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.

Para aprobar la materia será necesario superar las dos partes (prácticas a través de TIC y prueba mixta).

La oportunidad de julio (segunda oportunidad) estará sometida a los mismos criterios que la oportunidad de enero (primera oportunidad). 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.

No se considera necesario realizar ninguna adaptación para los alumnos a tiempo parcial o con dispensa académica.

La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la calificación de suspenso en la convocatoria en la que se cometa: el estudiante será calificado con “suspenso” (nota numérica 0) en la convocatoria correspondente del curso académico, tanto si la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su calificación en el acta de la primera oportunidad, si fuese necesario.

Resultados de aprendizaxe	Competencias do título
Conocer las principales técnicas de simulación estadística	A3 A17 A20	B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10	C1 C4
Conocer los principios del método de remuestreo bootstrap	A3 A17 A20	B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10	C1 C4
Saber aplicar las técnicas bootstrap en problemas de regresión y con datos dependientes	A3 A17 A20	B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10	C1 C4
Ser capaz de aplicar las principales técnicas de simulación para obtener datos simulados, así como aplicar las principales técnicas de remuestreo a conjuntos de datos reales o simulados	A3 A17 A20	B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10	C1 C4

Temas	Subtemas
1. Introducción a la simulación	1.1 Conceptos básicos 1.2 Ventajas e inconvenientes de la simulación 1.3 Tipos de números aleatorios 1.4 Números aleatorios en R
2. Generación de números pseudoaleatorios	2.1 Generadores congruenciales y extensiones 2.2 Análisis de la calidad de un generador 2.3 Análisis de resultados de simulación
3. Métodos de simulación de distribuciones	3.1 Simulación de variables aleatorias continuas 3.2 Simulación de variables aleatorias discretas 3.3 Simulación de distribuciones multivariantes
4. Aplicaciones de la simulación	4.1 Estudios de simulación 4.2 Integración y optimización Monte Carlo 4.3 Aplicaciones en inferencia estadística
5. Métodos de remuestreo	5.1 Introducción al remuestreo 5.2 Bootstrap uniforme 5.3 Modificaciones del bootstrap uniforme 5.4 Herramientas disponibles en R
6. Aplicaciones del remuestreo	6.1 Estimación del sesgo y la precisión de un estimador 6.2 Intervalos de confianza bootstrap 6.3 Contrastes de hipótesis bootstrap 6.4 Inferencia en modelos de regresión 6.5 Bootstrap con datos dependientes

Metodoloxías / probas	Competencias	Horas presenciais	Horas non presenciais / traballo autónomo	Horas totais
Sesión maxistral	A17 A20 A3 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1 C4	21	21	42
Prácticas a través de TIC	A17 A20 A3 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1 C4	21	77	98
Proba mixta	A17 A20 A3 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1	4	0	4

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	Presentación de los aspectos teóricos relevantes de la materia, de modo que el alumnado pueda abordar la realización de las prácticas a través de TIC. Se fomentará en todo momento la participación y el debate
Prácticas a través de TIC	Aplicación práctica de las metodologías explicadas en las sesiones magistrales. Se hará uso de herramientas de software libre, principalmente R, y también de recursos web
Proba mixta	El alumnado deberá demostrar su dominio de los aspectos teóricos de la materia y su capacidad para la resolución de problemas

Metodoloxías	Competencias	Descrición	Cualificación
Prácticas a través de TIC	A17 A20 A3 B2 B3 B4 B7 B8 B9 B10 C1 C4	A lo largo del curso, el alumno demostrará su interés y dominio de la materia, y su capacidad de trabajo en equipo, mediante la realización de trabajos, individuales o en grupo. La calificación obtenida se mantendrá entre las dos oportunidades de la convocatoria de cada curso	40
Proba mixta	A17 A20 A3 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1	El examen final consistirá en una prueba escrita teórico-práctica	60

Observacións avaliación
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. Para aprobar la materia será necesario superar las dos partes (prácticas a través de TIC y prueba mixta). La oportunidad de julio (segunda oportunidad) estará sometida a los mismos criterios que la oportunidad de enero (primera oportunidad). 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. No se considera necesario realizar ninguna adaptación para los alumnos a tiempo parcial o con dispensa académica. La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación implicará directamente la calificación de suspenso en la convocatoria en la que se cometa: el estudiante será calificado con “suspenso” (nota numérica 0) en la convocatoria correspondente del curso académico, tanto si la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su calificación en el acta de la primera oportunidad, si fuese necesario.

Bibliografía básica	Chernick, M.R. y LaBudde, R.A. (2014). An introduction to bootstrap methods with applications to R. John Wiley & Sons Davison, A.C. y Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press Cao, R. (2002). Introducción a la simulación y a la teoría de colas. NetBiblo Robert, C.P. y Casella, G. (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. Springer Jones, O. et al. (2009). Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. CRC Fernández-Casal, R. y Cao, R. (2022). Simulación Estadística. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/simbook Cao R. y Fernández-Casal R. (2021). Técnicas de Remuestreo. Libro online: https://rubenfcasal.github.io/book_remuestreo

Bibliografía complementaria	Efron, B. y Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall Fox, J. y Weisberg, S. (2018). An R companion to applied regression. Sage Suess, E.A. y Trumbo, B.E. (2010). Introduction to probability simulation and Gibbs sampling with R. Springer Gentle, J.E. (2003). Random number generation and Monte Carlo methods. Springer?Verlag Ross, S.M. (1999). Simulation. Prentice Hall Ripley, B.D. (1987). Stochastic Simulation. John Wiley & Sons Shao, J. y Tu, D. (1995). The Jackknife and Bootstrap. Springer-Verlag

Observacións