Tratamiento estadístico-econométrico de datos aplicado al desarrollo regional
(Curso Académico 2026 - 2027)
Mostrar Todo


Nota informativa: Atendiendo a la normativa de Protección de Datos y propiedad intelectual en la que se limita la publicación de imágenes de terceras personas sin su consentimiento, aquellos que difundan grabaciones de las sesiones de clase sin previo consentimiento de las personas implicadas, serán responsables ante la ley del uso prohibido de las citadas grabaciones.



1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 215481112
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: Facultad de Economía, Empresa y Turismo.
  • Titulación: Máster Universitario en Desarrollo Regional
  • Plan de Estudios: M548 (publicado en 04-07-2023)
  • Rama de conocimiento: Ciencias Sociales y Jurídicas
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Métodos Cuantitativos para la Economía y La Empresa
  • Curso: 1
  • Carácter: Obligatoria
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: A distancia
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano
2. Requisitos de matrícula y calificación
No se han establecido
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: RAQUEL MARTIN RIVERO

General:
Nombre:
RAQUEL
Apellido:
MARTIN RIVERO
Departamento:
Economía Aplicada y Métodos Cuantitativos
Área de conocimiento:
Métodos Cuantitativos para la Economía y La Empresa
Grupo:
CT1
Contacto:
Teléfono 1:
922317040
Teléfono 2:
Correo electrónico:
rmartinr@ull.es
Correo alternativo:
rmartinr@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Miércoles 14:00 16:00 Facultad de Economía, Empresa y Turismo - GU.5A 4 3
Observaciones: Siguiendo el Reglamento de Organización Docente, el 50% de las tutorías serán online. Las tutorías presenciales podrán desarrollarse también en el Vicerrectorado de PDI (Pabellón de Gobierno). El enlace Meet para el desarrollo de las tutorías aparecerá disponible en el aula virtual. En el caso del alumnado del Máster Universitario en Desarrollo Regional, las tutorías son todas virtuales dado que es un máster online.
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Miércoles 14:00 16:00 Facultad de Economía, Empresa y Turismo - GU.5A 4 3
Observaciones: Siguiendo el Reglamento de Organización Docente, el 50% de las tutorías serán online. Las tutorías presenciales podrán desarrollarse también en el Vicerrectorado de PDI (Pabellón de Gobierno). El enlace Meet para el desarrollo de las tutorías aparecerá disponible en el aula virtual. En el caso del alumnado del Máster Universitario en Desarrollo Regional, las tutorías son todas virtuales dado que es un máster online.
General:
Nombre:
IMANOL LORENZO
Apellido:
NIETO GONZÁLEZ
Departamento:
Economía Aplicada y Métodos Cuantitativos
Área de conocimiento:
Métodos Cuantitativos para la Economía y La Empresa
Grupo:
CT1
Contacto:
Teléfono 1:
922317039
Teléfono 2:
Correo electrónico:
inietogo@ull.es
Correo alternativo:
inietogo@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Miércoles 10:00 13:00 Facultad de Economía, Empresa y Turismo - GU.5A U.D. Estadística y Econometría - Despacho nº 3
Todo el cuatrimestre Miércoles 16:00 19:00 Facultad de Economía, Empresa y Turismo - GU.5A U.D. Estadística y Econometría - Despacho nº 3
Observaciones: En el caso del Máster Universitario en Desarrollo Regional, las tutorías son todas virtuales al tratarse de un máster online.
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Miércoles 10:00 13:00 Facultad de Economía, Empresa y Turismo - GU.5A U.D. Estadística y Econometría - Despacho nº 3
Todo el cuatrimestre Miércoles 16:00 19:00 Facultad de Economía, Empresa y Turismo - GU.5A U.D. Estadística y Econometría - Despacho nº 3
Observaciones: En el caso del Máster Universitario en Desarrollo Regional, las tutorías son todas virtuales al tratarse de un máster online.
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Metodología y Técnicas de Análisis
  • Perfil profesional: Saber aplicar técnicas estadístico-econométricas al estudio del desarrollo regional.
5. Competencias

Competencias Generales

  • CG-2 - Aplicar modelos de desarrollo económico y/o social en el ámbito regional
  • CG-3 - Implementar la planificación económica y/o social desde una perspectiva regional

Competencias Específicas

  • CE-5 - Saber determinar las técnicas y/o modelos estadístico-económétricos más adecuados al logro de los objetivos de la política económica regional
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

- Profesorado: Raquel Martín Rivero (Coordinadora) , Imanol Lorenzo Nieto González
- Contenidos:
1. Técnicas estadísiticas y econométricas aplicadas al desarrollo regional.
2. Utilización del software específico para la resolución de casos en el ámbito del desarrollo regional.

- Temas (epígrafes):

BLOQUE I: Modelos estadísticos de tratamiento de datos (Raquel Martín Rivero)
Tema 1: Técnicas descriptivas e inferenciales

BLOQUE II: Modelos econométricos de tratamiento de datos (Imanol Lorenzo Nieto González)
Tema 2: Formulación de modelos de regresión
Tema 3: Procedimientos de estimación y contraste
Tema 4: Errores de especificación
 

Actividades a desarrollar en otro idioma

7. Metodología y volumen de trabajo del alumnado

Modelo de Enseñanza Centrada en el Alumnado

Aplica las siguientes metodologías activas: Aula invertida - Flipped Classroom, Aprendizaje basado en Problemas (PBL), Aprendizaje cooperativo, Método o estudio de casos, Simulación

Descripción

Clases magistrales virtuales y/o videos didácticos con el apoyo de la Unidad de Audiovisuales de la ULL.
Realización y presentación de trabajos, ensayos e informes virtuales. 
Estudio de casos prácticos.
El estudiantado no podrá hacer uso de la Inteligencia Artificial para la realización de actividades entregables y/o evaluables. Sin embargo, la IA podrá ser utilizada como herramienta de apoyo durante el proceso de enseñanza-aprendizaje.

 

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Participación en clases virtuales 0,00 25,00 25,0 [CG-2], [CG-3], [CE-5]
Realización de actividades virtuales 0,00 30,00 30,0 [CG-2], [CG-3], [CE-5]
Preparación de pruebas de evaluación 0,00 12,00 12,0 [CG-2], [CG-3], [CE-5]
Realización de pruebas y cuestionarios virtuales 0,00 3,00 3,0 [CG-2], [CG-3], [CE-5]
Asistencia a tutorías virtuales 0,00 5,00 5,0 [CG-2], [CG-3], [CE-5]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

- Cáceres, JJ (2007) Conceptos Básicos de Estadística para Ciencias Sociales, Delta. 
- Greene, W.H. (1999) Análisis Econométrico. 3aEd. Prentice Hall 
- Ruiz-Maya, L FJ Martín-Pliego (2005) Estadística II: Inferencia, AC. 

- Johnston, J, J Dinardo (2001). Métodos de Econometría. Vicens Vives.

Bibliografía complementaria

- Martín Rivero, R. (2023):Tratamiento estadístico-econométrico de datos aplicado al desarrollo regional. Modulo I: Modelos estadísticos de tratamiento de datos (Máster en Desarrollo Regional). Aula virtual.
- Martín Rivero, R. (2024): Formulario Estadística I. Aula virtual.
- Gujarati, D, D.C. Porter (2009). Econometría. 5aEd. McGraw-Hill  
- Martín-Pliego, FJ (2004) Introducción a la estadística económica y empresarial, Thompson. 
- Rohatgi, VK (2001) An introduction to probability theory and statistics, John Wiley. New York. 
- Ruiz-Maya, L, FJ Martín-Pliego (2005) Fundamentos de Inferencia Estadística, Thomson. 
- Amor Pulido, R., C. Aguilar Peña, A. Morales Luque (2010). Inferencia estadística. Grupo Editorial Universitario.
- Ipiña, S.I., A. Durand (2008). Inferencia estadística y análisis de datos. Prentice Hall.

Otros recursos

Programas informáticos de tratamiento estadístico: Excel, SPSS, Gretl, Jmulti, Jamovi, Rstudio.
Material disponible en el aula virtual de la asignatura (explicaciones, ejercicios,…)

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

PRIMERA CONVOCATORIA
A) Evaluación Continua (100%)
Todo el alumnado está sujeto a Evaluación Continua en la Primera Convocatoria de la asignatura, salvo que haya optado por la Evaluación Única según se dispone en el Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna. Para que el alumnado pueda optar a la Evaluación Única deberá comunicarlo a través del procedimiento habilitado en el aula virtual de la asignatura antes de haberse presentado a las actividades cuya ponderación compute, al menos, el 50% de la Evaluación Continua.
La Evaluación Continua será del 100% y constará de las siguientes actividades evaluativas: la resolución y defensa de ejercicios de las distintas partes del temario (con una ponderación del 70%), realización y defensa de pruebas finales (con una ponderación del 15%) y participación activa (con una ponderación del 15%).
En relación con las actividades evaluativas, una vez entregadas y como mecanismo de comprobación de la autoría de cada actividad, se podrá fijar una o varias tutorías con cada uno de los estudiantes, en la/s cual/es se le plantearán preguntas relativas al contenido de las actividades entregadas. La resolución de las actividades requiere el uso de software informático apropiado.
Este sistema de evaluación será explicado al comienzo de la asignatura y en el aula virtual. La calificación final será el resultado de sumar las calificaciones obtenidas en las actividades evaluativas descritas y aparecerá en el acta correspondiente a esta primera convocatoria. Para superar la asignatura será necesario haber superado el 50% de cada una de las 3 actividades evaluativas.
De acuerdo con el vigente Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna, se entenderá agotada la convocatoria desde que el alumnado se presente, al menos, a las actividades cuya ponderación compute el 50% de la Evaluación Continua.
El estudiantado no podrá hacer uso de la Inteligencia Artificial.
B) Evaluación Única (100%)
Para que el alumnado pueda optar a la Evaluación Única deberá comunicarlo a través del procedimiento habilitado en el aula virtual de la asignatura antes de haberse presentado a las actividades cuya ponderación compute, al menos, el 40% de la Evaluación Continua.
El alumnado será evaluado a través de un examen/prueba del contenido completo de la asignatura en el que se exigirá la resolución de ejercicios que requerirán el uso de software informático apropiado.
SEGUNDA CONVOCATORIA
Evaluación única (100%)
El alumnado será evaluado a través de un examen/prueba del contenido completo de la asignatura en el que se exigirá la resolución de ejercicios que requerirán el uso de software informático apropiado. En la Evaluación Única no se mantienen las calificaciones de las actividades y pruebas realizadas durante la Evaluación Continua de la asignatura.
 
Observaciones: ALUMNADO EN 5ª CONVOCATORIA O POSTERIORES:
1. Podrá solicitar la evaluación con un tribunal el alumnado que, estando en quinta y sucesivas convocatorias, no la haya agotado por haberse presentando en evaluación continua a las actividades cuya ponderación compute, al menos, el 50% de la evaluación.
2. El ejercicio del derecho a ser evaluado mediante un tribunal será solicitado por el o la estudiante a través del procedimiento habilitado a tal fin en la sede electrónica. La solicitud debe presentarse con una antelación de, al menos, diez días hábiles antes del inicio de cada convocatoria oficial, según se establece en el calendario académico anual aprobado por Consejo de Gobierno.

Este sistema de Evaluación y Calificación se aplicará conforme al Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La Laguna vigente.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Resolución de ejercicios o casos prácticos virtuales y Realización de pruebas virtuales de evaluación [CG-2], [CG-3], [CE-5] Resolución y defensa de ejercicios, casos prácticos y exámenes virtuales. 85,00 %
Participación activa en clases virtuales [CG-2], [CG-3], [CE-5] La calificación se obtiene ponderando por el % de la participación activa
15,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
Saber aplicar técnicas estadístico-econométricas al estudio del desarrollo regional
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

La asignatura se impartirá en la semana fijada a tal efecto en el horario oficial del máster, concretamente en las semanas 7 y 8 (del 2 al 13 de noviembre de 2026).
Fecha límite de entrega de tareas/trabajos individuales: semana 10

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 7: (del 2 al 6 de noviembre):
Tema 1
Clases teórico-prácticas y aplicación a diferentes casos de estudio 0.00 30.50 30.50
Semana 8: (del 9 al 13 de noviembre):
Temas 2 a 4
Clases teórico-prácticas y aplicación a diferentes casos de estudio 0.00 30.50 30.50
Semana 10: Entrega de tareas
Fecha límite de entrega de los ejercicios y/o actividades de evaluación continua
0.00 14.00 14.00
Semana 12:

0.00 0.00 0.00
Semana 13:

0.00 0.00 0.00
Semana 15:
0.00 0.00 0.00
Total 0.00 75.00 75.00
Fecha de última modificación: 22-06-2026
Fecha de aprobación: 09-07-2026