Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
Tancar
Menú

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2026
Descripció:
Ús avançat del model de regressió lineal. Models d'elecció binària. Models de sèries temporals.
Crèdits ECTS:
6
Professora responsable:
Maria Antonia Barcelo Rado

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Maria Antonia Barcelo Rado
Idioma de les classes:
Català (100%)

Grup B

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Maria Antonia Barcelo Rado
Idioma de les classes:
Català (100%)

Grup EB

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Maria Antonia Barcelo Rado
Idioma de les classes:
Català (100%)

Competències

  • CG1- Seleccionar i sistematitzar la informació de forma eficient
  • CG4- Analitzar críticament les dades i la documentació econòmica legal, i saber interpretar i extreure resultats significatius
  • ADECE10- Aplicar els mètodes d'optimització matemàtica, les eines bàsiques de la inferència estadística i els models economètrics per fer previsions i anàlisis empresarials

Continguts

1. Variables exògenes qualitatives.

2. Pertorbacions no esfèriques: heteroscedasticitat.

3. Variables endògenes qualitatives. Models d'elecció binària.

4. Models univariants de sèries temporals.

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Prova d'avaluació 2,00 10,00 0 12,00
Resolució d'exercicis 8,00 36,00 0 44,00
Sessió expositiva 25,00 51,00 0 76,00
Sessió participativa 10,00 8,00 0 18,00
Total 45,00 105,00 0 150

Bibliografia

  • Barceló Rado, M. Antònia (2019). Estadística i econometria amb RStudio. Girona: Universitat de Girona. Recuperat , a https://edu-library.com/producte/estadstica-i-econometria-amb-rstudio/
  • Barceló Rado, Ma. Antonia (2019 - 02??). Estadística i econometria amb RStudio. Girona: Documenta Universitaria. Catàleg
  • Gujarati, Damodar N.. (2004). Econometría (4ª ed.). México [etc.]: McGraw-Hill. Catàleg
  • Sáez Zafra, Marc. (1998). Econometría : introducción y casos prácticos. Madrid: Centro de Estudios Ramón Areces. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Lliurament de variables exògenes qualitatives. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals utilitzant RStudio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules d'informàtica. Prèviament a la sessió presencial, els estudiants hauran d’haver resolt de manera autònoma la pràctica proposada com a exemple. Durant la sessió, hauran de resoldre un exercici pràctic d’avaluació.
Lliurament telemàtic en grups de dos o tres estudiants al final de la mateixa sessió de pràctiques. Per tal de poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoraran el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, la interpretació crítica d'aquests i la correcció lingüística.

L’ús d’eines basades en IA és permès exclusivament per a les tasques següents: cerca d’informació; millora de l’ortografia, la gramàtica i la claredat d’un text; traducció de textos, i revisió de les respostes.

En qualsevol cas, caldrà: citar les eines d’IA utilitzades en l’elaboració del treball; especificar els prompts emprats; indicar les respostes obtingudes, i descriure el procés seguit per revisar-les i editar-les.

L'ús inadequat de la IA, així com la manca d'explicació dels aspectes requerits, es considerarà una conducta constitutiva de frau acadèmic.
8 No
Lliurament d'heteroscedasticitat. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals utilitzant RStudio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules d'informàtica. Prèviament a la sessió presencial, els estudiants hauran d’haver resolt de manera autònoma la pràctica proposada com a exemple. Durant la sessió, hauran de resoldre un exercici pràctic d’avaluació. Lliurament telemàtic en grups de dos o tres estudiants al final de la mateixa sessió de pràctiques. Per tal de poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoraran el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, la interpretació crítica d'aquests i la correcció lingüística.

L’ús d’eines basades en IA és permès exclusivament per a les tasques següents: cerca d’informació; millora de l’ortografia, la gramàtica i la claredat d’un text; traducció de textos, i revisió de les respostes.

En qualsevol cas, caldrà: citar les eines d’IA utilitzades en l’elaboració del treball; especificar els prompts emprats; indicar les respostes obtingudes, i descriure el procés seguit per revisar-les i editar-les.

L'ús inadequat de la IA, així com la manca d'explicació dels aspectes requerits, es considerarà una conducta constitutiva de frau acadèmic.
8 No
Lliurament de variables endògenes qualitatives. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals utilitzant RStudio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules d'informàtica. Prèviament a la sessió presencial els estudiants hauran d’haver resolt de manera autònoma la pràctica proposada com a exemple. Durant la sessió, hauran de resoldre un exercici pràctic d’avaluació. Lliurament telemàtic en grups de dos o tres estudiants al final de la mateixa sessió de pràctiques. Per tal de poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoraran el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, la interpretació crítica d'aquests i la correcció lingüística.

L’ús d’eines basades en IA és permès exclusivament per a les tasques següents: cerca d’informació; millora de l’ortografia, la gramàtica i la claredat d’un text; traducció de textos, i revisió de les respostes.

En qualsevol cas, caldrà: citar les eines d’IA utilitzades en l’elaboració del treball; especificar els prompts emprats; indicar les respostes obtingudes, i descriure el procés seguit per revisar-les i editar-les.

L'ús inadequat de la IA, així com la manca d'explicació dels aspectes requerits, es considerarà una conducta constitutiva de frau acadèmic.
8 No
Lliurament de models univariants de sèries temporals. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals utilitzant RStudio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules d'informàtica. Prèviament a la sessió presencial, els estudiants hauran d’haver resolt de manera autònoma la pràctica proposada com exemple. Durant la sessió hauran de resoldre un exercici pràctic d’avaluació. Lliurament telemàtic en grups de dos o tres estudiants al final de la mateixa sessió de pràctiques. Per tal de poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoraran el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, la interpretació crítica d'aquests i la correcció lingüística.

L’ús d’eines basades en IA és permès exclusivament per a les tasques següents: cerca d’informació; millora de l’ortografia, la gramàtica i la claredat d’un text; traducció de textos, i revisió de les respostes.

En qualsevol cas, caldrà: citar les eines d’IA utilitzades en l’elaboració del treball; especificar els prompts emprats; indicar les respostes obtingudes, i descriure el procés seguit per revisar-les i editar-les.

L'ús inadequat de la IA, així com la manca d'explicació dels aspectes requerits, es considerarà una conducta constitutiva de frau acadèmic.
8 No
Realització de problemes curts en format paper en sessions escollides a l'atzar. Només puntuaran per als estudiants presents a l'aula. En sessions escollides a l'atzar es proposarà un problema curt que els estudiants hauran de lliurar amb un temps limitat dins de la mateixa sessió. Es valorarà la justificació del plantejament, els càlculs, els resultats i llur interpretació crítica. No està permès l’ús d’eines d’IA. 8 No
Realització d'examen al final del quadrimestre. S'entén que la realització d'aquesta prova ha de significar per l'estudiant una consolidació de tots els coneixements treballats i avaluats durant el curs. L'examen és en format paper i inclou problemes, qüestions teòriques i interpretació i discussió de resultats, alguns dels quals poden provenir del programa R. Dels problemes es valora no només la correcció dels resultats sinó també els processos de càlcul i la interpretació crítica.

Cal una nota mínima de quatre punts sobre 10 de l'examen per poder aplicar les ponderacions i calcular la nota final. L'examen suspès és recuperable en la data de recuperacions prevista el mes de febrer. Si l'examen de recuperació queda aprovat, se substituirà la nota obtinguda en primer lloc per cinc punts (5) en el càlcul de la nota final. Després de la recuperació es manté el requisit de treure almenys un 4 de l'examen i els percentatges de les diverses activitats en la nota final. No està permès l’ús d’eines d’IA.
60

Qualificació

A) Per als estudiants que compleixin la condició d'obtenir una nota mínima de 4 punts sobre 10 a l'examen, la mitjana ponderada de totes les activitats d'avaluació, amb els seus corresponents pesos, configura la nota final de l'assignatura, que haurà de ser igual o superior a 5 punts.

B) Si, després de la recuperació, la nota de l'examen continua sent inferior a 4 punts, la nota final obtinguda mitjançant la mitjana ponderada de l'apartat A) no podrà ser superior a la nota de l'examen.

C) La nota màxima que es pot assolir en l'examen recuperat és de 5 punts. Això implica que un estudiant amb els lliuraments i els problemes suspesos i amb l'examen recuperat aprovat no pot superar l'assignatura.

D) D'acord amb la "Normativa reguladora dels processos d'avaluació i qualificació dels estudiants", l'examen és recuperable.

E) D'acord amb la mateixa normativa, les altres activitats no són recuperables. Qui no les faci, o no les faci íntegrament, o no sigui present a l'aula, o les lliuri fora de termini, encara pot superar l'assignatura si obté una nota final igual o superior a 5 punts aplicant els percentatges de l'apartat A) i assignant una qualificació de zero punts a les activitats no realitzades.

F) Segons la mateixa normativa, la realització fraudulenta d'una o més activitats d'avaluació de l'assignatura comportarà la qualificació final de suspens, amb indepèndencia del procediment disciplinari que es pugui seguir respecte l'estudiant infractor. Entre altres, s'entenen com frau la còpia, el plagi, l'ús d'IA, i la possessió de qualsevol dispositiu electrònic que permeti comunicar-se amb altres persones o obtenir informació externa.

G) Als estudiants en segona convocatòria no se'ls tindrà en compte el resultat de cap activitat d'avaluació dels cursos anteriors.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Qui no es presenti a l'examen, o no es presenti a la prova de recuperació en cas d'haver-la de fer, obtindrà la qualificació de no presentat, amb independència de la realització o no de la resta d'activitats d'avaluació.

Avaluació única:
En el cas de l'avaluació única l’única activitat d'avaluació és l’examen. Els estudiants que fan avaluació única realitzaran l’examen en dues parts. La primera part serà comuna amb els estudiants d'avaluació continuada i serà el 60% de la nota. La segona part serà un exercici amb el programa RStudio a l'aula informàtica i serà el 40 % de la nota. Igual que amb els estudiants d'avaluació continuada, la primera part requerirà una nota mínima de 4 punts.

Requisits mínims per aprovar:
Obtenció d'una nota mínima de 4 punts sobre 10 a l'examen final i d'una nota mínima de 5 punts sobre 10 en la mitjana ponderada de totes les activitats d'avaluació.

Tutoria

El canal preferent de tutoria és la tutoria presencial al despatx del professorat.

Com a canal addicional, s'obrirà un fòrum de dubtes al Moodle. D'aquesta manera, els dubtes plantejats i les seves respostes quedaran a disposició de tot l'alumnat. El professorat no resoldrà dubtes per correu electrònic.

Comunicació i interacció amb l'estudiantat

Els canals de comunicació i d'interacció amb l'estudiantat són els descrits a l'apartat de tutoria.

Observacions

L'assignatura consta de dues parts clarament diferenciades: d'una banda, es completa l'anàlisi del model de regressió lineal introduït a l'assignatura d'Estadística i, de l'altra, s'introdueixen els models d'elecció binària i els models de sèries temporals.

Per al seguiment de la primera part és aconsellable haver superat l'assignatura d'Estadística de segon curs i haver repassat especialment a fons el tema 7.

Per seguir amb èxit l'assignatura, és imprescindible estudiar el llibre al mateix ritme que les classes (es recomana portar llegit cada apartat abans de la sessió corresponent), resoldre els exercicis proposats i realitzar les pràctiques amb RStudio. Així mateix, es recomana resoldre immediatament els dubtes que puguin sorgir en els horaris de tutoria i fer un seguiment continuat de les sessions a l'aula d'informàtica, cosa que implica dedicar-hi un temps suficient d'estudi personal, d'acord amb la dedicació horària aproximada indicada per a cadascuna de les activitats.

El manual de l'assignatura és:
Barceló Rado, M.A. i altres (2019). Estadística i econometria amb RStudio. Universitat de Girona.

Assignatures recomanades

  • Estadística
  • Matemàtiques I
  • Matemàtiques II

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.