| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| A1 | A adquisición dos coñecementos de estatística e investigación operativa necesarios para a incorporación en equipos multidisciplinares pertencentes a diferentes sectores profesionais. |
| A2 | Capacidade para comprender, formular, formular e resolver aqueles problemas susceptibles de ser abordados a través de modelos da estatística e da investigación operativa. |
| A3 | Coñecer as aplicacións dos modelos da estatística e a investigación operativa. |
| A6 | Realizar inferencias respecto aos parámetros que aparecen no modelo. |
| A7 | Tratamento de datos e análise estatística dos resultados obtidos. |
| A9 | Obter os coñecementos precisos para unha análise crítica e rigorosa dos resultados. |
| A10 | Complementar a aprendizaxe dos aspectos metodolóxicos con apoio de software. |
| A11 | Adquirir destrezas na formulación e resolución de problemas cuantitativos. |
| A12 | O estudante será capaz de comprender a importancia da Inferencia Estatística como ferramenta de obtención de información sobre a poboación en estudo, a partir do conxunto de datos observados dunha mostra representativa desta. Para iso deberá recoñecer a diferenza entre estatística paramétrica e non paramétrica. |
| A13 | Ser capaz de manexar diverso software (en particular R) e interpretar os resultados que proporcionan estes nos correspondentes estudos prácticos. |
| A15 | Fomentar a sensibilidade cara aos principios do pensamento científico, favorecendo as actitudes asociadas ao desenvolvemento dos métodos matemáticos, como: o cuestionamento das ideas intuitivas, a análise crítica das afirmacións, a capacidade de análise e síntese ou a toma de decisións racionais. |
| B1 | Ser capaz de identificar un problema da vida real. |
| B2 | Dominar a terminoloxía científica-metodolóxica para comprender e interactuar con outros profesionais. |
| B3 | Habilidade para traballar os aspectos metodolóxicos da investigación en colaboración con outros colegas a través do Campus Virtual co foro. |
| B4 | Habilidade para realizar a análise estatística con ordenador. |
| B6 | Utilizar as técnicas estatísticas máis axeitadas para analizar os datos dunha investigación. |
| B7 | Planificar, analizar e interpretar os resultados dunha investigación considerando tanto os aspectos teóricos coma os metodolóxicos. |
| B9 | Comunicación e difusión dos resultados das investigacións. |
| B10 | Lectura con xuízo crítico de artigos científicos dende unha perspectiva metodolóxica. |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma. |
| C2 | Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro. |
| C3 | Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C4 | Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común. |
| C5 | Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| C7 | Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. |
| C8 | Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| El estudiante será capaz de comprender la importancia de la Inferencia Estadística como herramienta de obtención de información sobre la población en estudio, a partir del conjunto de datos observados de una muestra representativa de ésta. Para ello deberá reconocer la diferencia entre estadística paramétrica y no paramétrica. | AM1 AM2 AM6 AM7 AM9 AM10 AM11 AM12 AM13 AM15 |
BM1 BM2 BM3 BM4 BM6 BM7 BM9 BM10 |
CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8 |
| Se deberá comprender la utilidad y manejar los métodos de estimación paramétricos, los contrastes de hipótesis parámetricos y no paramétricos. | AM1 AM2 AM6 AM7 AM9 AM10 AM11 AM12 AM13 AM15 |
BM1 BM2 BM3 BM4 BM6 BM7 BM9 BM10 |
CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8 |
| El estudiante será capaz de manejar diverso software comercial (paquetes estadísticos y hojas de cálculo) e interpretar los resultados que proporcionan éstos en los correspondientes estudios prácticos. | AM1 AM2 AM3 AM6 AM7 AM9 AM10 AM11 AM12 AM13 AM15 |
BM3 BM4 BM6 BM7 BM9 BM10 |
CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| 0. Conceptos previos | Definiciones básicas de estadística. Variable aleatoria. Características básicas. |
| 1. Introducción a la inferencia estadística. | Introducción. Clasificación de los métodos de inferencia estadística: paramétrica y no paramétrica, clásica y bayesiana. Conceptos generales. Muestreo en poblaciones finitas: muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados, muestreo polietápico y muestreo no aleatorio. |
| 2. Estimación puntual. | Introducción. Conceptos generales. Distribuciones relacionadas con la Normal: Chi-Cuadrado, t-Student y Fisher-Snedecor. Estimación puntual: Propiedades deseables de los estimadores, estimación de la media de una población, estimación de la varianza de una población, estimación de una proporción para muestras grandes y procedimientos para la construcción de estimadores. |
| 3. Intervalos de confianza. | Introducción. Obtención de intervalos de confianza usando estadísticos pivotales. Intervalos de confianza para la media y la varianza basados en una muestra para poblaciones normales. Intervalos de confianza para la diferencia de medias y cociente de varianzas basados en dos muestras para poblaciones normales. Intervalos de confianza para muestras no normales y muestras grandes. Determinación del tamaño muestral. Métodos aproximados: desigualdad de Tchebychev. Método Bootstrap. |
| 4. Introducción a los contrastes de hipótesis. | Introducción. Tipos de hipótesis. Tipos de error. Metodología: regiones de aceptación-rechazo, potencia de un contraste, valor crítico o p-valor y probabilidad de ambos errores. Etapas en la resolución de un contraste. Contrastes no aleatorizados. Contastes aleatorizados: Lema de Neyman-Pearson, Teorema de Karlin-Rubin y Teorema de Lehmann. Test de razón de verosimilitudes. |
| 5. Contrastes de hipótesis paramétricos. | Contrastes paramétricos de una población normal: contrastes para la media con varianza conocida, contrastes para la media con varianza desconocida y contrastes para la varianza. Contrastes paramétricos de dos poblaciones normales: contrastes para la diferencia de medias con muestras independientes, contrastes para la diferencia de medias con muestras apareadas y contrastes para el cociente de varianzas. Contrastes para poblaciones no normales y muestras grandes: contrastes para una media, contrastes para una proporción y contrastes para la diferencia de dos proporciones para muestras independientes y muestras apareadas. Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. |
| 6. Inferencia no paramétrica. | Introducción. Contrastes de localización: test de los signos y test de Wilcoxon de los rangos signados. Contrastes de bondad de ajuste: test Chi-cuadrado, test Kolmogorov-Smirnov, test Shapiro-Wilk, test asimetría y curtoris. Contrastes de independencia: contrastes basados en rachas, el contraste de Ljung-Box. Contrastes de homogeneidad: test de valores atípicos, test Chi-Cuadrado para tablas de contingencia. |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | 20 | 40 | 60 |
| Prácticas de laboratorio | 20 | 30 | 50 |
| Solución de problemas | 10 | 20 | 30 |
| Proba de resposta múltiple | 2 | 0 | 2 |
| Atención personalizada | 8 | 0 | 8 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | Se impartirán clases magistrales de forma presencial o por videoconferencia. Se harán presentaciones con ordenador. |
| Prácticas de laboratorio | Se realizarán prácticas con el software estadístico R. |
| Solución de problemas | Se plantearán problemas de cada bloque específico de contenido. |
| Proba de resposta múltiple | Se realizará una prueba final referidas a la parte teórica y práctica de la materia. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Proba de resposta múltiple | Se plantearán cuestiones teóricas y prácticas referidas a los contenidos del curso | 60 |
| Prácticas de laboratorio | Se deberá interpretar y saber solucionar cuestiones mediante el uso de un software estadístico. | 40 |
| Observacións avaliación | ||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Cao, R., Francisco, M., Naya, S., Presedo, M.A., Vázquez, M., Vilar, J.A. y Vilar, J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ediciones Pirámide (Grupo Anaya)
Ugarte, M.D., Militino A.F. and Arnholt, A.T. (2008). Probability and statistics with R. CRC Press, Taylor&Francis Group |
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| Bibliografía complementaria |
Freund, J.E., Miller, I. y Miller, M. (2000). Estadística matemática con aplicaciones. Prentice Hall. 6ª Edición
Navidi, W (2006). Estadística para Ingenieros y Científicos. McGraw-Hill
R Development Core Team (2000). Introduction to R. http://www.r-project.org/
Peña, D. (2000). Modelos y métodos. 1 Fundamentos. Alianza Editorial
Walpole, R.E. y Myers, R.H. (2005). Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Prentice Hall
Canavos, G.C. (1989). Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos. McGraw-Hill |
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| Recomendacións | ||||||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | ||||||
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente | ||
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| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |