Datos Identificativos 2016/17
Asignatura (*) Estadística Código 730G05012
Titulación
Grao en Enxeñaría Naval e Oceánica
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 1º cuatrimestre
Segundo Obligatoria 6
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Métodos Matemáticos e de Representación
Coordinador/a
Tarrio Saavedra, Javier
Correo electrónico
javier.tarrio@udc.es
Profesorado
Lopez de Ullibarri Galparsoro, Ignacio
Tarrio Saavedra, Javier
Correo electrónico
ignacio.lopezdeullibarri@udc.es
javier.tarrio@udc.es
Web
Descripción general

Competencias del título
Código Competencias 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
B1 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
B2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
B3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
B6 Ser capaz de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
C1 Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida.
C2 Desenvolverse para el ejercicio de una ciudadanía abierta, culta, crítica, comprometida, democrática y solidaria, capaz de analizar la realidad, diagnosticar problemas, formular e implantar soluciones basadas en el conocimiento y orientadas al bien común.
C5 Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Describir estatísticamente una muestra, resumirla mediante tablas, gráficos y medidas descriptivas. A1
B1
B2
B3
Conocer los conceptos, resultados fundamentales y aplicaciones de la probabilidad, A1
B6
C1
Utilizar métodos de Inferencia Estadística (estimación de parámetros y contraste de hipóteses) y aplicarlos a la toma de decisiones B1
B2
C1
C2
C5

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. Desigualdade de Tchebychev.
Distribucións 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 Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A1 B2 B3 C1 21 36.75 57.75
Solución de problemas B1 B6 C1 C2 21 36.75 57.75
Prácticas a través de TIC C1 9 13.5 22.5
Prueba de respuesta múltiple A1 B1 B2 C5 1.25 2.5 3.75
Prueba objetiva A1 B1 2.5 5 7.5
 
Atención personalizada 0.75 0 0.75
 
(*)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
Metodologías
Sesión magistral
Descripción
La atención personalizada al estudiante se llevará a cabo mediante tutorías.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas a través de TIC C1 Cuestionario que evaluará el conocimiento del programa estadístico empleado en las prácticas (R) 30
Prueba objetiva A1 B1 se hará un examen tipo test de 20 preguntas del curso y la resolución de uno o dos problemas. 50
Prueba de respuesta múltiple A1 B1 B2 C5 Examen tipo test de 10 preguntas 20
 
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

Web donde se pueden descargar recursor del programa R

Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
CÁLCULO/730G01101
ALGEBRA/730G01106

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios


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