Estudia

Horaris:

• CG4- Analitzar situacions complexes i dissenyar estratègies per resoldre-les
• CG7- Elaborar diverses alternatives creatives en relació als objectius de la investigació i triar una de les opcions havent valorat incerteses i riscos

1. 1. Organització i anàlisi descriptiva de dades univariants. 1.1.- Introducció. Què és i de què s’ocupa l’estadística? 1.2.- Població i mostra. 1.3.- Tipologia de les dades 1.4.- Tabulació. Freqüències. Marques de classe. 1.5.- Representació gràfica. Diagrames de sectors, barres. Histograma i polígon de freqüències. Altres representacions gràfiques. 1.6.- Mesures de posició. Concepte. Mitjana aritmètica i altres mesures. Mediana i Moda. Mesures de posició no centrals: quartils, decils i percentils. El diagrama de caixa. 1.7.- Mesures de dispersió. Concepte. Rang. Variància. Desviació estàndard. Mesura de dispersió relativa: el coeficient de variació. 1.8.- Tipificació d’una variable. Aplicació a estudis comparatius.

2. 2. Organització i anàlisi descriptiva de dades bivariades. Relació entre dues variables categòriques i entre una categòrica i una variable numèrica. 2.1.- Variables quantitatives amb molts valors diferents. Núvol de punts. Mesures de dependència lineal. Dependència funcional i estadística. La covariància. El coeficient de correlació lineal de Pearson. Correlació i causalitat. 2.2.- Variable quantitativa-qualitativa: diagrames de caixa en paral•lel. 2.3.- Variables qualitatives. Distribucions bivariades de freqüències. Freqüències conjuntes, marginals i condicionades. Taules de contingència. Concepte d’independència. Estadístic khi quadrat de Pearson. Coeficient V de Cramér.

3. 3. Introducció a la teoria de la Probabilitat. Variables aleatòries. Models de distribució de probabilitat. La distribució normal. 3.1.- Introducció històrica. Fenòmens deterministes, imprevisibles i aleatoris. Definició clàssica de probabilitat: la llei de Laplace. La llei empírica de l’atzar. 3.2.- Probabilitat condicionada. Independència de successos. 3.3.- Variables aleatòries: definició. Classificació: v.a. discretes i contínues. 3.4.- Esperança i variància. 3.5.- Models de distribució de variables aleatòries: la distribució Binomial i la Normal.

4. 4. Mostreig i distribucions mostrals. 4.1.- Població i criteris d’inclusió. Errors de cobertura. Mostreig probabilístic i no probabilístic. Errors de mostreig. Errors de no resposta. 4.2.- Relació entre l'estadística descriptiva, la teoria de la probabilitat i l'inferència estadística. 4.3.- Paràmetres i estadístics. Distribució mostral. 4.4.- Distribució mostral de la mitjana i de la proporció. 4.5.- Altres tipus de mostreig: estratificat, per conglomerats i sistemàtic.

• Coenders, Germà (2010 ). Estadística aplicada a l'economia, l'empresa i les finances . Girona: Documenta Universitaria :Universitat de Girona. Catàleg
• Coenders, Germà (2009 ). Tècniques d'anàlisi turística . Girona: Documenta Universitaria. Catàleg

Activitats d'avaluació:

Les activitats d'avaluació que es proposen i que s'han d'entregar durant el curs representaran un 65% de la nota global de l'assignatura. L'exercici d'avaluació global, que representa el 35% restant, avaluarà de forma global els continguts de l'assignatura de Processament de Dades de manera individual.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:

Es considerarà la qualificació de no presentat si l'estudiant no es presenta a la prova d'avalució individual, independentment del fet d'haver entregat els exercicis d'avaluació continuada.

Es recomana haver cursat l'assignatura metodología de la recerca I abans de fer aquesta assignatura