| Competencias del título |
| Código | Competencias / Resultados del título |
| A1 | Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización. |
| B16 | Fijar objetivos y tomar decisiones. |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias / Resultados del título | ||
| Utilizar métodos de Inferencia Estadística (estimación de parámetros y contraste de hipóteses) y aplicarlos a la toma de decisiones | A1 |
B16 |
C6 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| 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. |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competencias / Resultados | Horas lectivas (presenciales y virtuales) | Horas trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | 21 | 36.75 | 57.75 | |
| Solución de problemas | 21 | 36.75 | 57.75 | |
| Prácticas a través de TIC | 9 | 13.5 | 22.5 | |
| Prueba de respuesta múltiple | 1.25 | 2.5 | 3.75 | |
| Prueba objetiva | 2.5 | 5 | 7.5 | |
| Atención personalizada | 0 | 0 | ||
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales, con la finalidad de transmitir al estudiante los conocimientos teóricos. |
| Solución de problemas | Seminarios en grupos de tamaño intermedio destinados a la resolución de ejercicios y problemas. |
| Prácticas a través de TIC | Resolución de supuestos prácticos y teóricos mediante la utilización de software estadístico (preferentemente el R). |
| Prueba de respuesta múltiple | Prueba de tipo test realizada a lo largo del curso con el fin de hacer un seguimiento de la evolución en la adquisición de conocimientos por el estudante. |
| Prueba objetiva | Se realizará una prueba al finalizar el curso que consistirá en la realización de una prueba tipo test sobre los conceptos básicos con el fin de evaluar globalmente la adquisición de conocimientos por parte del estudiante. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competencias / Resultados | Descripción | Calificación |
| Prueba de respuesta múltiple | Examen tipo test de 10 preguntas | 20 | |
| Prueba objetiva | se hará un examen tipo test de 20 preguntas del curso y la resolución de uno o dos problemas. | 50 | |
| Prácticas a través de TIC | Cuestionario que evaluará el conocimiento del programa estadístico empleado en las prácticas (R) | 30 | |
| Observaciones evaluación | |||
| Fuentes de información |
| Básica |
http://www.r-project.org/ (). .
Cao R., Franciso M, Naya S., Presedo M., Vázquez M., Vilar J.A. y Vilar J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Editorial Pirámide
Montgomery, D. C. & Runger, G. C. (2004). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería.. Editorial Limusa-Wiley |
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Web donde se pueden descargar recursor del programa R |
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| Complementária | |
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| Recomendaciones | ||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
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