Estadística (Curso 2018/2019)

Créditos ECTS 6

Profesores

 Susana Reichardt Moya - Coordinadora

Objetivos

    En primer lugar, el alumno aprenderá a modelizar la incertidumbre asociada a fenómenos aleatorios mediante modelos de probabilidad. Seguidamente, aprenderá a utilizar las técnicas de muestreo, estimación y contraste de hipótesis que le permitan estimar y contrastar hipótesis sobre los parámetros de una o varias poblaciones. A continuación, se enseñará al alumno a llevar a cabo análisis de regresión y correlación y análisis de la varianza. Finalmente, se introduce al alumno en el análisis multivariante.     

Competencias

    Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística.
    Diseño de muestreos, tratamiento de datos e interpretación de resultados estadísticos.

Resultados de aprendizaje

    Capacidad de aplicar los conocimientos matemáticos en la resolución de problemas reales.
    Adquisición de conocimientos básicos sobre probabilidad, regresión y correlación, muestreo, contraste de hipótesis, análisis de varianza y análisis multivariante, así como su aplicación concreta a los fenómenos y procesos relacionados con la ingeniería industrial.
    Diseño de experimentos estadísticos aplicados a la resolución de casos reales.
    

Requisitos previos

    No se han descrito requisitos previos.

Descripción de los contenidos

    Teoría de la probabilidad. Variables aleatorias unidimensionales. Estimación paramétrica. Regresión y correlación. Muestreo. Análisis de varianza. Intervalos de confianza. Contraste de hipótesis. Introducción al análisis multivariante

Actividades formativas

    1. Presentación en el aula de los conceptos relacionados con las asignaturas que componen cada materia y la resolución de problemas que permitan al estudiante conocer cómo abordarlos, así como otras sesiones de tipo presencial en grupo como clases de discusión, puesta en común, etc..
    2. Realización de trabajos en pequeños grupos fuera del aula.
    3. Actividades de laboratorio de dificultad creciente que permitan al estudiante ir adquiriendo la capacidad de alcanzar autonomía en la resolución de problemas.
    4 . Estudio personal, elaboración de informes, realización de prácticas, etc.
     como trabajo independiente del estudiante o grupo de estudiantes.
    5. Pruebas de evaluación.
    

Cronograma

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Sesión: Número de orden dentro de la asignatura. Actividad formativa: MG Clase Magistral,SM Seminario,LB Laboratorios,TL Taller,PC Práctica Clínica,EV Evaluación.

Sesión Actividad Descripción Evaluación
MG1Presentación de la asignatura
SM2Presentación de la asignatura
MG3Probabilidad
SM4Probabilidad
MG5Probabilidad
SM6Probabilidad
MG7Probabilidad
SM8Probabilidad
MG9Variables aleatorias
SM10Variables aleatorias
MG11Variables aleatorias
SM12Variables aleatorias
MG13Variables aleatorias
SM14Variables aleatorias
MG15Variables aleatorias
SM16Variables aleatorias
MG17Variables aleatorias
SM18Variables aleatorias
MG19Variables aleatorias
SM20Variables aleatorias
MG21Variables aleatorias
SM22Variables aleatorias
MG23Teoría de Muestras
SM24Teoría de Muestras
MG25Teoría de Muestras
SM26Teoría de Muestras
MG27Teoría de Muestras
SM28Teoría de Muestras
MG29Teoría de Muestras
EV30Examen30%
MG31Estimación puntual
SM32Estimación puntual
MG33Estimación puntual
SM34Estimación puntual
MG35Estimación puntual
SM36Estimación puntual
MG37Estimación por intervalos
SM38Estimación por intervalos
MG39Estimación por intervalos
EV40Prácticas10%
MG41Estimación por intervalos
SM42Estimación por intervalos
MG43Contraste de hipótesis
SM44Contraste de hipótesis
MG45Contraste de hipótesis
SM46Contraste de hipótesis
MG47Contraste de hipótesis
SM48Contraste de hipótesis
MG49Regresión y Correlación
SM50Regresión y Correlación
MG51Regresión y Correlación
SM52Regresión y Correlación
MG53Regresión y Correlación
SM54Regresión y Correlación
MG55Análisis de la varianza
SM56Análisis de la varianza
MG57Análisis de la varianza
SM58Análisis de la varianza
MG59Análisis de la varianza
EV60Examen60%

Sistema y criterios de evaluación

    CONVOCATORIA ORDINARIA
    
    Durante el cuatrimestre se realizarán dos pruebas escritas teórico-prácticas. Para poder aprobar la asignatura por curso (sin realizar el examen oficial de la convocatoria ordinaria) será necesario cumplir tres requisitos:
    
     1. Obtener una nota igual o superior a 5 en ambas pruebas.
     2. Realizar todas las entregas de prácticas.
     3. Asistir a clase regularmente (asistencia superior al 70%).
    
    Si el alumno cumple los tres requisitos anteriormente indicados, la nota final de la asignatura se calculará de la siguiente forma:
    
     1. Los resultados de las pruebas escritas teórico–prácticas con un
     peso del 45% cada una de ellas.
     2. Las entregas de prácticas, la valoración del interés manifestado por el
     alumno y la participación en clase con un peso del 10%.
    
    Si el alumno no cumple al menos uno de los tres requisitos, se examinará de toda la materia en la fecha oficial establecida para el examen final de la convocatoria ordinaria. En este caso la nota final se calculará de la siguiente forma:
    
     1. El examen final escrito con un peso del 60%.
     2. Los resultados de las pruebas escritas teórico-prácticas con
     un peso del 30%.
     3. Las entregas de prácticas, la valoración del interés manifestado por
     el alumno y la participación en clase con un peso del 10%.
    
    La nota del examen final prevalecerá como nota final cuando sea superior a la resultante del cálculo anterior.
    
    CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA
    
    Sólo se tendrá en cuenta la nota del examen final.
    

Bibliografía

    Básica:
    1.- Peña Sánchez de Rivera, Daniel
            Estadistica : modelos y métodos 2: Madrid : Alianza, 1994-1997
            ISBN: 8420681105
    2.- Peña, D
            Estadística:modelos y métodos 1 : Alianza
            ISBN: 8420681091