Competencias / Resultados do título |
Código
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Competencias / Resultados do título
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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. |
A2 |
Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. |
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 |
B4 |
Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado |
B5 |
Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
B6 |
Aprender a aprender. |
B7 |
Resolver problemas de forma efectiva. |
B8 |
Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo. |
B9 |
Trabajar de forma autónoma con iniciativa. |
B12 |
Comunicarse de manera efectiva en un entorno de trabajo. |
B15 |
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 la vida. |
B18 |
Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con que deben enfrentarse. |
B20 |
Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
C3 |
Aprovechamiento e incorporación de las nuevas tecnologías |
C7 |
Apreciación de la diversidad. |
C8 |
Facilidad para la integración en equipos multidisciplinares. |
C10 |
Capacidad de análisis, síntesis y estructuración de la información y las ideas. |
C11 |
Claridad en la formulación de hipótesis. |
C12 |
Capacidad de abstracción. |
C13 |
Capacidad de trabajo personal, organizado y planificado. |
C15 |
Capacidad de enfrentarse a situaciones nuevas. |
C16 |
Habilidades comunicativas y claridad de exposición oral y escrita. |
C18 |
Capacidad para aplicar conocimientos básicos en el aprendizaje de conocimientos tecnológicos y en su puesta en práctica |
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Desenvolver a capacidade de analizar criticamente datos numéricos e extraer información deles a través dunha análise puramente descritiva. |
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B3 B4 B8 B15 B18
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C8 C10 C15
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Coñecer a definición formal de probabilidade e a súa aplicación a situacións reais, tanto en modelos discretos como continuos. |
A1
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B3 B6 B7
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C12
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Coñecer os modelos aleatorios máis frecuentemente usados en enxeñaría. |
A1
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B3 B6 B7
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C10 C11 C12
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Coñecer o contexto no que se plantexan os problemas de inferencia paramétrica e as hipóteses de partida que é necesario asumir en cada caso. Aplicar as técnicas elementais de inferencia en diferentes situacións. |
A1
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B1 B3 B5 B7 B8 B20
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Manexar o software R a un nivel elemental, especialmente no que se refire a consulta de cuantís e probabilidades das diferentes distribucións, produción de gráficos de estatística descritiva, e programación de scripts para a resolución de problemas sinxelos. |
A1 A2
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B15
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C3
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Adquirir conciencia da importancia e a omnipresencia dos fenómenos aleatorios, tanto na titulación como para enfrentarse á toma de decisións en presenza de incertidume dentro do exercicio profesional. |
A1
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B2 B3 B8 B9 B12
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C7 C10 C13 C15 C16 C18
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Contidos |
Temas |
Subtemas |
PRELIMINARES |
* Conceptos elementais de combinatoria
* Introdución a R
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ESTATÍSTICA DESCRITIVA |
* Poboacións e variables.
* Distribucións de frecuencias. Representacións gráficas
* Medidas numéricas descritivas
* Comandos relevantes de R |
PROBABILIDADE |
* Experimento aleatorio. Espazo mostral. Sucesos.
* Definición de probabilidade. Propiedades elementais.
* Sucesos independentes. Probabilidade condicionada.
* Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes
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VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS |
* Variables aleatorias discretas. Función de probabilidade. Función de distribución acumulada.
* Esperanza e varianza dunha variable discreta.
* Outras características: coeficiente de variación, cuantís, moda...
* Principais distribucións discretas: Bernoulli, binomial, Poisson.
* Comandos relevantes de R |
VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS |
* Variables aleatorias continuas. Función de densidade. Función de distribución acumulada.
* Esperanza e varianza dunha variable continua.
* Outras características: coeficiente de variación, cuantís, moda...
* Principais distribucións continuas: uniforme, exponencial, normal.
* Comandos relevantes de R |
DISTRIBUCIÓNS NA MOSTRAXE |
* Mostras. Simulación.
* Concepto de estatístico. Media e varianza mostrais. Outros estatísticos de uso frecuente.
* Distribución da media mostral. Teorema do Límite Central. Corrección por continuidade.
* Distribucións asociadas á mostraxe: Chi cuadrado de Pearson, t de Student, F de Fisher
* Comandos relevantes de R |
ESTIMACIÓN PUNTUAL E POR INTERVALOS |
* Concepto de inferencia paramétrica.
* Concepto de estimador.
* Método dos momentos.
* Propiedades dos estimadores: estimadores insesgados e consistentes.
* Método de máxima verosimilitude.
* Concepto de intervalo de confianza.
* Intervalos de confianza sobre a media.
* Intervalos de confianza sobre a varianza.
* Comandos relevantes de R
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CONTRASTES DE HIPÓTESES
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* Elementos dun contraste: hipóteses, nivel de significación, potencia, nivel p dunha mostra...
* Contrastes de hipóteses sobre a media.
* Contrastes de hipóteses sobre a diferenza de medias.
* Contrastes de hipóteses sobre varianzas e cociente de varianzas.
* Comandos relevantes de R |
INTRODUCIÓN AOS MODELOS LINEAIS |
* Regresión lineal simple
* Análise da varianza unifactorial.
* Comandos relevantes de R. |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
A1 B1 B2 B8 B18 B20 C7 C11 C12 C18 |
18 |
36 |
54 |
Solución de problemas |
A1 A2 B3 B4 B5 B9 B12 B15 B6 B8 B7 C3 C10 C11 C12 C13 C15 C16 C8 |
23 |
46 |
69 |
Proba de resposta breve |
A1 B8 C10 C12 |
2 |
4 |
6 |
Proba obxectiva |
A1 B3 B8 B7 C10 C11 C12 C15 |
3 |
15 |
18 |
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Atención personalizada |
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3 |
0 |
3 |
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*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Desenvolvemento dos temas do programa (explicación dos conceptos teóricos, baseados en numerosos exemplos e problemas tipo). |
Solución de problemas |
Resolución das prácticas que se proporán ao longo do curso. Os enunciados das prácticas publicaranse na páxina web da asignatura con suficiente antelación. Con posterioridade á sesión práctica, publicaranse na páxina web as correspondentes solucións ou orientacións para a resolución dos problemas.
En cada tema unha das prácticas proporase para resolvela en grupos, e recollerase para a súa calificación. Para a resolución das prácticas os/as estudiantes formarán grupos de dous, distintos para cada práctica, ou de un alumno, e ao rematar a clase cada grupo entregará as súas solucións, incluída no seu caso a transcrición do código de R que se usara e os resultados numéricos obtidos.
Na cualificación final das prácticas non entrará a práctica na que o/a estudante obtivera a menor puntuación. |
Proba de resposta breve |
Proba individual tipo test ou de resposta breve, que se entregará, sobre o contido de algúns temas do programa.
Na cualificación final dos tests non entrará o test no que o/a estudante obtivera a menor puntuación. |
Proba obxectiva |
Os exames son de carácter práctico e cobren a totalidade da asignatura. Permítese o uso dun resume ou formulario, de cinco folios manuscritos como máximo, que inclúa os resultados teóricos que o/a estudante estime convenientes. Salvo mención en contra, prohíbese levar ao exame outro tipo de apuntes, libros ou recopilacións de problemas resoltos. Para a realización do exame cada alumno/a disporá dun equipo informático co software R instalado. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
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Solución de problemas |
Proba obxectiva |
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Descrición |
A resolución das prácticas farase en grupos, co apoio do software estatístico R, para o que se aproveitarán os medios informáticos do centro. Os profesores estarán en todo momento dispoñibles para atender as dúbidas dos alumnos durante as sesións prácticas.
A asistencia a titorías recoméndase especialmente para os/as estudantes con dedicación a tempo parcial e dispensa de exención de asistencia. As titorías ofrécense de forma presencial ou online, nun horario flexible.
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Avaliación |
Metodoloxías
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Competencias / Resultados |
Descrición
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Cualificación
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Solución de problemas |
A1 A2 B3 B4 B5 B9 B12 B15 B6 B8 B7 C3 C10 C11 C12 C13 C15 C16 C8 |
A cualificación de cada práctica é común aos dous membros do grupo correspondente.
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28 |
Proba obxectiva |
A1 B3 B8 B7 C10 C11 C12 C15 |
Exame de carácter práctico. Plantéxanse unha serie de preguntas ou problemas. Salvo mención en contra todas teñen a mesma puntuación asignada. |
60 |
Proba de resposta breve |
A1 B8 C10 C12 |
Proba tipo test ou de resposta breve para avaliar a comprensión dos conceptos do tema correspondente. |
12 |
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Observacións avaliación |
As porcentaxes de cualificación indicadas máis arriba corresponden a un suposto no que se entregan 3 tests (dos que puntúan os 2 mellores) e 6 prácticas (das que puntúan as 5 mellores). En cada curso concreto a nota promedio de prácticas e tests calcularase como a media de todas as cualificacións obtidas, independentemente de se proveñen dunha práctica ou un test, unha vez excluídas a nota mínima obtida nunha práctica e a nota mínima obtida nun test. Se NPT é a nota promedio de prácticas e tests, nas dúas convocatorias a nota final calcularase como 0.6 x (nota do exame) + 0.4 x (NPT), nos casos nos que a nota do exame sexa maior ou igual a 4, e menor que NPT; noutro caso a nota final será a do exame. É dicir, a nota (sempre conxunta) de prácticas e tests supón un 40% da nota final, pero só se ten en conta se a súa incorporación mellora a a nota do exame e ademais a nota do exame non é inferior a 4 puntos. De acordo con este sistema, o feito de non poder entregar as prácticas ou os tests (por exemplo por dedicación a tempo parcial ou exención de asistencia) non supón ningunha penalización na cualificación final. A realización fraudulenta dunha práctica ou test, unha vez comprobada,
implicará directamente a cualificación de "0" na nota de prácticas e tests. No caso
dos exames, implicará directamente a cualificación de suspenso "0" na
materia na oportunidade correspondente. Seguirase en todo caso o establecido na normativa vixente da UDC.
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Fontes de información |
Bibliografía básica
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Horton, Pruim, Kaplan (2015). A Student's Guide to R. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Horton+Pruim+Kaplan_MOSAIC-StudentGuide.pdf
César Pérez López (2021). Estadística: Problemas resueltos y aplicaciones a través de R. Garceta Editorial
(). http://www.burns-stat.com/documents/tutorials/impatient-r/. Tutorial de R
(). http://www.r-project.org/. Web de R
(). https://campusvirtual.udc.gal/course/view.php?id=15102. Web asignatura en Campus Virtual
F. Fernández Palacín y otros (). Inferencia estadística: Teoría y problemas. https://elibro-net.accedys.udc.es/es/ereader/bibliotecaudc/33882
Cao, R. y otros (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Pirámide
Mendenhall, W.; Beaver, J.; Beaver, B. M. (2010). Introducción a la probabilidad y estadística . Thomson
R Development Core Team (). Introducción a R. https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.html
Alfonso García Pérez (). La interpretación de los datos: una introducción a la estadística aplicada. https://elibro-net.accedys.udc.es/es/ereader/bibliotecaudc/48802
Asín, J. y otros (2002). Probabilidad y estadística en ingeniería: ejercicios resueltos. Prensas Universit. Zaragoza
Delgado de la Torre, R. (2008). Probabilidad y Estadística para ciencias e ingeniería. Delta Publicaciones
Jay L. Devore (). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. https://elibro-net.accedys.udc.es/es/ereader/bibliotecaudc/93280
Johnson, R. A. (2012). Probabilidad y Estadística para ingenieros. Pearson
Enmanuel Paradis (). R para principiantes. https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf
John Verzani (2002). simpleR. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf
Olarrea Busto, J.; Cordero García, M. (2007). Varios títulos: Colección Problemas Útiles. García Maroto |
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Bibliografía complementaria
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Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
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Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
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Materias que continúan o temario |
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Observacións |
Na páxina web da asignatura aparecen diversos materiais de apoio, incluíndo apuntes dos diversos temas, prácticas propostas nos cursos anteriores e exames deste curso e cursos anteriores con solucións. Tamén se publica o calendario de clases teóricas e prácticas, as notificacións de publicación das sucesivas prácticas e calquera outra información relevante sobre o desenvolvemento do curso. |
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