| Study programme competencies |
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Code
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Study programme competences
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| A1 |
Aprender de maneira autónoma novos coñecementos e técnicas avanzadas axeitadas para a investigación, o deseño e o desenvolvemento de sistemas e servizos informáticos. |
| A5 |
Saber especificar, deseñar e implementar sistemas intelixentes cando as solucións convencionais non resultaren satisfactorias. |
| A11 |
Implantar sistemas de calidade segundo estándares internacionais. |
| B2 |
Resolver problemas de forma efectiva. |
| B3 |
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo. |
| B4 |
Aprendizaxe autónoma. |
| B5 |
Traballar de forma colaborativa. |
| B8 |
Traballar en equipos de carácter interdisciplinar. |
| B9 |
Capacidade para tomar decisións. |
| B11 |
Razoamento crítico. |
| B12 |
Capacidade para a análise e a síntese. |
| B15 |
Motivación pola calidade. |
| C1 |
Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma. |
| 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. |
| 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. |
| Learning aims |
| Learning outcomes |
Study programme competences |
| Al cursar esta asignatura, el alumno podrá ampliar los conocimientos de Estadística adquiridos en cursos anteriores, mediante el estudio y aplicación de algunos métodos estadísticos avanzados: control estadístico de la calidad, análisis de series de tiempo y análisis multivariante. |
A1
A5
A11
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B2
B3
B4
B5
B8
B9
B11
B12
B15
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C1
C4
C6
C7
C8
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| Contents |
| Topic |
Sub-topic |
Control de Calidad.
Series temporales.
Análisis multivariante. |
Control de Calidad.
Introducción. Los gráficos de control. El control de fabricación por variables. El control de fabricación por atributos. El control de fabricación por número de defectos. El control de recepción.
Series temporales.
Generalidades El concepto de serie temporal. Componentes de una serie temporal. El problema de la predicción. Técnicas de suavización exponencial.
Metodología Box-Jenkins para el análisis de series temporales. Introducción a los procesos estocásticos: propiedades. Procesos autorregresivos (AR(p)). Procesos de medias móviles (MA(q)). Procesos ARMA(p,q). Procesos no estacionarios: modelo ARIMA (p,d,q). Identificación de modelos ARIMA. Estimación en un modelo ARIMA. Diagnosis en modelos ARIMA. Predicción con el modelo ARIMA. Introducción a la regresión dinámica.
Análisis multivariante.
Introducción. Preliminares: distribuciones multidimensionales. Análisis de componentes principales. Análisis factorial discriminante. Análisis cluster. Escalamiento multidimensional.
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| Planning |
| Methodologies / tests |
Competencies / Results |
Teaching hours (in-person & virtual) |
Student’s personal work hours |
Total hours |
| Guest lecture / keynote speech |
A1 A11 B2 B3 B9 B11 B12 C1 C4 |
20 |
40 |
60 |
| Laboratory practice |
A5 B4 B5 B8 B15 C6 C7 C8 |
15 |
15 |
30 |
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| Personalized attention |
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10 |
0 |
10 |
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| (*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
| Methodologies |
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Methodologies |
Description |
| Guest lecture / keynote speech |
Presentación de los aspectos relevantes de cada tema incluido en el programa de la asignatura, de modo que los alumnos puedan abordar las tareas propuestas en las prácticas de laboratorio. |
| Laboratory practice |
Trabajos prácticos propuestos para que el alumno pueda resolverlos con ayuda de programas informáticos. Una vez resueltos, el alumno deberá presentar y discutir la solución que ha aplicado. |
| Personalized attention |
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Methodologies
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| Guest lecture / keynote speech |
| Laboratory practice |
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| Description |
| Atención al alumno tanto durante el desarrollo de las clases como en los horarios de tutorías. |
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| Assessment |
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Methodologies
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Competencies / Results |
Description
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Qualification
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| Guest lecture / keynote speech |
A1 A11 B2 B3 B9 B11 B12 C1 C4 |
Se evaluarán los conocimientos adquiridos mediante la realización de una prueba escrita. |
60 |
| Laboratory practice |
A5 B4 B5 B8 B15 C6 C7 C8 |
Defensa oral de los trabajos resueltos. |
40 |
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Assessment comments |
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| Sources of information |
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Basic
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Makridakis, S., Wheelwright, S.C. y Hyndman, R.J. (1998). Forecasting. Methods and applications.. Wiley
Montgomery, D.C. (2005). Introduction to statistical quality control. Wiley
Mardia, K.V., Kent, J.T. y Bibby, J.M. (1994). Multivariate analysis. Academic Press
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Complementary
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Brockwell, P.J. y Davis, R.A. (2002). Introduction to time series and forecasting. Springer-Verlag
Peña Sánchez de Rivera, D. (1991). Estadística: modelos y métodos. Vol. 1 y 2. Alianza Universidad
Morrison, D.F. (1990). Multivariate statistical methods.. McGraw-Hill
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| Recommendations |
| Subjects that it is recommended to have taken before |
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| Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
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| Subjects that continue the syllabus |
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