Estadística aplicada a la empresa I

U N I V E R S I D A D
D E M U R C I A
Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía
Estadística aplicada a la empresa I
Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas
Tercer Curso. Primer cuatrimestre
Curso 2005/2006
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Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía
1 Objetivo de la asignatura
El objetivo perseguido es que el alumno asimile los conceptos y resultados básicos del
Cálculo de Probabilidades. Todos estos elementos le serán después fundamentales en otras
asignaturas de su titulación (Estadística aplicada a la empresa II, Econometría, etc.) y en el
desarrollo de cualquier actividad estadística durante su actividad profesional. Su asimilación
exigirá que, además de conocerlos, llegue a ser capaz de usarlos y aplicarlos en situaciones
prácticas.
2 Metodología
El desarrollo de esta asignatura se llevará a cabo mediante explicaciones teóricas
completadas con la realización de ejercicios prácticos de aplicación en clase. Adicionalmente, el
alumno deberá resolver, de forma personal, los ejercicios propuestos en las relaciones de problemas.
Si la infraestructura lo permite, está previsto la realización de prácticas de informática para
introducir al alumno en la resolución de problemas con ordenador. El programa informático que se
utilizará será Microsoft Excel.
3 Evaluación
La evaluación ordinaria se realizará al final del cuatrimestre, en forma de un examen que
constará de diferentes preguntas y ejercicios de carácter variado y contenido teórico y práctico. La
fecha de realización será la aprobada por el Centro donde se imparte la titulación, la Facultad de
Economía Y Empresa.
4 Profesores
Los profesores encargados de la docencia de la asignatura son:
Grupo de mañana:
Mª Teresa Díaz Delfa
Grupo de tarde:
Joaquín Aranda Gallego
J. Alberto de Luca Martínez
5 Información relevante en Internet
El alumno encontrará durante el desarrollo del curso, información relevante para esta
asignatura en el entorno SUMA.
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6 Programa de la asignatura
Tema 1.- PROBABILIDAD.
Introducción. Interpretaciones de la probabilidad. Experimentos y sucesos. Definición
de probabilidad. Probabilidad condicionada. Teorema de la probabilidad total. Teorema de
Bayes. Independencia estocástica.
Tema 2.- VARIABLES ALEATORIAS.
Introducción. Definición de variable aleatoria. Tipos de variable aleatoria. Distribución de
probabilidad de una variable aleatoria. Función de distribución. Función de probabilidad y función de
densidad. Función de una variable aleatoria.
Tema 3 – VECTORES ALEATORIOS O VARIABLES ALEATORIAS N-DIMENSIONALES.
Introducción. Estudio particular de las variables aleatorias bidimensionales discretas y
continuas: función de distribución, función de probabilidad y función de densidad. Distribuciones
marginales y condicionadas. Variables aleatorias independientes. Función de una variable aleatoria
bidimensional. Generalización al caso n-dimensional.
Tema 4.- CARACTERISTICAS DE LAS VARIABLES ALEATORIAS.
Esperanza matemática: propiedades. Momentos ordinarios y centrales. Varianza:
propiedades. Otros indicadores basados en los momentos. Función generatriz de momentos:
propiedades. Teorema de Markov. Desigualdad de Chebychev.
Tema 5.- CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES ALEATORIAS N-DIMENSIONALES.
Introducción. Esperanza matemática de una función de variables aleatorias: propiedades.
Momentos: covarianza. Coeficiente de correlación. Matriz de covarianzas y matriz de correlaciones.
Función generatriz de momentos: propiedades.
Tema 6.- MODELOS DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS.
Introducción. Distribución uniforme discreta. Distribución de Bernouilli. Distribución binomial.
Distribución geométrica. Distribución binomial negativa. Distribución hipergeométrica. Distribución de
Poisson.
Tema 7.- MODELOS DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS.
Introducción. Distribución uniforme. Distribución normal. Distribución gamma y distribución
exponencial. Distribución beta. Distribuciones relacionadas con la normal: chi-cuadrado, t de Student y
F de Snedecor.
Tema 8.- DISTRIBUCIONES MULTIVARIANTES.
Introducción. Distribución multinomial. Distribución normal multivariante. Otras distribuciones
multivariantes.
Tema 9.- CONVERGENCIA ESTOCÁSTICA Y TEOREMAS LÍMITE.
Introducción. Sucesiones de variables aleatorias. Conceptos de convergencia: propiedades y
relaciones. El teorema central del límite: versiones de Moivre-Laplace y Lindeberg-Lévy.
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7 Bibliografía
Aranda Gallego, J. y Gómez García, J. (1996). Fundamentos de Estadística para economía y
administración de empresas. DM. Murcia.
Aranda, J,; Gómez, J.; Faura, U. y Molera Peris, L. (1994). Problemas de Estadística para
Economía y Administración de Empresas.. PPU. Barcelona.
Casas Sánchez, J. M. y Santos Peñas, J. (1995). Introducción a la Estadística para economía y
empresa. Centro de Estudios Ramón Areces. Madrid.
Casas Sánchez, J. M.; García Pérez, C.; Rivera Galicia, L. F. y Zamora Sanz, A. I. (1998).
Problemas de estadística. Descriptiva, probabilidad e inferencia. Pirámide. Madrid.
Durá Peiró, J. M. y López Cuñat, J. M. (1988). Fundamentos de Estadística. Estadística
descriptiva y modelos probabilísticos para la inferencia. Ariel. Barcelona.
Martín Pliego, F. J. y Ruiz-Maya Pérez, L. (1998). Fundamentos de probabilidad. AC. Madrid.
Martín Pliego, F. J.; Montero Lorenzo, J. Mª. y Ruiz–Maya Pérez, L. (1998). Problemas de
Probabilidad. AC. Madrid.
Spanos, A. (1999). Probability theory and statistical inference. Econometric modeling with
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Webster, A. L. (1996). Estadística aplicada a la empresa y a la economía. Irwin. Madrid.
Mood, A. M.; Graybill, F. A. y Boes, D. C. (1974). Introduction to the theory of Statistics. Third
edition. McGraw-Hill. Singapore.