Competencias do título |
Código
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Competencias da titulación
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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
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BM1 BM2 BM3 BM4 BM6 BM7 BM9 BM10
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CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8
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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
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BM1 BM2 BM3 BM4 BM6 BM7 BM9 BM10
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CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8
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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
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BM3 BM4 BM6 BM7 BM9 BM10
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CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8
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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.
Método pivotal.
Intervalos de confianza para una muestra: media, varianza y proporción.
Intervalos de confianza para dos muestras: diferencia de medias para muestras independientes y muestras apareadas, cociente de varianzas y diferencia de proporciones.
Determinación del tamaño muestral.
Métodos aproximados: desigualdad de Tchebychev. Método Bootstrap. |
4. Introducción a los contrastes de hipótesis. |
Introducción.
Hipótesis estadística. Planteamiento. Tipos de error. Criterios de decisión. Etapas en la resolución de un contraste. Nivel crítico o p-valor. Potencia de un contraste. Contraste de razón de verosimilitud. |
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 proporción y contrastes para la diferencia de dos proporciones.
Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. |
6. Inferencia no paramétrica. |
Introducción.
Contrastes de localización.
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 |
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Atención personalizada |
8 |
0 |
8 |
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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 |
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 |
Metodoloxías
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Solución de problemas |
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Descrición |
Los problemas propuestos y las dudas que le puedan surgir al alumno acerca de los contenidos se atenderán de manera individual. |
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Avaliación |
Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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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 |
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Observacións avaliación |
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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 (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
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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
Devore, J.L. (2005). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. 6ª Ed. Thomson
Walpole, R.E. y Myers, R.H. (1999). 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 |
Modelos de Regresión/614493003 | Estatística Non Paramétrica/614493007 | Mostraxe/614493008 | Series de Tempo/614493009 | Simulación Estatística/614493011 | Técnicas de Remostraxe/614493022 |
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Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
Modelos de Probabilidade/614427103 | Análise Exploratoria de Datos/614493004 |
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Materias que continúan o temario |
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