Datos Identificativos 2013/14
Asignatura (*) Estadística Código 730112205
Titulación
Enxeñeiro Naval e Oceánico
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
1º e 2º Ciclo 1º cuadrimestre
Segundo Obrigatoria 5
Idioma
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Naya Fernandez, Salvador
Correo electrónico
salvador.naya@udc.es
Profesorado
Naya Fernandez, Salvador
Correo electrónico
salvador.naya@udc.es
Web
Descrición xeral

Competencias do título
Código Competencias da titulación

Resultados de aprendizaxe
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) Competencias da titulación
Participación en proxectos multidisciplinares de enxeñaría naval e oceánica. A1
B1
Modelar matematicamente sistemas e procesos complexos de todos os ámbitos da Enxeñaría Naval e Oceánica. A2
Modelizar matemática e computación en centros tecnolóxicos e de enxeñaría naval e oceánica. A3
B2
C3
Resolver problemas de forma efectiva. B2
C3
Capacidade para encontrar e manexar a información. A8
B5
C2
Analizar e descompoñer procesos. A1
B3
B16
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. A1
B3
C2

Contidos
Temas Subtemas
Descripción estadística de una variable. Conceptos generales.
Distribuciones de frecuencias.
Representaciones gráficas.
Medidas características.
Descripción estadística de varias variables. Vectores estadísticos.
Regresión lineal.
Correlación.
Probabilidad. Conceptos generales.
Definición axiomática de Kolmogorov.
Asignación de probabilidades: regla de Laplace.
Probabilidad condicionada. Definición de probabilidad condicionada.
Independencia de sucesos.
Teoremas del producto, de la probabilidad total y de Bayes.
Variables aleatorias unidimensionales. Concepto de variable aleatoria unidimensional.
Variables aleatorias discretas y continuas.
Transformación de variables aleatorias.
Medidas características de una variable aleatoria. Desigualdad de Tchebychev.
Distribuciones notables discretas. Variables aleatorias discretas notables: Distribución uniforme discreta. Distribución de Bernoulli. Distribución binomial. Distribución geométrica. Distribución binomial negativa. Distribución de Poisson. Distribución Hipergeométrica
Distribuciones notables continuas. Variables aleatorias continuas notables: normal. El teorema central del límite. Aproximación entre distribuciones. Distribución chi-cuadrado de Pearson. Distribución t de Student. Distribución F de Fisher-Snedecor.
Introducción a la inferencia estadística. Conceptos generales. Muestreo. Generación de variables aleatorias. Concepto de estimador puntual. La distribución en el muestreo de un estimador puntual.
Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Métodos de obtención de estimadores. Estimador puntual de la media. Estimador puntual de la varianza. Estimador puntual de una proporción.
Estimación por intervalos de confianza. Concepto de intervalo de confianza. Intervalos de confianza para la media. Intervalo de confianza para la varianza. Intervalo de confianza para una proporción. Intervalos de confianza para la diferencia de medias. Intervalo de confianza para el cociente de varianzas. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones.
Contraste de hipótesis Conceptos generales. Nivel crítico y nivel de significación de un contraste. Potencia de un contraste. Procedimiento general de contraste de hipótesis. Contrastes para la media. Contraste para la varianza. Contraste para una proporción. Contrastes para la diferencia de medias. Contraste para el cociente de varianzas. Contraste para la diferencia de proporciones. Contrastes de posición. Contrastes de bondad de ajuste. Contrastes de independencia. Contrastes de homogeneidad.
Control estadístico de la calidad. Aplicación en Ingeniería Naval. Introducción al control estadístico de la calidad. Control por atributos. Control por variables. Control de recepción. Control de procesos en un astillero.

Planificación
Metodoloxías / probas Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral 34.4 51.6 86
Proba obxectiva 2.5 2.5 5
Prácticas de laboratorio 10 10 20
Actividades iniciais 2.5 2.5 5
Prácticas a través de TIC 3 4.5 7.5
Debate virtual 0.5 0.25 0.75
 
Atención personalizada 0.75 0 0.75
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Sesión maxistral Se realizarán clases magistrales donde el profesor explicará, con la ayuda de medios audiovisuales adecuadoas (ordenador portatil y cañón de vídeo), los principales contenidos de la asignatura. Se fomentará en todo momento el debate entre los alumnos y entre los alumnos y el profesor.
Proba obxectiva Se realizará una prueba al finalizar el curso que consistirá en la realización de una serie de ejercicos prácticos y la reolución de una prueba de respuesta múltiple.
Prácticas de laboratorio Parte de las clases prácticas se realizarán en un laboratorio informático, donde con la ayuda de un software estadístico (Statgraphics) se realizarán distintas prácticas con datos reales o simulados que habrán sido proporcionadas con anterioridad al estudiante.
Actividades iniciais Se realizará una presentación de la asignatura, donde además de describir los principales datos de la misma, se establecerá un debate con los estudiantes para conocer su formación inicial y las expectativas que tienen al cursar esta asignatura.
Prácticas a través de TIC Teniendo en cuenta el carácter aplicado que se le quiere dar a la asignatura, una parte fundamental será la resolución de problemas por parte del profesor y de los alumnos. Los problemas serán proporcionados con antelación en boletines de problemas, para lo que se utilizará el correo electrónico o alguna plataforma virtual de apoyo a la docencia.
Debate virtual Se propondrán debates por parte del profesor sobre temas relacionados con la actualidad y la estadística para despertare el espíritu crítico del alumnado.

Atención personalizada
Metodoloxías
Proba obxectiva
Sesión maxistral
Actividades iniciais
Descrición
Se realizarán clases magistrales donde el profesor explicará, con la ayuda de medios audiovisuales adecuadoas (ordenador portatil y cañón de vídeo), los principales contenidos de la asignatura. Se fomentará en todo momento el debate entre los alumnos y entre los alumnos y el profesor. Para la resolución de problemas será importante atender personalmente a los alumnos ante las posibles dudas que puedan surgir. Esta atención servirá también, por una parte, al profesor para detectar posibles problemas en la metodología utilizada para impartir la asignatura y, por otra, a los alumnos para consolidar conocimientos teóricos y para expresar sus inquietudes acerca de la asignatura. Es también fundamental la atención personalizada al estudiante durante las clases de prácticas de laboratorio, sobre todo hasta que no se familiarice con el software estadístico a utilizar.

Avaliación
Metodoloxías Descrición Cualificación
Proba obxectiva se hará un examen tipo test de 20 preguntas del curso y la resolución de uno o dos problemas. 65
Prácticas de laboratorio Se realizarán prácticas en el aula de informática, en donde el alumno tendrá que aplicar los conceptos estudiados en clase a problemas prácticos con un programa estadístico. 35
 
Observacións avaliación

Fontes de información
Bibliografía básica

Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Fiabilidade Estatística/730112623

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario
Cálculo Infinitesimal/730112103
Álgebra Lineal/730112104

Observacións


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías