Competencias do título |
Código
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Competencias da titulación
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Resultados de aprendizaxe |
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) |
Competencias da titulación |
Saber modelizar en contextos aleatorios sencillos empleando herramientas probabilistas. |
A1
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B9 B10 B11 B12
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C2 C3 C4 C6 C7 C8
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Saber analizar datos mediante técnicas descriptivas y realizar inferencia de características poblacionales a partir de información parcial, obtenida con muestreo aleatorio, mediante técnicas estadísticas. |
A1
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B9 B10 B11 B12
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C2 C3 C4 C6 C7 C8
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Saber utilizar herramientas informáticas auxiliares a la Estadística: paquetes estadísticos y lenguajes de programación con orientación estadística; y saber interpretar de forma crítica los resultados obtenidos. |
A1
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B9 B10 B11 B12
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C2 C3 C4 C6 C7 C8
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Contidos |
Temas |
Subtemas |
Probabilidad |
Definición de probabilidad. Propiedades
Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes |
Variables aleatorias |
Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias continuas
Teorema central del límite
Simulación |
Estadística descriptiva |
Distribuciones de frecuencias
Representaciones gráficas
Medidas de posición y de dispersión |
Inferencia estadística |
Introducción
Estimación puntual
Intervalos de confianza
Contrastes de hipótesis paramétricos
Contrastes de hipótesis no paramétricos |
Regresión simple |
Regresión lineal simple
Regresión no lineal |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
30 |
48 |
78 |
Prácticas de laboratorio |
20 |
16 |
36 |
Seminario |
10 |
10 |
20 |
Proba mixta |
4 |
0 |
4 |
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Atención personalizada |
12 |
0 |
12 |
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*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
El alumno recibirá clases magistrales en las que el profesor, con la ayuda de los medios audiovisuales pertinentes, expondrá los contenidos teórico-prácticos de la asignatura. Se fomentará en todo momento la participación y el debate. |
Prácticas de laboratorio |
Las prácticas de laboratorio se impartirán en un laboratorio informático. Se aprenderá a utilizar el programa gratuito de orientación estadística y gráfica R, se aprenderán sus estructuras de programación y se realizarán estudios estadísticos de datos, tanto reales como simulados. |
Seminario |
Los seminarios reforzarán tanto el carácter aplicado de la asignatura como su interactividad. Los alumnos podrán exponer sus dudas e inquietudes referidas a la materia, y tendrán la oportunidad de realizar, con la guía del profesor, problemas similares a los de los exámenes. Además, con una atención muy individualizada, podrán complementar las prácticas de laboratorio. |
Proba mixta |
El alumno deberá demostrar su dominio de los aspectos teóricos de la materia y su capacidad para la resolución de problemas del ámbito de la probabilidad y de la estadística. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
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Sesión maxistral |
Prácticas de laboratorio |
Seminario |
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Descrición |
Para un adecuado seguimiento de la materia, es importante que el alumno consulte con el profesor los avances que se van realizando progresivamente a lo largo del curso, y sus inquietudes al respecto, para que el profesor pueda ofrecer las orientaciones necesarias en cada caso para ayudarle a consolidar los conocimientos adquiridos y asegurar la calidad de los resultados globales.
Esta atención personalizada le servirá también al profesor para detectar posibles deficiencias en la metodología utilizada al impartir la materia y avanzar en el objetivo de la mejora continua. |
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Avaliación |
Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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Prácticas de laboratorio |
El alumno elaborará ejercicios de las prácticas de laboratorio diseñadas específicamente para evaluar su seguimiento de la materia. La correcta cumplimentación de estos ejercicios será supervisada por el profesor en el aula. |
10 |
Seminario |
A lo largo del curso, el alumno demostrará su interés por la materia y su dominio de la misma realizando dos pruebas escritas (controles), cada una con una calificación máxima del 10%. Las dos pruebas se corresponderán con los temas 1 y 2 de la asignatura. |
20 |
Proba mixta |
El alumno elaborará una memoria original a lo largo del curso (memoria de las prácticas de laboratorio). La primera parte del examen final de la materia, con un valor del 20%, consistirá en responder por escrito preguntas sobre la memoria.
La segunda parte del examen final, con un valor del 50%, consistirá en realizar una prueba escrita teórico-práctica. |
70 |
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Observacións avaliación |
El alumno acabará el período de clases con un máximo de un 30% de la calificación, que obtendrá a través de dos controles escritos (10% cada uno) y de la evaluación de las prácticas de laboratorio (10%).
El día del examen final (cuya fecha establece la Facultad en su programación anual) el alumno se examinará por escrito de la memoria de las prácticas de laboratorio (20%); para esa prueba, el alumno deberá llevar consigo la propia memoria impresa; la memoria será original del alumno; el alumno entregará un copia digital de la memoria antes del día del examen, conforme al plazo y procedimiento que se anunciarán con suficiente antelación; no entregar en plazo la memoria equivaldrá a la renuncia de su evaluación. Ese mismo día realizará, también por escrito, la segunda parte del examen final de la materia (50%), en la que tendrá que responder a preguntas teóricas, resolver cuestiones teórico-prácticas, y calcular la solución de diversos problemas; para esta prueba el alumno sólo podrá llevar consigo el material que se autorice de forma expresa (del tipo de bolígrafo o calculadora).
La nota obtenida el día del examen final (70% = 20% + 50%) se reescalará de forma que el alumno tenga la oportunidad de sacar la calificación máxima de 100 puntos (ó 100%), aun cuando no haya sido capaz de consolidar la totalidad de los 30 puntos que se podían obtener previos a este día.
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Fontes de información |
Bibliografía básica
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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
Ugarte, M.D., Militino, A.F., Arnholt, A.T. (2008). Probability and Statistics with R. Chapman and Hall/CRC |
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Bibliografía complementaria
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Gonick, L. y Smith, W. (2001). Á estatística ¡en caricaturas!. SGAPEIO
R Development Core Team (2000). Introducción a R. http://www.r-project.org/
Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (2004). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. McGraw-Hill
Devore, J.L. (2005). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Thomson
Hernández, V., Ramos, E. y Yáñez, I. (2007). Probabilidad y sus aplicaciones en Ingeniería Informática. Ediciones Académicas
Horgan, J.M. (2009). Probability with R. An Introduction with Computer Science Applications. Wiley |
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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 |
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