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Transcript
Facultad de Ciencias Económicas
UNICEN
Carrera: Contador Público Nacional- Año 2011
Programa de:
TÉCNICAS CUANTITATIVAS para el MANAGMENT y los NEGOCIOS
(Programa analítico)
Equipo Docente:
Legato, Ana
Romero, Mª del Carmen
Echeverría, Silvina
Do Reis, Rosa
Profesor Titular
Jefe de Trabajos Prácticos
Ayudante Diplomado
Ayudante Diplomado
Condiciones de aprobación de la materia: La asignatura tiene régimen de promoción
optativo, a decisión del alumno o puede optar por el régimen de cursada regular con
examen final.
a) En el caso de optar por el régimen de promoción, la evaluación es continua, estructurada
del siguiente modo:
 1 test integrador al finalizar cada uno de los módulos (3 test en total, el último
coincide con el integrador) cuyo contenido se desprende del CASO INTEGRADOR
correspondiente.
 Para aprobar la promoción deben alcanzar una nota mínima de 6(seis) en cada uno
de los test más una revisión general de conceptos (en carácter de integrador, que se
toma conjuntamente con el tercer test) al final de la cursada. Pueden recuperar uno
de los test, mediante un test "flotante"
 si el alumno no llega a cumplir con los requisitos anteriores, (nota mínima 6), pero
superó el 4 (cuatro) en todas las instancias, tiene aprobada la cursada y puede rendir
un examen final teórico-práctico con lo cual aprobaría la materia.
 En caso de no coincidir con ninguna de las evaluaciones anteriores, deben recursar
la materia.
b) En el caso de optar por el régimen de cursada regular, deberá aprobar dos parciales con
evaluación mínima de 4 (cuatro) puntos y luego superar la instancia de examen final,
también con evaluación mínima de 4 (cuatro) puntos.
OBJETIVO GENERAL.
Proporcionar a los alumnos los conceptos básicos de probabilidad y estadística, como
asimismo nociones generales de muestreo y de modelos de pronóstico que los habilite para
comprender su uso en Administración Financiera, Administración General y Auditoría.
CONTENIDOS
MÓDULO I: ANÁLISIS DE DATOS CIERTOS
Objetivo Específico: Proporcionar al alumno los conocimientos básicos relacionados con
la descripción estadística de datos económicos y la relación entre los mismos.
I.1- Organización de los datos
Naturaleza y objeto de la Estadística. La información económica, cualitativa y cuantitativa.
Datos estadísticos. Clasificación.
I.2- Análisis de datos univariados
Análisis de datos cualitativos y cuantitativos: distribuciones de frecuencias absolutas y
relativas.
Representación gráfica de las distribuciones empíricas: gráfico de barras, polígonos de
frecuencia e histogramas, ojivas. Tratamiento de intervalos de agrupamiento desiguales.
Método de tallo y hoja (steam and life).
Indicadores descriptivos: media aritmética, media aritmética ponderada, media geométrica.
Definición, cálculo y propiedades.
Indicadores exploratorios y de forma: Mediana y cuartiles. Box-plot
Indicadores de dispersión: Varianza, desviación estándar y coeficiente de variación.
Números índices: por qué convertir datos en índice. Tipos de números índice: ponderados y
no ponderados. Algunos índices especiales.
I.3- Análisis de datos bivariados
Covarianza y correlación. Introducción al Análisis de Regresión.
Caso práctico de aplicación Módulo I: SOPAS
MÓDULO II: TOMA DE DECISIONES FRENTE A LA INCERTIDUMBRE
Objetivo Específico: Brindar al alumno los conocimientos básicos relacionados con la
representación rigurosa de los comportamientos aleatorios y su aplicación a las decisiones
de negocios que deben tomarse bajo condiciones de incertidumbre.
II.1- Algunas nociones sobre cálculo de probabilidades
Concepto de probabilidad. Experimento aleatorio, evento, espacio muestral. Enfoques de la
probabilidad: clásico, de la frecuencia relativa y subjetivo.
Algunas reglas básicas para el cálculo de probabilidades. Teorema de Bayes.
II.2- Variables aleatorias
Variable aleatoria y distribuciones de probabilidad. Esperanza y varianza de una variable
aleatoria o de una función de una variable aleatoria. Uso del valor esperado en la toma de
decisiones.
Desigualdad de Bienaymé-Tchebycheff. Ley débil de los grandes números. Aplicación al
cálculo de covarianza y correlación.
Concepto de variable aleatoria continua.
II.3- Algunas variables aleatorias con nombre propio o leyes de probabilidad
Leyes Binomial e Hipergeométrica. Distribución de la proporción de éxitos. Parámetros.
Esperanza y varianza.
Ley Normal general y estandarizada. Parámetros, aplicaciones. Aproximación normal de la
distribución binomial.
Breves nociones de las leyes t de Student Aplicaciones
Caso práctico de aplicación Módulo II: Administración de un hotel veraniego.
MODULO III: LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
Objetivo Específico: Proporcionar al alumno las técnicas inferenciales básicas que le
permitan un acceso adecuado al resto de las asignaturas de carácter cuantitativo de su
formación, así como de aquellos procedimientos estadísticos fundamentales en el mundo
económico-empresarial.
III.1- Nociones de muestreo
El problema del muestreo y la estimación. Muestreo y distribuciones muestrales en
poblaciones infinitas y finitas.. Noción sobre el teorema del límite central
Muestreo estratificado. Asignación proporcional y de Neyman. Asignación óptima en el
caso de función lineal de costos. Muestreo no probabilístico.
III.2- Estimación
Estimación y estimador. Estimación puntual. Propiedades de un estimador: carencia de
sesgo, consistencia, eficiencia y suficiencia.
Estimación por intervalo. Límites de confianza para la media y la proporción. Muestras
pequeñas. Límites de confianza para la varianza.
III.3- Contraste de hipótesis
Hipótesis nula y alternativas. Errores de tipo I y de tipo II. Región crítica. Potencia de un
test, función OC (Operating Characteristic). Esquema para contrastar hipótesis referentes a
media, proporción y varianza poblacional.
Caso práctico de aplicación Módulo III.: SOPAS
MODULO IV: ALGUNOS MODELOS DE PREDICCION
Objetivo Específico: Suministrar los conceptos básicos de la investigación econométrica,
delimitar las etapas y elementos del proceso de modelización y mostrar una tipología
general de modelos.
IV.1- Modelos explicativos
Continuación al Análisis de Regresión. Propiedades de los estimadores de mínimos
cuadrados para el modelo bivarable lineal. Inferencias respecto a los parámetros. Predicción
de un valor particular de Y. Estadístico de prueba para hipótesis referidas a los parámetros.
Extensión al modelo multivariable. Análisis de la matriz de correlaciones. Selección del
“mejor “ modelo.
Caso práctico de aplicación: Ventas en una Empresa Automotriz.
IV.2- Modelos de Series de Tiempo
Serie temporal. Autocorrelación. Algunos modelos de suavizamiento exponencial y medias
móviles.
Caso práctico de aplicación: Ventas Empresa Adidas.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
a) Bibliografía Obligatoria
[1] BERENSON, M.L.;LEVINE, D.M. - "Estadística para administración y economía" Ed.Interamericana, 6ª Edición, 1998. Nueva Edición, año 2006.
[2] MASON y LIND – “Estadística para Administración y Economía” – Ed.Alfaomega, 8ª
Edición,1998.
[31] WONNACOTT y WONNACOTT - "Fundamentos de Estadística para Administración
y Economía" – Ed.Limusa, México 1979.
b) Bibliografía de Consulta
[1] BONINI, Ch.; HAUSMAN,W. y BIERMAN H. – “Análisis Cuantitativo para los
Negocios”- Ed. McGraw Hill, 9ª Edición 1999.
[2] CHAO,LINCOLN - "Estadística para la Ciencias Administrativas" - Ed.McGraw Hill,
1975 (1º edición).
[3] CHOU, Ya Lun - "Análisis Estadístico" - Ed. Interamericana, 1977.
[4] GUJARATI, DAMODAR - "Econometría" - Ed. McGraw Hill, 1990.
[5] LEVIN, RICHARD - "Estadística para administración" - Ed. Prentice Hall, 1988.
[6] MERRILL, W. Y FOX, KARL - "Introducción a la Estadística Económica" - Ed.
Amorrortu Editores, 1972.