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

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2023
Descripció:
Ús avançat del model de regressió lineal. Models d'elecció binària. Models de sèries temporals.
Crèdits ECTS:
6

Grups

Grup A

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

Grup B

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Maria Antonia Barcelo Rado  / Germà Coenders Gallart  / Laura Vall-llosera Casanovas
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 12,00 36,00 0 48,00
Sessió expositiva 25,00 51,00 0 76,00
Sessió participativa 6,00 8,00 0 14,00
Total 45,00 105,00 0 150

Bibliografia

  • Barceló Rado MA, Renart Vicens G, Coenders Gallart G, Saez Zafra M et al. (2019). Estadística i Econometria amb RStudio. Quaderns 14. Girona: Documenta Universitaria/UdG-publicacions. Catàleg
  • Gujarati, Damodar N.. (2004). Econometría (4ª ed.). México [etc.]: McGraw-Hill. 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 usant el programari R-Studio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules informàtiques. Prèviament a la sessió presencial els estudiants hauran d’haver resolt autònomament 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 poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoren el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, llur interpretació crítica i la correcció lingüística.
8 No
Lliurament de pertorbacions no esfèriques. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals usant el programari R-Studio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules informàtiques. Prèviament a la sessió presencial els estudiants hauran d’haver resolt autònomament 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 poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoren el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, llur interpretació crítica i la correcció lingüística.
8 No
Lliurament de variables endògenes qualitatives. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals usant el programari R-Studio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules informàtiques. Prèviament a la sessió presencial els estudiants hauran d’haver resolt autònomament 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 poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoren el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, llur interpretació crítica i la correcció lingüística.
8 No
Lliurament de models univariants de sèries temporals. Aquesta activitat consisteix a realitzar una pràctica informàtica amb dades econòmiques i empresarials reals usant el programari R-Studio. La sessió presencial amb professor s’impartirà a les aules informàtiques. Prèviament a la sessió presencial els estudiants hauran d’haver resolt autònomament 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 poder avaluar la pràctica, cal que els membres del grup siguin presents a la sessió.

Es valoren el plantejament segons els objectius i les dades disponibles, els càlculs, els resultats, llur interpretació crítica i la correcció lingüística.
8 No
Realització autònoma de problemes curts per part dels estudiants a l'aula. En sessions escollides a l'atzar es proposarà un problema curt o un qüestionari de Moodle que els estudiants hauran de lliurar amb un temps limitat dins de la mateixa sessió.

Quan es tracti d'un problema curt, es valorarà la justificació del plantejament, els càlculs, els resultats i llur interpretació crítica.
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-Studio. 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.
60

Qualificació

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

B) Per a qui, després de la recuperació, continuï amb una nota de l'examen inferior a 5, 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 algú amb els lliuraments i els problemes suspesos i l'examen recuperat no pot aprovar 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 en faci una part, o no sigui present a l'aula, o els lliuri fora de termini, encara pot superar l'assignatura si obté una nota final de 5 punts aplicant els percentatges de l'apartat A) amb una qualificació de zero punts de les activitats no realitzades.

F) Segons la mateixa normativa, la realització fraudulenta d'alguna o algunes de les activitats d'avaluació de l'assignatura comportarà la nota final de suspens amb indepèndencia del procés disciplinari que es pugui seguir respecte l'alumne infractor.

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

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

Avaluació única:
L'avaluació única consistirà en un únic examen final de tota la matèria de l'assignatura valorat amb el 100% de la nota, que tindrà lloc el mateix dia que els estudiants d'avaluació continuada facin l'examen. Serà recuperable en la data prevista en el calendari amb un altre examen de tota la matèria de l'assignatura.

Requisits mínims per aprovar:
Nota mínima de 4 sobre 10 en l'examen final i mitjana ponderada de totes les activitats d'avaluació mínima de 5 sobre 10

Tutoria

El canal preferit de tutoria és al despatx del professorat.

Com a canal addicional s'obrirà en el moodle un fòrum de dubtes. D'aquesta manera els dubtes i les seves respostes es posen en comú. El professorat no resoldrà dubtes per correu electrònic.

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

Vegeu apartat de tutoria

Observacions

L'assignatura consta de dues parts clarament diferenciades, per una banda completar l'anàlisi del model de regressió lineal vist a l'assignatura d'estadística i per l'altra introduir els models d'elecció binària i els de sèries temporals.

Per al seguiment de la primera part és aconsellable haver superat l'assignatura d'estadística del 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 prèviament a la sessió), resoldre els exercicis proposats i realitzar les pràctiques amb el programari R-studio. Així mateix es recomana resoldre immediatament els dubtes que puguin sorgir als horaris de tutoria i fer el seguiment de les sessions en aula informàtica, cosa que implica un temps suficient d'estudi personal amb la dedicació horària aproximada que s'indica a cada una de les activitats.

Assignatures recomanades

  • Estadística
  • Matemàtiques I
  • Matemàtiques II

Modificació del disseny

Modificació de les activitats:
En un escenari de classes semipresencials a causa de la COVID-19:

-Demanem als estudiants la lectura prèvia de les parts del llibre de text corresponents al tema particular estudiat, que es detallaran per a cada sessió ("Estadística i econometria amb RStudio"). Dedicarem les sessions presencials sobretot a fer resums, resoldre dubtes i fer tasques de resolució de problemes, amb mètodes de classe inversa.

En un escenari de classes totalment virtuals a causa de la COVID-19:

-El plantejament és el mateix, per videoconferència a través de blackboard collaborate o el sistema habilitat per la UdG que el substitueixi

Modificació de l'avaluació:
En un escenari de classes semipresencials a causa de la COVID-19 no es preveuen canvis significatius. Si segons el que s'estableixi per a l'ús de les aules informàtiques cal que grups d'estudiants facin rotativament les pràctiques a casa i a l'aula, es tindran en compte per la nota només els lliuraments que es facin de manera presencial.


En un escenari de classes totalment virtuals a causa de la COVID-19:

-Els lliuraments telemàtics de les pràctiques es continuaran fent, adaptant el temps per executar-les i lliurar-les des de casa.

-Els exàmens seran on-line, en streaming, a partir de qüestionaris de Moodle.

-La nota mínima de 5 punts dels exàmens per poder fer mitjana amb les pràctiques passa a ser de 4 punts.

Tutoria i comunicació:
En un escenari de classes semipresencials a causa de la COVID-19 no es preveuen canvis significatius, tret de la cita prèvia per a les tutories presencials al despatx, durant les quals no podran canviar de mans dispositius electrònics o documents.

En un escenari de classes totalment virtuals a causa de la COVID-19:

-Mantenim comunicació via moodle en un fòrum de dubtes.

-S'afegeix com a canal addicional les tutories individualitzades o per grups reduïts, a través d'alguna de les plataformes de videoconferència recomanades per la UdG.

L'alumnat diagnosticat, que hagi estat en contacte amb persones infectades, o que tingui símptomes s'acollirà en tot cas a l'escenari virtual

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.