Nota: Esta página es dinámica y se irá adaptando en función del proceso de aprendizaje del alumnado.
Temas Logísticos
Clases y Laboratorios: Lugar y horario hay que buscarlo en Grupo B
Objetivos del curso
Diagnóstico inicial
De la encuesta realizada al inicio de curso nos encontramos con lo siguiente:
- Para 1 de cada 3 ADE no era la primera opción o la eligieron por descartes.
- Sólo 2 de cada 5 alumnos asistiría a este curso si fuera optativo (en vez que obligatorio).
- 1 de cada 2 alumnos ha cursado pero no ha superado econometría/estadística.
- Más de 3 de cada 5 alumnos no sabe/recuerda:
- cómo representar la ecuación $f(x) = 4 \times x + 2$.
- cómo calcular el incremento de $f(x)$ desde $x=1.5$ a $x=2$.
- cómo calcular en porcentage el incremento del precio de $12$ euros a $13$ euros o el precio sin IVA de $220$
- el significado conceptual de una covarianza o media.
Objetivos específicos
Tomando en cuenta esta realidad se pretende que el alumno comprenda ciertos conceptos relacionados con:
- La toma de decisiones bajo incertidumbre y cómo se modeliza esta incertidumbre.
- AB-test como herramienta para diagnosticar el impacto de la publicidad o determinación de la demanda:
- Cómo juegan los inobservables en estudios observacionales.
- La estructura lógica que hay detrás del diseño de un experimento.
- La crítica a las recetas en los contrastes, e.g., crítica al p-valor, recalcando otros aspectos, e.g., importancia de la potencia del contraste.
- La endogeneidad en la evaluación del impacto de la publicidad y la importancia de las variables instrumentales.
Prerequisitos
Retomar los conceptos introducidos en Estadística
En las prácticas se trabajará fundamentalmente en Python. Por ello, se asume que:
- 1.- Controlan razonablemente bien el sistema operativo de vuestro ordenador, ya sea Windows, OS, Linux...
- 2.- Han instalado ANACONDA (Ayuda).
- 3.- Tener instalado en el ordenador algún modelo de lenguage con el cual trabajar: Chat-GPT, Geminis, Co-Pilot, etc..
Recursos
Libros
Los materiales se obtendrán fundamentalmente de:
Bertsekas D. and J. Tsitsiklis: Introduction to Probability. MIT. Ver pdf aqui
Wooldridge, J. Introductory Econometrics: a modern approach.
Quinn, G.P. & Keough, M.J. 2002. Experimental Design and
Data Analysis. Cambridge University Press Ver pdf aqui
Otro material se citará en clase
Materiales laboratorios
Los materiales para los laboratorios se proporcionarán como archivos HTML y R Markdown en la página web del curso.
en la página web del curso. Estos materiales incluirán tutoriales paso a paso
paso a paso para todos los ejercicios de laboratorio, así como enlaces a recursos adicionales en línea,
conjuntos de problemas y tareas.
Asistencia
La asitencia es obligatoria para aprobar el curso por evaluación contínua.
Evaluación
Dada la evaluación inicial se le plantean al estudiante 3 opciones:
- 1.- Evaluación contínua: optar por aprobar sin ir a examen final. Requisitos:
- 1.-Cuaderno de conceptos y apuntes al día.
- 2.-Entrega de ejercicios.
- 3.-Aprobar, como mínimo, el 50% de las preguntas aleatorios que se entregan en clase
- 2.- Evaluación contínua: subir nota en el examen final condicionado a aprobar la evaluación contínua.
- El examen final se evalua entre $[-5,5]$. Por tanto, aquellos que vayan al examen final para subir nota deben garantizarse una nota del examen mayor que cero. En caso contrario, suspenderán la materia.
- 3.- Examen final: aquellos que no opten por la evaluación contínua tienen derecho a presentarse al examen final con puntuación de 0 a 10.