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PRUEBAS DE EVALUACIÓN

TRABAJO DE FIN DE MÁSTER

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EVALUACIÓN DEL CAPÍTULO 1 DEL MASTER EN ESTADÍSTICA APLICADA

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Y CÁLCULO DE PROBABILIDADES

1. Defina que es la Estadística y describa las distintas ramas que existen.

2. Exponga un ejemplo de un experimento determinista y de otro aleatorio. Explique las diferencias y las posibles similitudes

3. ¿Cuál es el espacio muestral de tirar 2 dados y dos monedas?

4. Supóngase que en una caja hay 9bolas negras y 4 azules. ¿Podría usarse la definición de LAPLACE?

5. ¿Cuántas señales distintas pueden hacerse con cinco banderas que puedan estar repetidas, agrupándolas de tres en tres y sin que se repita ninguna? ¿Y agrupándolas de todas las formas posibles (es decir, de una en una, de dos en dos, etc)?

6. Imáginese que el objeto de estudio son los relojes en el mercado. Exponga sobre ellos una variable cualitativa y una cuantitativa.

7. ¿Por qué es la mediana una medida muy importante? ¿Qué ventajas tiene respecto a la media? Defina la moda y explique su interés.

8. Si tenemos dos variables cuyo coeficiente de correlación de Pearson es =-0,07 ¿Qué podemos decir de estas dos variables?

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9. Clasifique el tipo de las siguientes variables aleatorias.

A) Número de personas que llaman por teléfono en una hora

B) Longitud de los coches

10.El números de hijos en una determinada empresa viene descrito por la siguiente variable aleatoria:

Nº Hijos 0 1 2 3 4

P(x) 0,3 0,2 0,1 0,3 0,1

¿Cuál es el valor esperado de hijos de un empleado?

11.Se sabe que de cada 100 clientes que piden información en un banco sobre fondos de inversión, 39 de ellos contratan un fondo de inversión. Si en un día acuden 28 personas a preguntar ¿cuántos de ellos lo contratan?

12.El peso de las alumnas de un colegio sigue una distribución Normal con y una desviación típica . Calcule la probabilidad de que una alumna pese entre 40 kg. y 50 kg.

13.Defina los conceptos de estadístico y de estimador.

14.¿Cuáles son las propiedades de los estimadores obtenidos por el método de la máxima verosimilitud? ¿ué otros métodos existen?

15.Sabiendo que y ¿Cómo se estima con un nivel de confianza del 95% el intervalo de confianza de la media poblacional? Indique el resultado en función del tamaño muestral.

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16.¿Cúales son los pasos en un test estadístico? ¿cuál es su finalidad?

17.¿Qué es el p-valor? Si hacemos un contraste de hipótesis cuyo resultado es de 0,0001 ¿qué podemos afirmar sobre la hipótesis nula?

EJERCICIOS PRACTICOS

1. Se ha tomado nota de la edad de los pacientes de artritis reumatoide en cierto hospital. Se requiere ordenar la información, representar los datos, y extraer las medidas o parámetros (media, moda, mediana…) más significativas. Los datos son los siguientes:

21, 23, 56, 74, 55, 27, 23, 89, 77, 48, 77, 77, 76, 33, 23, 22, 55, 62, 64, 65, 77, 47, 45, 45, 45, 65, 42, 48, 49,52, 53, 44, 45, 23, 78, 77, 67, 88, 36, 38, 78, 74, 46, 36, 30, 33,23,24,55,77,25,46,40,23,45,66,76.

2. Se quiere estudiar si existe relación entre ser zurdo o diestro y el sexo. Para ello se toman los siguientes datos.

DiestroZurd

oTotal

Hombre 85 50 135

Mujer 25 10 35

Total 105 60 165

3. Una urna contiene 18 bolas rojas y 8 verdes. Se extrae una bola y se reemplaza por dos del otro color. A continuación, se extrae una segunda bola. Se pide:

a) Probabilidad de que la segunda bola sea verde.

b) Probabilidad de que las dos bolas extraídas sean del mismo color.

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BASES DE DATOS Y SOFTWARE ESTADÍSTICO

Preguntas teóricas:

1. ¿Cuáles son los organismos componentes del sistema estadístico español?

2. Describa brevemente en qué consiste el Plan Estadístico Nacional y El Programa anual.

3. Indique las principales funciones del INE.

4. Indique 4 órganos colegiados con importantes competencias en materia estadística.

5. Indique 8 clases de estadísticas de cumplimentación obligatoria.

6. Indique dos tipos de datos disponibles en un Departamento estadístico en Ministerios que usted haya elegido y explique cuál puede ser su interés.

7. Indique en castellano las clases de estadísticas económicas y financieras que Eurostat muestra en su página web.

8. Indique 6 tipos de datos que se muestran en la base de datos BDSICE del Ministerio de Economía y Hacienda sobre el mercado laboral y sobre Indicadores de Producción y Demanda Nacional, respectivamente, indicando su periodicidad.

7

9. Indique 3 tipos de datos que se muestran en la web del Bureau of Transportation Statistics (BTS).

10. Indique tres tipos de datos financieros que se muestran dentro de la página web del Banco de España.

11. Describa las principales características de las estadísticas relacionadas con el precio de la vivienda.

12. Indique 3 tipos de datos que se muestran en la web de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD) .

13. Describa brevemente los principales resultados obtenidos al comparar SPSS, SAS y R en relación con a) Facilidad de manejo para el usuario; b) Manipulación de datos y c) Calidad de los gráficos.

14. Indique tres paquetes estadísticos comerciales, mencionando cuál es la última versión disponible de cada uno de ellos, y dos paquetes o lenguajes estadísticos de libre uso.

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http://www.bts.gov/

http://www.bts.gov/

http://www.oecd.org/

http://www.oecd.org/

Caso práctico:

Utilizando como modelo el ejemplo descrito en el texto sobre la base de datos de la construcción y vivienda, hay que crear una base de datos sobre un sector determinado, a elegir por el alumno (por ejemplo, sanidad, industria, transporte, educación, medio ambiente, empleo, etc.). Es importante que describa cual es la utilidad de cada tipo de datos incluido en la base creada.

El proceso de desarrollo de este caso podría ser el siguiente: a) identificación de un tema o sector que le interese (por ejemplo, enseñanza); b) Datos relevantes para el análisis (por ejemplo, tipología de los estudiantes universitarios….); y c) características básicas (periodicidad, organismo, difusión…) de las fuentes de datos (estadísticas, encuestas, registros….).

Es importante que describa con detalle cual es la utilidad de cada tipo de datos incluido en la base creada, en relación con el tema de análisis u objetivo que quiere conseguir.

Todo ello utilizando como modelo, si lo desea, al ejemplo descrito en el texto sobre la base de datos de la construcción y vivienda.

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MODELOS ECONOMÉTRICOS

EJERCICIO PRÁCTICO 1

Sea el modelo expresado en desviaciones respecto a la media:

Y1t = b12Y2t +a11X1t + u1t

Y2t = b21Y1t +a22X2t + u2t

Dada la siguiente tabla de productos cruzados:

Y1 Y2 X1 X2

Y16 -3 -6 12

Y2-3 48 -3 12

X1-6 -3 6 0

X212 12 0 12

Se pide:

a) Identificar las ecuaciones del modelo.b) Estimar la segunda ecuación por MCI y comente los resultados.

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Se realiza un estudio para analizar el efecto de algunos de los determinantes

de la decisión de acudir a una consulta médica en el último mes (VIS). El

objetivo es cuantificar la relación entre las características individuales y la

probabilidad de realiza alguna consulta médica. En este caso:

Para ello se han considerado como factores explicativos: el género (S2=1 si es

mujer y 0 si es hombre), la edad (EDAD), el estado de salud autopercibido

(ES=1 si es bueno y 0 si es malo) y la presencia de enfermedades crónicas

(CR=1 si están presentes y 0 en caso contrario).

A partir de la información referida a 1597 individuos se obtienen las

estimaciones de los siguientes modelos: Modelo Lineal de Probabilidad (MLP),

Logit y Probit. Los resultados obtenidos utilizando SPSS se presentan a

continuación:

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Estimación MLP

Estimación Modelo Logit

Estimación Modelo Probit

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Se pide:

a) Interpretar el significado de los coeficientes obtenidos en cada modelo.

b) En el Modelo Lineal de Probabilidad, ¿qué probabilidad tiene de acudir

al médico una mujer de 75 años con una mala percepción de su salud y

varias enfermedades crónicas? Comente el resultado obtenido.

c) A partir de las estimaciones de los coeficientes de los distintos modelos,

evalúe la probabilidad de que:

Una mujer de 35 años, con buen estado de salud y sin

enfermedades crónicas no visite el médico.

Un hombre de 40 años, con mala salud y enfermedades crónicas

visite el médico.

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Un investigador especifica el siguiente modelo:

Yt =+ βXt + εt

donde yt es el consumo que realizan las familias y Xt es la renta permanente.

Dado que no es posible observar directamente la variable Xt, el investigador

decide utilizar como variable proxy de Xt la media de la renta familiar de los

últimos cinco años y que denotaremos por Xt*.

La relación entre las dos variables puede expresarse como:

Xt* = Xt + wt

Donde wt es un ruido blanco gaussiano.

Calcule el sesgo asintótico del estimador MCO del modelo cuando se tienen en

consideración los errores de medida comentados. ¿Es posible saber si el valor

del estimador MCO sobrestimará o subestimará el valor de β?

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SERIES TEMPORALES


1. Describa brevemente 6 aplicaciones del análisis de series temporales, indicando en cuál de ellas se encuentra usted más interesado y por qué lo está.

2. Indique los componentes de una serie temporal y los tipos de tendencia.

3. Represente, utilizando Excel, el gráfico de una serie temporal de periodicidad mensual incluida en la Base de datos BDSICE del Ministerio de Economía y Hacienda, así como su tendencia lineal y exponencial.

4. ¿Cómo se elimina la variabilidad o heterocedasticidad en una serie temporal?

5. Defina el Índice de estacionalidad y el de homogeneidad.

6. ¿A qué tipo de medida o tasa es equivalente aproximadamente la diferencia de los logaritmos de dos observaciones en t y t-1? Compruebe empíricamente esta equivalencia obteniendo, mediante EXCEL, ambas medidas para una serie temporal de periodicidad anual incluida en la Base de datos BDSICE del Ministerio de Economía y Hacienda.

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7. Indique dos propiedades de las Funciones de Autocorrelación Simple (FAS) y Parcial (FAP).

8. ¿Cómo son las FAS y FAP del proceso ruido blanco?

9. ¿Cuáles son las transformaciones que se pueden realizar para conseguir que una serie estacional llegue a ser estacionaria?

10. Represente, utilizando Excel, los gráficos de la primera diferencia regular sobre la serie original, de la primera diferencia estacional (orden 12 al ser mensual) sobre la serie original y finalmente, la combinación de ambos operadores (es decir aplicar una diferencia estacional sobre la serie obtenida aplicando una diferencia regular a la serie original) a la serie que ha utilizado en el ejercicio 3 de periodicidad mensual e incluida en la Base de datos BDSICE del Ministerio de Economía y Hacienda. Compare los tres gráficos obtenidos con los de la serie original.

11. ¿Cuáles son los valores de los elementos de la FAP en un proceso autorregresivo de orden 1 y en un AR(2) con φ1 y φ2 positivos?

12. ¿En qué consiste la dualidad entre los procesos AR y MA?

13. ¿Cómo son los elementos de las funciones de autocorrelación simple (FAS) y parcial (FAP) en un modelo MA(1) con θ1 positivo y en un modelo MA(2) con θ1 positivo y θ2 negativo?

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14. ¿De qué dependen los primeros q elementos de la FAS y los primeros p elementos de la FAP en un proceso ARMA?

15. ¿Cuál es el denominado modelo de las líneas aéreas?

16. ¿En cuál función de autocorrelación y retardo se detecta el orden de un AR(1)?

17. ¿De qué nos informa el test de Box-Pierce?

18. ¿Qué nos indica el modelo ARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)s en relación con las diferencias aplicadas y los tipos de modelos de la parte regular y estacional?

19. Describa brevemente el proceso de diagnosis sobre los residuos en el análisis de series temporales.

20. ¿Cómo se modelizan o recogen los efectos del ciclo semanal y de la Semana Santa?

21. Defina dos tipos de atípicos o outliers. ¿A qué tipo de outlier correspondería una huelga durante un día en el transporte aéreo?

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22. ¿Cuántos atípicos fuera de las bandas de dos y tres veces la desviación típica residual se permiten en los residuos de una serie temporal con 100 observaciones para que puedan considerarse ruido blanco?

23. Describa brevemente en qué consisten las especificaciones correspondientes a cada valor de RSA en el procedimiento automático del programa TRAMO.

Caso práctico:

Utilizando como modelo el caso práctico correspondiente al análisis de la serie del tráfico aéreo interior (epígrafe 17.1), y siguiendo los mismos pasos, lleve a cabo la modelización de la serie mensual que usted elija (por ejemplo, la que consideró en el ejercicio 3 o alguna otra incluida en la base de datos BDSICE), con el procedimiento automático del TRAMO o utilizando otro programa si así lo prefiere. Es aconsejable que disponga al menos de 84 datos. Es importante que envíe los resultados y conclusiones en Word, siguiendo todos los mismos pasos que el caso práctico del texto. Asimismo, le indicamos que la crisis económica actual puede en ciertos casos afectar a la bondad del modelo estimado. Por ello si no considera satisfactorio el modelo obtenido, inténtelo de nuevo considerando los datos solamente hasta el año 2007.

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ANÁLISIS MULTIVARIANTE

PREGUNTAS TEÓRICAS:

1) ¿Qué es la estadística multivariante?

2) Exponga un ejemplo de estadística multivariante y otro de estadística univariante. Explique las diferencias.

3) ¿Qué significa p =35 en un análisis multivariante?

4) Explique las diferencias entre la matriz de correlaciones y la matriz de covarianzas. ¿Cuándo coinciden?

5) Interprete la siguiente ecuación:

Y = 7,2Edad-3,3 televisión+9 Sexo*Edad

En donde Y corresponde a la variable que representa el número de horas de lectura; edad representa la edad de los sujetos incluidos en el estudio, Sexo el sexo de los individuos y televisión el número de horas que ven la televisión cada alumno.

6) Suponga que en un colegio se quiere comparar si la media de edad de las madres de los alumnos tres clases A, B y C es muy diferente. ¿Sería adecuado hacer comparaciones dos a dos de las edades de las madres. Si realizará así las comparaciones, que debería teneren cuenta? ¿Existe otra forma de estudiar las posibles diferencias?

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7) ¿Cuál es la diferencia entre el Análisis por Componentes principales y el análisis factorial? Ponga un ejemplo de un caso de cada uno

8) ¿Por qué deben estandarizarse las variables como fase previa a la realización de un análisis de componentes principales?

9) ¿Qué distancia de las más utilizadas para formar conglomerados es sensible al cambio de escala? ¿Cuál emplearías si existe una gran colinealidad entre las variables?

10) Exponga un ejemplo detallado de un caso de análisis discriminante descriptivo y de otro predictivo. Explique las diferencias de cada técnica en función de la variable dependiente y de la variable independiente.

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EJERCICIOS PRÁCTICOS:

1) Se quiere estudiar si existe alguna relación entre las notas que tienen los alumnos en las asignaturas de física y matemáticas. Para ello se ha hecho una encuesta obteniéndose los datos que se muestran a continuación. Realice un diagrama de dispersión de los datos y analice si existe algún tipo de relación entre ellos. Estudie cual sería la ecuación correspondiente de la regresión lineal. Estudie el modelo e interprételo.

Notas de Física Notas de Matemáticas

2 43 45 62 41 42 45 73 62 44 61 54 61 43 52 46 74 93 54 53 55 67 77 76 65 70 30 96 1

2) Se realiza un análisis de componentes principales en el que se obtiene la siguiente tabla. Se pide:

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a) ¿Cuántos componentes extrae el programa?

b) Si se quiere explicar al menos un 94% de la variabilidad de los datos ¿Cuántos componentes harían falta al menos?

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of

VarianceCumulative

% Total% of

VarianceCumulative

%1 6,945 84,809 84,809 6,945 84,809 84,8092 ,657 10,214 95,022 ,657 10,214 95,0223 ,152 1,905 96,927 ,152 1,905 96,9274 ,115 1,437 98,3645 ,071 ,892 99,2566 ,045 ,567 99,8237 ,010 ,131 99,9548 ,004 ,046 100,000

3) La base de datos adjunta, Caracoles.xls, que se incluye en el DVD del Master muestra diversos datos con respecto a las medidas de 188 caracoles

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marinos. Además incluye el número de anillos de la concha (que está relacionado con la edad de los caracoles y el sexo de los caracoles).

Hay un total de 10 variables:

Id: Identificación del caracol.

Longitud: Medida de la concha del caracol

Diametro: Diámetro de la concha

Altura: Altura del caracol (mm)

Peso: Peso del caracol.

Pesocarne: Peso de la carne del caracol.

Pasoconcha: Peso después de secarlos.

Rings: Numero de anillos.

Sexo: 1=Macho, 2=Hembra, 3= Caracol joven

Se pide:

a) Obtener la media y desviación típica de todas las variables para los grupos que distingue sexo.

b) Realice un análisis discriminante con la variable Sexo, usando las demás medidas.

c) Obtenga un histograma de cada grupo y analice si los grupos están correctamente separados.

d) Obtenga la tasa de missclasificación.

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TÉCNICAS DE MUESTREO Y DISEÑO DE ENCUESTAS


Se plantea la realización de un estudio sobre el hábito de fumar en la población mayor de 65 años en una determinada región compuesta por tres distritos, en donde se ha realizado una encuesta por muestreo.

El tamaño muestral se ha establecido en 900 personas, igualmente repartido en cada distrito.

En cada distrito se seleccionan 15 secciones censales, empleando el método de Sampford, siendo obviamente el número de personas mayores de 65 años de cada sección censal la variable tamaño.

Una vez seleccionadas las correspondientes secciones censales, se reparte uniformemente el tamaño muestral entre todas, y en cada una de ellas se obtiene una muestra de varones y otra de mujeres, empleando muestreo aleatorio simple en cada grupo de sexo, y repartiendo el tamaño de forma proporcional.

(a) Describir la estructura del diseño muestral utilizado, especificando cada una de las fases y describiendo las variables de diseño utilizadas, es decir, estratos y conglomerados.

(b) Hallar las probabilidades de inclusión de cada elemento de la población.(c) Si definimos πij como la probabilidad de inclusión de segundo orden

derivada de la aplicación del método de Sampford, hallar las probabilidades de inclusión para:

1. Dos individuos pertenecientes a distritos diferentes.

2. Dos individuos pertenecientes al mismo distrito pero a diferentes secciones censales.

(d) Estimar la proporción de mayores de 65 años que tienen el hábito de fumar, suponiendo que la población objeto de estudio en las provincias

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es de 25.000, 30.000 y 20.000 respectivamente, y que en las muestras obtenidas hemos observado 80, 44 y 62 mayores que fuman.

(e) Supongamos que dentro de cada distrito tenemos un hábitat rural y otro urbano, y que existen diferencias significativas en el hábito de fumar dependiendo de dicho entorno. ¿Podría mejorarse el diseño muestral utilizado en este caso? Si así fuera, explicar cómo.


Se ha realizado un estudio por muestreo sobre el uso de Internet en 3 provincias de una determinada región. La población se ha estratificado atendiendo a la provincia y al hábitat (rural / urbano).

La muestra se ha seleccionado en dos etapas, siendo las unidades de primera etapa las secciones censales de cada provincia y las de segunda etapa la población residente de 16 y más años.

La selección de secciones se ha efectuado de forma aleatoria y dentro de cada sección censal, se ha obtenido una muestra de forma sistemática de 20 personas, obteniendo por tanto un total de 900 encuestas.

Los datos correspondientes a la población y a la muestra aparecen en la hoja de cálculo “Ejemplo Uso de Internet.xls” incluida en la carpeta Datos del DVD.

Se pide:

a) Obtener las estimaciones del uso de Internet por provincias, hábitat y sexo, atendiendo al diseño muestral establecido.

b) Como puede observarse, la variable sexo no ha sido tenida en cuenta en el diseño de la muestra. Si quisiéramos que las estimaciones reproduzcan adecuadamente la población, tanto por provincias, como por hábitat y sexo, ¿qué procedimiento/s podríamos utilizar?

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CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

Se pretende analizar si un determinado proceso industrial está bajo control. Para ello, utilizando los datos Procdatos.xls, disponibles en la carpeta Datos del DVD del Máster, se pide:

Realice los gráficos de y S.

Realice el gráfico de CUSUM correspondiente a la media del proceso.

Explique con detalle las conclusiones que podemos derivar de los gráficos realizados, y en caso de aplicar acciones correctoras, actualice los gráficos de forma adecuada.

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PROGRAMACIÓN LINEAL Y ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA


1. Defina el concepto de programación lineal y mencione sus principales características.

2. Describa las cuatro situaciones peculiares que nos podemos encontrar al resolver un problema de programación lineal.

3. ¿Cuáles son los supuestos que debe cumplir un ejercicio de aplicación de programación lineal?

4. Describa tres aplicaciones (con datos numéricos supuestos) de la programación lineal a campos diferentes.

5. Defina los conceptos de productividad, rendimientos constantes de escala y rendimientos crecientes de escala.

6. Exprese la relación existente entre eficiencia técnica global o total (con rendimientos constantes de escala); eficiencia técnica pura (con rendimientos variables de escala) y eficiencia de escala.

7. Indique tres ventajas y tres inconvenientes de la metodología DEA.

8. ¿Cuál es la diferencia entre un DEA orientado al input y otro orientado al output? ¿Cuál de los dos métodos citados es utilizado con más asiduidad en el ámbito del sector público? Exponga un ejemplo para el sector público o privado donde se podría utilizar dicha metodología.

9. Resuelva, utilizando como modelo al ejemplo del apartado 3.7, el siguiente ejercicio:

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Estimar la eficiencia técnica global, técnica pura y de escala, de 5 empresas (DMU) que producen un output utilizando un input. Se utilizará un modelo orientado al input y con rendimientos variables de escala (VRS). Se representarán gráficamente las líneas correspondientes, respectivamente, a la frontera de producción con rendimientos constantes y variables. Los datos referentes a las magnitudes del input y del output para cada empresa se muestran en la tabla adjunta.

DMU y x1 1 22 3 43 4 34 5 55 4 6

10. Resuelva el ejercicio 9 pero utilizando el programa informático DEAP Versión 2.1.

Caso práctico:

Utilizando como modelo el ejemplo descrito en el apartado 4 del texto sobre la eficiencia del stock aeroportuario provincial, resuelva mediante el programa informático DEAP. Versión 2.1., el siguiente ejercicio:

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Resuelva el caso del apartado 4, estimando la eficiencia técnica global, técnica pura, de escala y tipos de rendimientos de escala para cada provincia, pero con sólo las primeras 20 provincias de la muestra, es decir, suprimiendo de dicho ejemplo a las provincias siguientes: Tarragona, Valencia, Valladolid, Vizcaya, Zaragoza y Sevilla. Se utilizará un modelo orientado al input. Los datos referentes a las magnitudes del input y del output para cada provincia se muestran en la tabla de la página siguiente. Se obtendrán todas las tablas y gráficos similares a las del ejemplo descrito en el apartado 4 del texto sobre la eficiencia del stock aeroportuario provincial.

Magnitudes del output y del input en cada provincia

Provincias Viajeros Stock

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(miles) aeroportuario

A Coruña 2115 207229

Álava 92 57510

Alicante 8527 191187

Almería 811 66254

Asturias 938 75335

Barcelona 24212 1606322

Cádiz 1054 64851

Cantabria 342 58049

Girona 2944 105532

Granada 575 41149

Guipúzcoa 289 20640

Illes Balears 27083 1091329

Las Palmas 18350 827298

Madrid 38272 5936661

Málaga 11928 383146

Melilla 242 51688

Murcia 834 24478

Navarra 314 28279

Pontevedra 908 63981

Santa Cruz de Tenerife 12888 556686

Sevilla 2636 319079


BIOESTADÍSTICA

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PREGUNTAS TEÓRICAS:

1) ¿Qué es la bioestadística?

2) Ponga un ejemplo de un estudio de caso-control y otro de estudio de cohortes.

3) ¿Qué es un factor de confusión. ¿Cómo se pueden evitar?

4) ¿Qué tipo de regresión debe hacerse, cuando se estudia el efecto de los posibles factores de confusión o modificación del efecto en unos datos de supervivencia?

5) ¿Qué es una curva de Kaplan Meier?

6) ¿Cuál es el fin de un meta-analisis?

CASOS PRÁCTICOS:

1) Se realizó un estudio en Canadá para evaluar la efectividad de la cirugía en pacientes obesos. Se incluyeron un total de 6760 de pacientes con obesidad

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múltiple en el estudio, de los cuales un total de 1035 fueron operados en el mismo hospital (pacientes expuestos), y el resto no se operó. Todos los pacientes tuvieron un seguimiento de cinco años tras haber sido diagnósticados con obesidad mórbida.

Los datos se presentan a continuación:

Murió en los años de seguimientoCirugía Si No TOTAL

Si 12 1000 1012NO 350 5391 5741

Se pide:

a) Identifique el tipo de estudio.

b) Calcule el riesgo relativo entre la asociación de cirugía de reducción de peso y el fallecimiento en los siguientes 5 años. Obtenga también el intervalo de confianza y realice un test de hipótesis para verificar el resultado. Interprete los resultados.c) Identifique los sesgos del estudio y explíquelos.

2) En un estudio sobre factores de riesgo para sufrir migrañas se han estudiado una muestra de pacientes con esta enfermedad (archivo: migrañas.xls) frente a otro grupo de pacientes que no las sufre. El factor de riesgo que se desea estudiar, son las horas que los individuos pasan delante del ordenador. Se pidea) Identificar el tipo de estudio.b) Estudiar el factor de riesgob) Identificar las variables de confusión del estudio y analizar la influencia de otras variables, tanto de modo continuo, como discreto, comparando los resultados obtenidos.


CONTABILIDAD NACIONAL Y TABLAS INPUT-OUTPUT

PREGUNTAS TEÓRICAS

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1. Los gastos de I+D en los actuales sistemas de cuentas, ¿son gastos de inversión? ¿Por qué?

2. ¿En qué casos la producción de servicios domésticos y personales forma parte del concepto de producción del sistema de cuentas? Razone la respuesta

3. En el caso de que el trabajo no remunerado en el hogar se incluyese dentro de la frontera de la producción, explique los efectos económicos y contables de este tratamiento sobre conceptos y variables económicas y sociales como: la tasa de desempleo, la tasa de actividad y los bienes de consumo versus bienes de inversión.

4. ¿Qué son los cambios de base en cuentas nacionales? Por qué y cuándo hay que llevar a cabo cambios de base en un sistema contable.

5. Comente las obligaciones de registro, las capacidades y limitaciones que tiene el sistema con respecto a la economía informal; ¿y con respecto a la economía ilegal?

6. ¿Por qué las estimaciones de cuentas nacionales tienen un periodo de maduración de cuatro años o más hasta hacerse definitivas?

7. ¿Qué significa precisión en una estadística de contabilidad nacional?

8. Explique mediante un ejemplo en qué consiste una de las utilizaciones tradicionales de los sistemas de cuentas: servir como herramienta para la normalización conceptual y numérica de la producción estadística.

9. Defina el PIB desde las tres ópticas de la oferta, demanda y rentas. ¿Cuáles son las cuentas de las que se deduce esa definición? Detállelas

10.La remuneración de los asalariados pagada por las unidades residentes en una economía asciende a 800 u.m. y el excedente de explotación/renta mixta obtenido de la actividad productiva es de 950 u.m.

Sabiendo que las rentas netas de la propiedad procedentes del resto del mundo ascienden a 110 u.m. y la Renta Nacional Bruta es de 2.000 u.m.

Se pide calcular:

a) PIB de la economía

b) Impuestos netos sobre la producción y las importaciones recibidos por las Administraciones públicas.

EJERCICIOS PRÁCTICOS

1. Considérense los productos siguientes: vino, electricidad y automóvil, cuyos precios básicos por unidad de producto son, respectivamente, 10, 20 y 1.000 unidades monetarias.

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El tipo de IVA que soportan los tres productos es el mismo: 18 por cien.

En el caso del vino soporta, además, un impuesto especial sobre bebidas alcohólicas del 30 por cien.

Calcular los precios de venta al público de dichos productos, así como los precios de adquisición para las siguientes unidades:

Una unidad productora de mercado, cuya actividad soporta IVA

Una unidad productora de mercado, cuya actividad está exenta (no soporta) de IVA

Una institución sin fines de lucro al servicio de los hogares, productora de otra producción no de mercado.

Un hogar en su condición de consumidor.

2. Sea una economía para la que se conocen los siguientes datos referidos a un año t.

Valor añadido bruto generado por los sectores institucionales: 9.943 unidades monetarias (u.m.)

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Consumos intermedios utilizados en la producción por dichos sectores institucionales: 10.948 u.m.

Consumo de capital fijo de los sectores institucionales: 1.762 u.m.

Impuestos sobre los productos: 990 u.m.

Subvenciones a los productos: 67 u.m.

Remuneración de los asalariados pagada por las unidades de producción residentes: 5.218 u.m.

Impuestos sobre la producción y las importaciones: 1.111 u.m.

Subvenciones: 175 u.m.

Remuneración de los asalariados residentes pagada por el resto del mundo: 15 u.m.

Remuneración de los asalariados no residentes pagada por unidades residentes: 16 u.m.

Se pide:

a) Elaborar las cuentas de los producción y explotación de dicha economía

b) Calcular la remuneración de los asalariados nacional e interior.

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3. Para una economía se dispone de la siguiente información de los sectores institucionales Hogares y Administraciones Públicas, expresada en unidades monetarias (u.m.) y referida a un año t.

Gasto en consumo individual del sector hogares 6.130 u.m.

Gasto en consumo individual de las Administraciones Públicas 1.234 u.m.

Gasto en consumo colectivo de las Administraciones Públicas 877 u.m.

Renta disponible bruta del sector hogares 7.021 u.m.

Renta disponible bruta del sector Administraciones Públicas 2.413 u.m.

Se pide:

a) Calcular el consumo final efectivo de ambos sectores.

b) Calcular la renta disponible ajustada bruta de ambos sectores

c) Calcular el ahorro bruto de ambos sectores.

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TRABAJO FIN DE MÁSTER

El trabajo fin de Máster consistirá en un trabajo de temática libre en el que debe aplicarse alguna de las técnicas estadísticas aprendidas en el curso a una serie de datos o a un conjunto de datos. Previamente al inicio del trabajo, el alumno deberá proponer al Director del Máster el tema del trabajo y un breve resumen del mismo enviando un email a [email protected]

El trabajo deberá estar estructurado en tres apartados: primero el alumno debe plantear una hipótesis acerca de la investigación que pretende realizar; seguidamente deberá realizar los cálculos pertinentes utilizando la técnica y software apropiados; finalmente deberá presentarse un resumen de las conclusiones extraídas a partir del análisis estadístico de los datos, indicando si se verifica la hipótesis inicialmente establecida o no, y por qué.

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mailto:[email protected]

· web viewes aconsejable que disponga al menos de 84 datos. es importante que envíe los...

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