Plan docente de la asignatura

 

 

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Datos generales

 

Nombre de la asignatura: Programación y Aplicaciones

Código de la asignatura: 568957

Curso académico: 2021-2022

Coordinación: David Moriña Soler

Departamento: Departamento de Econometría, Estadística y Economía Aplicada

créditos: 2,5

Programa único: S

 

 

Horas estimadas de dedicación

Horas totales 62.5

 

Actividades presenciales y/o no presenciales

22.5

 

-  Teórico-práctica

Presencial

 

13.5

 

-  Ejercicios prácticos

Presencial

 

9

Trabajo tutelado/dirigido

20

Aprendizaje autónomo

20

 

 

Competencias que se desarrollan

 

— Capacidad para realizar los cálculos actuariales y financieros utilizando programas informáticos.

 

 

 

 

Objetivos de aprendizaje

 

Referidos a conocimientos

— Identificar la estructura básica de un programa en SAS. Saber cuáles son los principales tipos de archivos con los que trabaja el programa.

— Conocer algunos de los procedimientos estadísticos avanzados.

 

Referidos a habilidades, destrezas

— Aplicar modelos y técnicas estadísticas mediante el uso de software estadístico tanto comercial como de libre distribución.

— Distinguir las ventajas e inconvenientes de los paquetes principales.

 

 

Bloques temáticos

 

1. Introducción al SAS

1.1. Introducción al entorno SAS

1.2. Estructura de los programas SAS: DATA y PROC

1.3. Conjuntos de datos de SAS y bibliotecas

1.4. Importación y exportación de datos

2. Programación en la etapa DATA

2.1. Tratamiento específico de variables. Funciones

2.2. Manipulación de observaciones

2.3. Diagnóstico y depuración de errores

3. Combinación de conjuntos de datos SAS

3.1. Fusión de conjuntos de datos SAS

3.2. Actualización de conjuntos de datos SAS

4. Procedimientos básicos en SAS

4.1. Introducción a la etapa PROC

4.2. Procedimientos estadísticos y gráficos

5. Lenguaje matricial en SAS

5.1. Procedimiento IML y aplicaciones

5.2. Matrices y funciones IML

5.3. Programación con IML

6. Casos prácticos con SAS

6.1. PROC GLM

6.2. Modelos lógit, Poisson y binomial negativa

6.3. Modelo lógit multinomial generalizado

6.4. Modelo lógit condicional

7. Análisis de datos avanzado con Excel

7.1. Filtros avanzados

7.2. Tablas dinámicas

7.3. Macros de Visual Basic

7.4. Gráficos

 

 

Metodología y actividades formativas

 

El método docente se basa en dos tipos de actividades presenciales llevadas a cabo en aulas de ordenadores:

a) Clases de teoría, donde se exponen los conceptos básicos de cada una de las unidades.

b) Clases prácticas, con el objetivo de que cada estudiante sea capaz de analizar y solucionar los ejercicios planteados, de acuerdo con los conocimientos adquiridos en las clases teóricas. Estas prácticas, aunque no son guiadas, tienen el apoyo del profesorado y sirven para aclarar algunas cuestiones no necesariamente explicadas en las clases de teoría.

Asimismo, se propone que los estudiantes hagan prácticas adicionales fuera de las horas de clase con el fin de que adquieran la seguridad suficiente para poder trabajar autónomamente. Estas prácticas también se utilizan como herramienta para la evaluación.

 

 

Evaluación acreditativa de los aprendizajes

 

Se hacen dos pruebas presenciales de evaluación continua con un peso del 50 % cada una. La primera prueba se hace cuando se llega a mitad del temario, mientras que la segunda se hace al final del temario. La nota de evaluación continua es la media aritmética de las notas de las dos pruebas.

 

Evaluación única

— Examen final en la fecha fijada por la Comisión de Máster. Supone el 100 % de la nota.

— Los alumnos que no aprueben la asignatura tienen derecho a la reevaluación.

 

 

Fuentes de información básica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Libro

Cody, R.(2007) Learning SAS by Example: A Programmer’s Guide. Cary NC:SAS, Institute inc.

Catàleg UB  Enllaç

Delwiche, Lora D. y Sugan J. Salughter (2008). The Little SAS book: A primer, 4 ed Cary NC:SAS, Institute inc.

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Etheridge, D. (2010) Microsoft Excel Data Analysis. Ed.Wiley

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Kleinman, K. i Horton, N.J. (2010) Using SAS for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics. Champan and Hall. London, New York.

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Kleinman, K. i Horton, N.J. (2010) SAS and R: Data Management, Statistical Analysis and Graphics. Champan and Hall. London, New York.

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Littell, R.C., et al. (2006) SAS for Mixed Models. Cary NC:SAS, Institute inc.

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