| Study programme competencies |
| Code | Study programme competences / results |
| A1 | Capacidade para a resolución dos problemas matemáticos que poidan formularse na enxeñaría. Aptitude para aplicar os coñecementos sobre: álxebra lineal; xeometría; xeometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuacións diferenciais e en derivadas parciais; métodos numéricos; algorítmica numérica; estatística e optimización. |
| B16 | Analizar e descompoñer procesos. |
| C6 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| Learning aims | |||
| Learning outcomes | Study programme competences / results | ||
| Resolver problemas de forma efectiva. | A1 |
B16 |
C6 |
| Contents |
| Topic | Sub-topic |
| 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. |
| Planning | ||||
| Methodologies / tests | Competencies / Results | Teaching hours (in-person & virtual) | Student’s personal work hours | Total hours |
| Guest lecture / keynote speech | 21 | 36.75 | 57.75 | |
| Problem solving | 21 | 36.75 | 57.75 | |
| ICT practicals | 9 | 13.5 | 22.5 | |
| Multiple-choice questions | 1.25 | 2.5 | 3.75 | |
| Objective test | 2.5 | 5 | 7.5 | |
| Personalized attention | 0 | 0 | ||
| (*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. | ||||
| Methodologies |
| Methodologies | Description |
| Guest lecture / keynote speech | 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. |
| Problem solving | 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. |
| ICT practicals | 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. |
| Multiple-choice questions | |
| Objective test | 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. |
| Personalized attention |
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| Assessment | |||
| Methodologies | Competencies / Results | Description | Qualification |
| Multiple-choice questions | 20 | ||
| Objective test | se hará un examen tipo test de 20 preguntas del curso y la resolución de uno o dos problemas. Se ponderará con la nota de loa ejercicios resueltos en clase y la asistencia, siendo preciso obtener al menos un 3.5 en dicho examen. | 50 | |
| ICT practicals | 30 | ||
| Assessment comments | |||
| Sources of information |
| Basic |
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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| Complementary | |
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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 |
| Subjects that continue the syllabus |
| Other comments | |