto en el examen escrito como en el de prácticas en ordenador y la presentación de casos prácticos se evaluarán los resultados de aprendizajes R1, R2, R3 y R10.
| Aspecto | Peso |
| S1-Asistencia y participación | 0.0 - 40.0 |
| S2-Conceptos teóricos de la materia | 0.0 - 80.0 |
| S3-Realización de trabajos, casos o ejercicios | 0.0 - 80.0 |
| S4-Prácticas de laboratorio/ordenador | 0.0 - 70.0 |
- Lecciones De Estadística Descriptiva: Curso Teórico-Práctico. Autor: Tomeo Perucha, Venancio. Editorial: Thomson.
- Estadistica Descriptiva . Autor: Tomeo Perucha, Venancio. Editorial: Ibergarceta.
- Estadística Descriptiva . Autor: Montero Lorenzo, J. María.. Editorial: Thomson-Paraninfo.
- Estadística Descriptiva E Inferencial . Autor: Proaño Rivera, Wazhington Bladimir. Editorial: Casa Editora de Ia Universidad del Azuay.
- Estadística Descriptiva Y Probabilidad Con Aplicaciones En Excel Y Spss . Autor: Grisales Aguirre, Andrés Mauricio.. Editorial: Ecoe Ediciones.
- Univariate, Bivariate, And Multivariate Statistics Using R : Quantitative Tools For Data Analysis And Data Science . Autor: Denis, Daniel J.. Editorial: Wiley.
- Estadística Descriptiva Y Probabilidad Para Los Negocios Con Aplicaciones En Excel Y Jamovi.. Autor: Cadena lozano, Javier B.. Editorial: Colegio de Estudios Superiores de Administracion-CESA.
- Problemas De Estadística : Estadística Descriptiva . Autor: Imprenta Gutiérrez. Editorial: 84-604-5198-4.
- Think Stats : Exploratory Data Analysis . Autor: Downey, Allen. Editorial: O'Reilly Media, Inc..
- Hands-On Exploratory Data Analysis With R : Become An Expert In Exploratory Data Analysis Using R Packages . Autor: Datar, Radhika. Editorial: Packt Publishing.
- Statistiques Et Traitement De Données Quantitatives En Éducation.. Autor: Larini, Michel.. Editorial: ISTE Editions Ltd..
Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Paraje Las Lagunillas, s/n; Tel.953 212121; www.ujaen.es
Delegado de Protección de Datos (DPO): TELEFÓNICA, S.A.U. ; Email: dpo@ujaen.es
Finalidad del tratamiento: Gestionar la adecuada grabación de las sesiones docentes con el objetivo de hacer posible la enseñanza en un escenario de docencia multimodal y/o no presencial.
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Legitimación: Los datos son tratados en base al cumplimiento de obligaciones legales (Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades) y el consentimiento otorgado mediante la marcación de la casilla habilitada a tal efecto.
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Derechos: Ud. podrá ejercitar los derechos de Acceso, Rectificación, Cancelación, Portabilidad, Limitación del tratamiento, Supresión o, en su caso, Oposición. Para ejercitar los derechos deberá presentar un escrito en la dirección arriba señalada dirigido al Servicio de Información, Registro y Administración Electrónica de la Universidad de Jaén, o bien, mediante correo electrónico a la dirección de correo electrónico. Deberá especificar cuál de estos derechos solicita sea satisfecho y, a su vez, deberá acompañarse de la fotocopia del DNI o documento identificativo equivalente. En caso de que actuara mediante representante, legal o voluntario, deberá aportar también documento que acredite la representación y documento identificativo del mismo. Asimismo, en caso de considerar vulnerado su derecho a la protección de datos personales, podrá interponer una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es
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Finalidad: Conforme a la Ley de Universidades y demás legislación estatal y autonómica vigente, realizar los exámenes correspondientes a las asignaturas en las que el alumno o alumna se encuentre matriculado. Con el fin de evitar fraudes en la realización del mismo, el examen se realizará en la modalidad de video llamada, pudiendo el personal de la Universidad de Jaén contrastar la imagen de la persona que está realizando la prueba de evaluación con los archivos fotográficos del alumno en el momento de la matrícula. Igualmente, con la finalidad de dotar a la prueba de evaluación de contenido probatorio de cara a revisiones o impugnaciones de la misma, de acuerdo con la normativa vigente, la prueba de evaluación será grabada.
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