DADES IDENTIFICATIVES 2012_13
Assignatura (*) FONAMENTS DE TÈCNIQUES QUANTITATIVES DE RECERCA Codi 165092117
Ensenyament
Direcció Estratègica de l'Empresa (2007)
Cicle 2n
Descriptors Crèd. Tipus Curs Període
3 Obligatòria Segon Únic anual
Llengua d'impartició
Català
Departament Gestió d'Empreses
Coordinador/a
BORRELL VIDAL, MAXIMO
Adreça electrònica maximo.borrell@urv.cat
Professors/es
BORRELL VIDAL, MAXIMO
Web
Descripció general i informació rellevant En aquesta assignatura s'aborda l'anàlisi de dades i variables qualitatives des de l'estratègia analítica multivariant.

Competències
Tipus A Codi Competències Específiques
  Comú
  AC3 Aplicar mètodes d’anàlisi i de presa de decisions empresarials.
  Professionalitzador
  Recerca
  AR4 Dominar els fonaments metodològics, científics i instrumentals d'investigació.
  AR5 Conèixer i saber utilitzar les tècniques quantitatives i qualitatives de recerca científica, tot iniciant-se en la realització de projectes de recerca.
Tipus B Codi Competències Transversals
  Comú
  BC2 Treballar autònomament amb iniciativa.
  BC4 Resoldre problemes de manera efectiva.
Tipus C Codi Competències Nuclears
  Comú
  CC4 Desenvolupament d’habilitats informacionals.

Objectius d'aprenentatge
Objectius Competències
Aconseguir un nivell de competència raonable en la utilització del llenguatge de programació R AR4
BC2
CC4
Aprendre a llegir en R datasets de diferents procedències AC3
AR4
BC4
CC4
Aprendre a utilitzar R en un anàlisi estadístic per a les diferents tipologies de variables AR4
BC2
BC4
CC4
Dominar les tècniques fonamentals d'estadística bi-variant: mesures d'associació i anàlisi de regresió (lineal i no lineal). AR4
AR5
BC4
CC4
Aprendre a construir intervals de confiança (Estadística Inferencial) AR4
AR5
BC4
CC4

Continguts
Tema Subtema
Tema 1. El llenguatge R
Tema 2. Estadística Univariant amb R
Tema 3. Distribucions de probabilitat univariants
Tema 4. Estadística bi-variant: el problema de la correlació
Tema 5. El problema de la predicció: models de regresió
Tema 6. Estadística inferencial

Planificació
Metodologies  ::  Proves
  Competències (*) Hores a classe Hores fora de classe (**) Hores totals
Activitats Introductòries
5 0 5
 
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques
15 15 30
Treballs
0 17 17
Sessió Magistral
10 0 10
 
Atenció personalitzada
10 0 10
 
Proves pràctiques
3 0 3
 
(*) En el cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat

Metodologies
Metodologies
  Descripció
Activitats Introductòries Sessió d’introducció a l’assignatura on s’explica la metodologia, objectius, continguts i avaluació.
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Realització de sessions teòriques i pràctiques amb R
Treballs Lliurament del treballs pràctic de l'avaluació continuada.
Sessió Magistral Explicació de continguts bàsics utilitzant R
Atenció personalitzada

Atenció personalitzada
 
Atenció personalitzada
Descripció
Tutoria individualitzada: Tutorització de la marxa del curs, de l’assimilació de continguts, treballs individuals i resolució de problemes i casos pràctics.

Avaluació
  Descripció Pes
Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques Participació en clase 20%
Treballs Realització d'un treball d'investigació personal o, com a màxim, en grup de dues persones 40%
Proves pràctiques Realització eficient de treballs que en una sessió es sol·liciten per a la següent 40%
 
Altres comentaris i segona convocatòria

Fonts d'informació

Bàsica Aitkin, M; Francis, B; HInde, J; Darnell, R. , Statistical Modeling in R, 2009 , Oxford University Press
Albert, J; Rizzo, M;, R by Example, 2012, Springer
Dalgaard, P., Introductory Statistics with R, 2008, Springer
Everitt, B.S.; Hothorn, T., A Handboo, of Statistical Analysis using R, 2010, Chapman And Hall/ CRC
Everitt, B.S.; Hothorn, T., An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, 2011, Springer
Horton, N.J; Kleinman, K., Using R for Data Management, Statistical Analysis and Graphics, 2011, Chapman And Hall/ CRC
Kabacoff, R. L., R in Action, 2011, Manning
Kleiber, C.; Zeileis, A.;, Applied Econometrics with R, 2008, Springer

Complementària

Recomanacions


(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent