El alumno acabará el período de clases con un máximo de
un 50% de la calificación, que obtendrá a través de los controles parciales (20%)
y de las pruebas de evaluación de las prácticas a través de TIC (30%).

En la fecha establecida por la Facultad de Informática en
su programación anual, el alumno realizará, por escrito, el examen final de la
materia (prueba mixta), en el que deberá responder preguntas teóricas, resolver
cuestiones teórico-prácticas, y calcular la solución de diversos problemas.
Para esta prueba el alumno sólo podrá llevar consigo el material que se
autorice de forma expresa. La nota de este examen se reescalará de forma que el
alumno tenga la oportunidad de recuperar el 20% de la calificación
correspondiente a los controles parciales. De esta manera, dependiendo de la
puntuación obtenida por el alumno en los controles escritos, la nota máxima del
examen final estará comprendida entre 5 y 7 puntos (sobre 10).

En la primera convocatoria (oportunidad de junio), los
alumnos a tiempo parcial que no hayan sido evaluados con anterioridad de la
parte de prácticas de laboratorio, podrán realizar el día del examen final una
prueba específica para recuperar el 20% de la nota correspondiente a dicha
parte (el resto de alumnos no podrán recuperar la nota de esta parte).

La oportunidad de julio (segunda convocatoria) estará
sometida a los mismos criterios que la oportunidad de junio (primera convocatoria).
Los alumnos que se presenten a la segunda oportunidad podrán optar entre
mantener la nota de prácticas a través de TIC o volver a examinarse también de
esta parte.

La realización fraudulenta de las pruebas o actividades
de evaluación implicará directamente la calificación de suspenso (0) en la
materia en la oportunidad correspondiente.

Resultados de aprendizaxe	Competencias do título
Conocer los fundamentos probabilísticos básicos	A1 A2	B2 B3	C3
Conocer los fundamentos de la inferencia estadística	A1 A2	B2 B3 B5 B7 B9	C3
Conocer los fundamentos de los modelos de regresión	A1 A2	B2 B5 B7 B9	C3
Saber construir modelos estadísticos avanzados para el análisis de datos	A1 A2	B2 B5 B7 B9	C3
Justificar la pertinencia de un test estadístico o contraste de hipótesis en una aplicación concreta	A1	B2 B9
Diseñar los criterios de elegibilidad de una muestra correctamente para responder a un problema real		B2 B3 B5 B9	C3
Validar los modelos estadísticos adecuadamente y corregirlos en consecuencia	A1 A2	B2 B3 B5 B7 B9	C3
Saber describir una o/y dos variables estadísticas eligiendo gráficos adecuados y haciendo uso de estadísticos apropiados para cada caso	A1	B3 B9	C3

Temas	Subtemas
Estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos	Análisis descriptivo univariante: medidas descriptivas, tablas de frecuencias y gráficos Análisis descriptivo multivariante
Fundamentos de probabilidad	Definición de probabilidad y propiedades Probabilidad condicionada Teorema de Bayes
Variables aleatorias	Variables aleatorias discretas Variables aleatorias continuas
Introducción a la inferencia estadística	Estimación puntual Intervalos de confianza Contrastes de hipótesis paramétricos Contrastes de hipótesis no paramétricos
Introducción a los modelos de regresión	Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Extensiones del modelo de regresión lineal

Metodoloxías / probas	Competencias	Horas presenciais	Horas non presenciais / traballo autónomo	Horas totais
Sesión maxistral	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	30	48	78
Prácticas a través de TIC	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	20	20	40
Seminario	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	10	10	20
Proba mixta	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	3	3	6

Atención personalizada		6	0	6

*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías	Descrición
Sesión maxistral	El alumno recibirá clases magistrales en las que el profesor, con la ayuda de los medios audiovisuales pertinentes, expondrá los contenidos teórico-prácticos de la asignatura. Se fomentará en todo momento la participación y el debate.
Prácticas a través de TIC	Las prácticas se impartirán en un laboratorio informático empleando el lenguaje de programación y entorno estadístico R. Gracias a esta metodología el estudiante pondrá en práctica los conocimientos adquiridos, facilitando el aprendizaje y el desarrollo de las habilidades necesarias.
Seminario	Los seminarios reforzarán tanto el carácter aplicado de la asignatura como su interactividad. Los alumnos podrán exponer sus dudas e inquietudes referidas a la materia, y tendrán la oportunidad de realizar, con la supervisión del profesor, problemas similares a los de los exámenes. Además, con una atención muy individualizada, podrán completar las prácticas a través de TIC.
Proba mixta	Esta prueba permitirá evaluar el grado de adquisición de conocimientos y la capacidad para la resolución de problemas del ámbito de la probabilidad y de la estadística.

Metodoloxías	Competencias	Descrición	Cualificación
Proba mixta	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	El examen final, con un valor entre el 50% y el 70% (dependiendo de la calificación obtenida en los controles parciales), consistirá en realizar una prueba escrita teórico-práctica.	50
Seminario	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	Se realizarán pruebas escritas (controles parciales) a lo largo del cuatrimestre para comprobar si el alumno va alcanzando las competencias básicas de esta materia.	20
Prácticas a través de TIC	A1 A2 B2 B3 B5 B7 B9 C3	Para evaluar el grado de comprensión y aprendizaje de las prácticas se realizarán pruebas de evaluación a lo largo del cuatrimestre en clases de laboratorio empleando el entorno estadístico R.	30

Observacións avaliación
El alumno acabará el período de clases con un máximo de un 50% de la calificación, que obtendrá a través de los controles parciales (20%) y de las pruebas de evaluación de las prácticas a través de TIC (30%). En la fecha establecida por la Facultad de Informática en su programación anual, el alumno realizará, por escrito, el examen final de la materia (prueba mixta), en el que deberá responder preguntas teóricas, resolver cuestiones teórico-prácticas, y calcular la solución de diversos problemas. Para esta prueba el alumno sólo podrá llevar consigo el material que se autorice de forma expresa. La nota de este examen se reescalará de forma que el alumno tenga la oportunidad de recuperar el 20% de la calificación correspondiente a los controles parciales. De esta manera, dependiendo de la puntuación obtenida por el alumno en los controles escritos, la nota máxima del examen final estará comprendida entre 5 y 7 puntos (sobre 10). En la primera convocatoria (oportunidad de junio), los alumnos a tiempo parcial que no hayan sido evaluados con anterioridad de la parte de prácticas de laboratorio, podrán realizar el día del examen final una prueba específica para recuperar el 20% de la nota correspondiente a dicha parte (el resto de alumnos no podrán recuperar la nota de esta parte). La oportunidad de julio (segunda convocatoria) estará sometida a los mismos criterios que la oportunidad de junio (primera convocatoria). Los alumnos que se presenten a la segunda oportunidad podrán optar entre mantener la nota de prácticas a través de TIC o volver a examinarse también de esta parte. La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la calificación de suspenso (0) en la materia en la oportunidad correspondiente.

Bibliografía básica	Cao, R., Francisco, M., Naya, S., Presedo, M.A., Vázquez, M., Vilar, J.A. y Vilar, J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ediciones Pirámide Fernández-Casal, R., Roca-Pardiñas, J., Costa, J. y Oviedo, M. (2022). Introducción al Análisis de Datos con R. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/intror Eguzkitza Arrizabalaga, J.M. (2014). Laboratorio de estadística y probabilidad con R. Gami Editorial

Bibliografía complementaria	Gonick, L. y Smith, W. (2001). Á estatística ¡en caricaturas!. SGAPEIO James, G., Witten, D., Hastie, T. y Tibshirani, R. (2017). An Introduction to Statistical Learning: with Aplications in R. Springer Blasco Lorenzo, A. y Pérez Díaz, S. (2015). Modelos aleatorios en ingeniería. Paraninfo Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (2004). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. McGraw-Hill Devore, J.L. (2005). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Thomson Milton, J.S. y Arnold, J.C (2004). Probabilidad y estadística, con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales. McGraw-Hill Hernández, V., Ramos, E. y Yáñez, I. (2007). Probabilidad y sus aplicaciones en Ingeniería Informática. Ediciones Académicas Ugarte, M.D., Militino, A.F. y Arnholt, A.T. (2008). Probability and Statistics with R. Chapman and Hall/CRC Horgan, J.M. (2009). Probability with R. An Introduction with Computer Science Applications. Wiley

Observacións