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Estadística Empresarial I (UCM)

GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS (UCM) - 1 curso, 2Q semestre

      Tema 1. INTRODUCCIÓN.
      • El conocimiento estadístico.
      • Información retrospectiva y prospectiva. Análisis de los fenómenos observados y aleatorios.
      • Proyección de la información de la muestra a la población.
      • Los métodos estadísticos
      Tema 2. DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA DE UNA VARIABLE.
      • La representación de los datos: distribuciones de frecuencias.
      • Representaciones gráficas.
      • Medidas de posición de tendencia central: media aritmética, media geométrica, media armónica, moda y mediana.
      • Medidas de posición de tendencia no central: cuantiles.
      Tema 3. LOS MOMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN: MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y FORMA.
      • Definición y significado de los momentos respecto al origen y respecto a la media
      • Medidas de dispersión.
        • Medidas de dispersión elaboradas por comparación directa entre los valores de la variable.
        • Medidas de dispersión elaboradas por comparación entre los valores de la variable y una medida de tendencia central.
          • Medidas de dispersión respecto a la mediana.
          • Medidas de dispersión respecto a la media.
      • Medidas de forma.
        • Asimetría.
        • Curtosis.
      Tema 4. DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA CONJUNTA DE DOS VARIABLES.
      • Distribución de frecuencias bidimensional.
      • Distribuciones de frecuencias marginales.
      • Distribuciones de frecuencias condicionadas.
      • Independencia estadística.
      • Momentos de las distribuciones bidimensionales.
      • Regresión y correlación.
      Tema 5. ELEMENTOS BÁSICOS PARA LA DETERMINACIÓN DE PROBABILIDADES.
      • El concepto de probabilidad: planteamiento del problema.
      • La noción formal de la probabilidad. Estructura aleatoria y estructura estocástica.
      • Postulados fundamentales.
      • La determinación de la probabilidad: concepción de Laplace, concepción frecuencial
      • Probabilidades “a priori” y “a posteriori”: Teorema de la probabilidad total y Teorema de Bayes.
      Tema 6. DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA. MOMENTOS DE LA DISTRIBUCIÓN.
      • Concepto de variable aleatoria. Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta.
      • Concepto de función de distribución: propiedades. Función de distribución de una variable discreta.
      • Función de distribución de una variable continua. Función de densidad y probabilidad elemental.
      • Los momentos en una distribución de probabilidad respecto al origen y respecto a la media.
      • El concepto de esperanza matemática. Propiedades.
      • El concepto de varianza. Propiedades. Desviación típica. Variable tipificada o estandarizada.
      • La desigualdad de Tchebycheff.
      • Los coeficientes de Fisher.
      Tema 7. MODELOS DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DISCRETOS Y CONTINUOS.
      • Distribución Binomial.
      • Distribución Hipergeométrica.
      • Distribución Binomial Negativa.
      • Distribución de Poisson.
      • Distribución rectangular o uniforme.
      • Distribución exponencial.
      • Distribución normal.
        1. Ley normal reducida o normal (0, 1)
        2. Ley normal general o normal ( µ , σ )
      Tema 8. CONVERGENCIA DE SUCESIONES DE VARIABLES ALEATORIAS.
      • Convergencia en distribución.
      • Teorema Central del Límite.
      • Teorema de De Moivre.
      Tema 9. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD BIDIMENSIONALES.
      • Distribuciones conjuntas bidimensionales. Distribuciones marginales.
      • Distribuciones condicionadas. Independencia probabilística.
      • Los momentos de las distribuciones de probabilidad bidimensionales.
      • El problema de la vinculación entre variables aleatorias. Correlación y regresión.
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