Programa

Universidad del CEMA

Maestría en Dirección de Empresas - 2002

Métodos Cuantitativos

Profesor: José Pablo Dapena Fernandez

BIBLIOGRAFIA

TEXTO

Estadistica para las Ciencias Administrativas, Chao, Mc Graw Hill, 1993.

CONSULTA

Statistics for Business Problem Solving, Brightman et. al., SouthWestern, 1994.

Estadistica para Negocios, Hanke et al., Irwin, 95.

Pronósticos en los Negocios, Hanke, Reitsch, Prentice Hall, 1996.

Estadistica matematica con Aplicaciones, Mendenhall, Wackerly y Scheaffer, Grupo Editorial Iberoamerica, 1994.

Statistics for Managers using Microsoft Excel, Levine, Berenson, etc.

PROGRAMA

CLASE 1	ESTADISTICA DESCRIPTIVA	Histogramas, diagrama de puntos, media, modo, mediana, cuartiles, desviaciones estándar.

CLASE 2	PROBABILIDAD	Concepto, Diagramas de Venn, formula de probabilidades, probabilidad condicional.

CLASE 3	VARIABLE ALEATORIA Y DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD	Variable Discreta. Distribuciones Binomial, Poisson. Funciones de probabilidad y de distribucion, media, varianza.Variable Continua. Distribuciones Uniforme y Normal. Propiedades. Normal estándar.

CLASE 4	DISTRIBUCIONES MUESTRALES	Conceptos basicos de muestreo, Teorema del limite central, distribucion muestral de la media, proporcion y varianza.

CLASE 5	ESTIMACION PUNTUAL E INTERVALOS DE CONFIANZA	Errores al cuadrado. Sesgo, eficiencia. Consistencia. Concepto e interpretacion; intervalos para medias muestrales, distribucion t, intervalos para proporciones y varianzas muestrales. Determinacion del tamaño de la muestra.

CLASE 6	PRUEBAS DE HIPOTESIS	Concepto de probabilidad de error, tipos de error. Poder de la prueba. Pruebas para medias, proporciones y varianzas muestrales. Determinacion del tamaño de muestra. Procedimiento. Poblaciones con distribucion normal. Niveles de significancia.

CLASE 7	CORRELACION Y REGRESION	Conceptos y formula. Diagramas de dispersion. Covarianza y correlacion. Prueba. Regresion lineal simple. Minimos cuadrados. Tabla de Analisis de varianza. Prueba e intervalos de confianza. Prediccion. Residuos

CLASE 8	REGRESION MULTIPLE	Modelo. Supuestos. Estimacion. Propiedades de los estimadores. Problemas de regresion: multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelacion. Errores de especificacion: omision de variable relevante, inclusion de variable irrelevante. Variables dicotomicas y modelos de probabilidad lineal.

CLASE 9	SERIES DE TIEMPO	Promedios moviles. Ajustes estacionales. Numeros indices. Autocorrelacion.

CLASE 10	TRABAJO PRACTICO	Resolucion de casos en sala de computacion. Estadistica descriptiva. Correlacion. Regresiones. Modelo CAPM. Analisis de series de tiempo.

CLASE 11	APLICACIONES