Guía docente de Modelos Probabilísticos para la Gestión Empresarial (MA4/56/2/7)

CONCEPTOS BÁSICOS

• Variables aleatorias discretas y continuas.
• Estimación de parámetros.
• Test de bondad de ajuste.

MODELOS PROBABILÍSTICOS DISCRETOS

• Breve repaso de distribuciones probabilísticas discretas clásicas.
• Otras distribuciones probabilísticas discretas para la gestión empresarial.

MODELOS PROBABILÍSTICOS CONTINUOS

• Breve repaso de distribuciones probabilísticas continuas clásicas.
• Otras distribuciones probabilísticas continuas para la gestión empresarial.

Consultar la plataforma docente PRADO (https://prado.ugr.es/) para ampliar información. 

El alumno sabrá/comprenderá:

• Los conceptos básicos relacionados con los modelos probabilísticos.
• Los test de bondad de ajuste más usuales.
• Algunos de los modelos probabilísticos univariantes discretos y continuos aplicados a la gestión empresarial.

El alumno será capaz de:

• Distinguir y seleccionar el modelo probabilístico más apropiado al fenómeno y problema bajo estudio.
• Ajustar modelos probabilísticos a datos reales.
• Realizar recomendaciones en la gestión empresarial basadas en los contenidos teórico-prácticos desarrollados en la asignatura.

CONCEPTOS BÁSICOS

• Variables aleatorias discretas y continuas.
• Estimación de parámetros.
• Test de bondad de ajuste.

MODELOS PROBABILÍSTICOS DISCRETOS

• Breve repaso de distribuciones probabilísticas discretas clásicas.
• Otras distribuciones probabilísticas discretas para la gestión empresarial.

MODELOS PROBABILÍSTICOS CONTINUOS

• Breve repaso de distribuciones probabilísticas continuas clásicas.
• Otras distribuciones probabilísticas continuas para la gestión empresarial.

1. Ajuste de distribuciones a datos reales.
2. Búsqueda de artículos de investigación con ajuste de modelos probabilísticos.
3. Prácticas de ordenador con software para modelos probabilísticos para la gestión empresarial.

1. Ahsanullah, M. (2017). Characterizations of univariate continuous distributions (Vol. 1). Amsterdam: Atlantis Press.
2. Norman L. Johnson, N.L., Kemp, A.W. & Kotz, K. (3 ed.). (2005). Univariate Discrete Distributions. Wiley Series in Probability and Statistics.
3. Yee, T.W. (2015). Vector Generalized Linear and Additive Models With an Implementation in R. Springer.
4. Zuur, A.F., & Ieno, E.N. (2021). The world of zero-inflated models. Volume I: Using GLM. Highland Statistics Ltd.

1. Alfons, A., & Templ, M. (2013). Estimation of Social Exclusion Indicators from Complex Surveys: The R Package laeken. Journal of Statistical Software, 54(15), 1–25. https://doi.org/10.18637/jss.v054.i15
2. Balakrishnan, N., & Lai, C. D. (2009). Continuous bivariate distributions. Springer Science & Business Media.
3. Bishop, Y. M., Fienberg, S. E., & Holland, P. W. (2007). Discrete multivariate analysis: theory and practice. Springer Science & Business Media.
4. Chotikapanich, D. (Ed.). (2008). Modeling income distributions and Lorenz curves (Vol. 5). Springer Science & Business Media.
5. Delignette-Muller, M. L., & Dutang, C. (2015). fitdistrplus: An R Package for Fitting Distributions. Journal of Statistical Software, 64(4), 1–34. https://doi.org/10.18637/jss.v064.i04
6. Handcock, M. S., & Morris, M. (2006). Relative distribution methods in the social sciences. Springer Science & Business Media.
7. Kotz, S., Balakrishnan, N., & Johnson, N. L. (2004). Continuous multivariate distributions, Volume 1: Models and applications (Vol. 1). John Wiley & Sons.
8. Hartig, F. (2022). DHARMa: Residual Diagnostics for Hierarchical (Multi-Level / Mixed) Regression Models.

• Plataforma docente PRADO:  https://prado.ugr.es/
• Software estadístico R: https://www.r-project.org/ 
• Software estadístico RStudio: https://posit.co/download/rstudio-desktop/
• Instituto Nacional de Estadística: https://www.ine.es/
• Oficina Europea de Estadística(EUROSTAT): https://ec.europa.eu/eurostat
• Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía: https://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia 

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

Esta asignatura tiene un sistema de evaluación continua basada en los siguientes porcentajes sobre la calificación final:

1. [40 %] Pruebas de evaluación escritas y objetivas basadas en exámenes y/o baterías de preguntas tipo test y/o pruebas de respuesta breve.
2. [30 %] Asistencia y/o participación activa del estudiantado en clase; foros de discusión; seminarios; tutorías; exposición de trabajos.
3. [30 %] Trabajos (profundización de un tema, ejercicios, problemas, casos o supuestos, de ordenador).

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

En la convocatoria extraordinaria , la prueba de evaluación consistirá en las pruebas escritas comentadas en la convocatoria ordinaria, con una ponderación del 100%.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases, lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

En la evaluación única final la prueba de evaluación consistirá en las pruebas escritas comentadas en la convocatoria ordinaria, con una ponderación del 100%.

Se facilitará material adicional y enlaces a webs relacionadas con los contenidos de la asignatura en la plataforma docente PRADO (https://prado.ugr.es/).