Datos Identificativos 2014/15
Asignatura (*) Métodos Estadísticos Código 614G01057
Titulación
Grao en Enxeñaría Informática
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Grao 1º cuadrimestre
 Cuarto Optativa 6
Idioma
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Vilar Fernandez, Juan Manuel
 Correo electrónico
juan.vilar@udc.es
Profesorado
Vilar Fernandez, Juan Manuel
 Correo electrónico
juan.vilar@udc.es
Web http://http://http://www.udc.es/dep/mate/estadistica2/estadistica_2.htm
Descrición xeral Preténdese que o alumno coñeza e aprenda a utiliza-los modelos de deseño de experimentos e análise de regresión lineal. A docencia da materia terá un carácter eminentemente práctico, centrándose na presentación e interpretación dos distintos modelos (formulación matemática, hipóteses supostas, etc.) e na súa aplicación na práctica (estimación, análise crítica dos resultados obtidos e estudio dos problemas que se poden presentar); apoiándose no emprego dun paquete estatístico (principalmente Statgraphics).
Sería especialmente recomendable ter superado a materia de Estatística I e sería convinte tamén ter cursado outras con contido matemático (como por exemplo Álxebra e Cálculo). Esta materia será de utilidade para outras da titulación, como por exemplo as relacionadas co tratamento do sinal (Medios de Transmisión, Tratamento Dixital do Sinal), Intelixencia Artificial, Linguaxes Naturais, Redes de Neuronas Artificiais, Técnicas de Simulación, as relacionadas co recoñecemento de imaxes, etc. Ademais doutras da mesma área como Métodos Estatísticos ou Simulación Estatística.

Competencias do título
Código Competencias da titulación
A1 Capacidade para a resolución dos problemas matemáticos que se poden presentar na enxeñaría. Aptitude para aplicar os coñecementos sobre: álxebra linear; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estatística e optimización.
B1 Capacidade de resolución de problemas
B2 Traballo en equipo
B3 Capacidade de análise e síntese
B6 Toma de decisións
B7 Preocupación pola calidade
B8 Capacidade de traballar nun equipo interdisciplinar
B9 Capacidade para xerar novas ideas (creatividade)
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
Resolver problemas estatísticos de forma efectiva. A1
 B1
B3
B6
B7
Aprender de maneira autónoma novos coñecementos e técnicas estatísticas avanzadas axeitadas para a investigación e análisis de datos A1
 B1
B9
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo no plantexamento e resolución de problemas estatísticos. A1
 B1
B3
B6
 C8
Traballar en equipos de carácter interdisciplinar con necesidades estatísticas B1
B2
B8
B9
Capacidade para a análise e a síntese na resolcución de problemas con contidos estatísticos A1
 B1
B7
Valorar criticamente o coñecemento e a tecnoloxía estatística para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. B1
B3
B9
 C5
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. C5
C6
C7

Contidos
Temas Subtemas
Tema 1. Conceptos básicos de inferencia estatística
Tema 2. Principios básicos do deseño de experimentos
Tema 3. Deseños cunha fonte de variación
Tema 4. Deseños con dous ou máis fontes de variación
Tema 5. Regresión lineal simple
Tema 6. Regresión lineal múltiple
1.1. Inferencia estatística (repaso)
1.2. Tests de hipóteses paramétricos (repaso)
1.3. Tests de hipóteses non paramétricas: Tests de bondade de axuste e de aleatoriedade
2.1. Introdución
2.2. Resumo dos principais conceptos
2.3. Principios básicos do deseño de experimentos: Repetición do experimento, homoxeneidade estatística das comparacións, principio de aleatorización
2.4. Clasificación dos deseños de experimentos
2.5. Algúns deseños experimentais clásicos
3.1. Deseño cun factor completamente aleatorizado de efectos fixos
3.2. Diagnose do modelo do ANOVA I
3.3. Deseño cun factor completamente aleatorizado de efectos aleatorios
4.1. Deseño en bloques completamente aleatorizado (con replicación; ANOVA II sen interacción)
4.2. Deseño con dous factores completamente aleatorizado (ANOVA II con interacción)
4.3. Outros deseños clásicos de experimentos: Deseño con tres factores completamente aleatorizado, deseños en cadrado latino e greco-latino

5.1. Introdución: Regresión e correlación
5.2. O modelo de regresión lineal simple
5.3. Estimación e propiedades dos estimadores dos parámetros
5.4. Bondade do axuste
5.5. Predición en regresión lineal simple
5.6. Diagnose do modelo
6.2 O modelo lineal xeral de regresión
6.3 Estimación e propiedades dos estimadores dos parámetros
6.4 Bondade do axuste
6.5 Outros contrastes de interese (modelo completo e reducido)
6.6 Predición en regresión lineal múltiple
6.7 Diagnose do modelo: multicolinealidade
6.8 Métodos para a selección de variables explicativas

Planificación
Metodoloxías / probas Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Solución de problemas 7 30 37
Prácticas de laboratorio 10 20 30
Sesión maxistral 19 25 44
Actividades iniciais 4 10 14
Proba mixta 2 20 22
 
Atención personalizada 3 0 3
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Solución de problemas Resolución de ejercicios ("a mano") con la ayuda de la calculadora y tablas estadísticas.
Prácticas de laboratorio Empleando un paquete estadístico (SPSS, statgrahics, R, ...), los alumnos resolverán distintos tipos de problemas.
Sesión maxistral Se empleará el proyector para la presentación de los distintos temas (moodle), incluyendo gráficos y simulaciones para ayudar a entender los distintos conceptos. También se recurrirá a la pizarra para explicaciones adicionales y se mostrarán ejemplos con algún paquete estadístico.
Actividades iniciais Presentación de la asignatura. Exposición de los recursos disponibles (página web, bibliografía de referencia)
Proba mixta Examen con una parte tipo test, con cuestiones que se centrarían principalmente en los conceptos más teóricos y en habilidades que debería haber adquirido el alumno (como por ejemplo la interpretación de resultados gráficos), y otra prueba que constaría de dos ejercicios análogos a los vistos en las clases teóricas y en las prácticas de pizarra

Atención personalizada
Metodoloxías
Solución de problemas
Descrición
Resolución de ejercicios propuestos de los distintos temas

Avaliación
Metodoloxías Descrición Cualificación
Solución de problemas A partir de una nube de datos facilitada por el profesor, se le pedirá al alumno que obtenga conclusiones utilizando los modelos de diseño de experimentos o de regresión. Para ello se utilizará un paquete estadístico y se le preguntará acerca de la conclusiones que se obtienen y que justifique si el ajuste del modelo es adecuado. Esta prueba puede ser escrita y/o oral. 20
Prácticas de laboratorio El alumno recogerá una colección de datos a los que se le pueda ajusta un modelo de diseño de experimentos o de regresión. Y realizará un estudio completo del modelo ajustado. Presentará por escrito el análisis realizado y, según el caso, se le puee solicitar que defienda oralmente el trabajo realizado. 30
Sesión maxistral Se evaluará a través de la prueba tipo test de carácter aplicada: interpretación de resultados gráficos, conclusiones que se obtienen de salidas numéricas, interpretación de conceptos básicos. 50
 
Observacións avaliación

Fontes de información
Bibliografía básica

-Montgomery, C., Diseño y Análisis de Experimentos, Grupo Editorial Iberoamerica, 1991, Libro,

-Peña D. , Estadística, modelos y métodos. 2: Modelos lineales y series temporales. 2nd. ed, Alianza Universidad Textos., 1989, Libro,

-Peña D. , Regresión y Diseño de Experimentos, Alianza Editorial, 2002, Libro,

-Ricardo Cao, Mario Francisco, Salvador Naya, Manuel Presedo, Margarita Vázquez, José A. Vilar and , Introducción a la estadística y sus aplicaciones, Ediciones Pirámide, 2001, Libro,

-Vilar Fernández, J.M., Modelos estadísticos aplicados, Universidade da Coruña, Servicio de publicacións., 2003, Libro,

- Applied Muiltivariate Data Analysis, vol I, Regression and Experimental Design. J.D. Jobson. Springer-Verlag, 1991
Bibliografía complementaria

Bibliografía adicional está disponible en la web de la asignatura:

http://www.udc.es/dep/mate/estadistica2/estadistica_2.htm

Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario
Estatística/614G01008

Observacións

  Los alumnos deberían tener cursada la asignatura de Estadística y sería deseable que hubieran superado otras con contenido matemático como por ejemplo Algebra, Cálculo ó Matemática Discreta. Esta asignatura también será de utilidad para otras de la titulación.



(*)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