| Competencias / Resultados del título |
| Código | Competencias / Resultados del título |
| A4 | Conocer y aplicar técnicas estadísticas al análisis de datos procedentes de ensayos de materiales complejos |
| B2 | Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
| B3 | Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios |
| B4 | Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones ¿y los conocimientos y razones últimas que las sustentan¿ a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades |
| B7 | Resolver problemas de forma efectiva |
| B9 | Trabajar de forma autónoma con iniciativa |
| B12 | Comunicarse de modo efectivo en un ámbito de trabajo |
| B13 | Actitud orientada al análisis |
| B18 | Capacidad de abstracción, comprensión y simplificación de problemas complejos |
| C2 | Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero. |
| C4 | Desarrollarse 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. |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| C7 | Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. |
| C8 | Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias / Resultados del título | ||
| Formar a los alumnos en los principios teóricos y metodológicos del diseño de Experimentos y en los modelos de Regresión. | AI4 |
BI2 BI18 |
CI6 CI8 |
| Conocer los modelos que describen la influencia de unas variables (variables explicativas) sobre otra variable (variable respuesta). | AI4 |
BI13 BI18 |
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| Saber realizar las tareas de selección del modelo, y de su aplicación en objetivos de inferencia y predicción. | AI4 |
BI2 BI3 BI9 |
CI7 |
| Conocer los métodos y técnicas de investigación principales para diseñar un experimento de laboratorio en Análisis Térmico y Reología y la posterior modelización de los resultados. | AI4 |
BI2 BI4 BI7 BI12 BI13 |
CI2 CI4 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| Los bloques o temas siguientes desarrollan los contenidos establecidos en la ficha de la Memoria de Verificación, que son: | Diseño de Experimentos (Principios básicos, modelo ANOVA, diseños factoriales, diseños de medidas repetidas, diseño de laboratorio RyR), Análisis de Regresión (Regresión lineal simple, Regresión lineal general: regresión múltiple, Diagnosis de observaciones atípicas o influyentes, Construcción de un modelo de regresión, Regresión no lineal), Aplicaciones en datos de análisis térmico y reología. |
| I. Análisis Exploratorio de Datos | 1.1. Introducción a la estatística. 1.2. Distribuciones de frecuencias. 1.3. Representaciones gráficas. 1.4. Medidas características: medidas de posición, de dispersión y de forma. 1.5. Vectores estadísticos. 1.6. Distribuciones de frecuencias de vectores bidimensionales. 1.7. Representaciones gráficas de vectores bidimensionales. 1.8. Medidas características de vectores bidimensionales. |
| II. Inferencia Estadística | 2.1. Introdución. 2.2. Estiamción puntual. 2.3. Intervalos de confianza. 2.4. Contrastes de hipótesis. |
| III. Modelos de Regresión | 3.1. Introdución 3.2. Modelo de regresión lineal simple. 3.3. Estimación de los parámetros por mínimos cuadrados. 3.4. Propiedades de los estimadores. 3.5. Inferencia sobre los parámetros. 3.6. Validación de un modelo de regresión. 3.7. Correlación. 3.8. Otros modelos de regresión. |
| IV. Diseño y Análisis de Experimentos. | 4.1. Principios básicos del diseño de experimentos. 4.2. Etapas en la planificación de un experimento. 4.3. Diseños con una fuente de variación. El modelo ANOVA. 4.4. Diseños con varios factores. Diseños factoriales. 4.5. Diseños factoriales y superficies de respuesta. 4.6. Aplicaciones de diseños de experimentos a materiales complejos. |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competencias / Resultados | Horas lectivas (presenciales y virtuales) | Horas trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | A4 B2 B3 B4 B6 | 10 | 13 | 23 |
| Trabajos tutelados | C2 C4 C6 C7 C8 | 5 | 20 | 25 |
| Prácticas a través de TIC | B7 B12 B13 | 2 | 12 | 14 |
| Prueba objetiva | A4 B2 B9 B18 | 2 | 8 | 10 |
| Atención personalizada | 3 | 0 | 3 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | 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. |
| Trabajos tutelados | Metodología destinada a promover el aprendizaje del alumno independente bajo la tutela del profesor y escenarios variados (académicos y profesionales). Es mencionado sobre todo para aprender "como hacer las cosas." |
| Prácticas a través de TIC | Metodología que permite que los alumnos aprendan de forma eficaz a través de actividades prácticas (análisis de demostraciones, simulaciones, datos utilizando paquetes estadísticos, etc) la teoría de un campo do conocimiento, a través del uso de la tecnoloxía de la información y la comunicación. Las TIC son un excelente canal para soporte y procesamiento de información y aplicación práctica del conocimiento, facilitando el aprendizaje y desarrollo de competencias por los alumnos. |
| Prueba objetiva | Prueba tipo test de cuestiones elementales de la materia. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competencias / Resultados | Descripción | Calificación |
| Sesión magistral | A4 B2 B3 B4 B6 | Explicación teórica de temas nucleares o nociones básicas de la materia. La asistencia y seguimiento por parte del alumnado a estas sesiones (evaluación continua) computa en la calificación final. Para los alumnos matriculados a tiempo parcial este porcentaje de la nota podrá ser menor del 20%. |
20 |
| Trabajos tutelados | C2 C4 C6 C7 C8 | Metodología diseñada para promover el aprendizaje autónomo, y en grupo, de los estudiantes; basada en la asunción por los estudiantes de la responsabilidad por su propio aprendizaje bajo la tutela del profesor y en escenarios variados (académicos y profesionales). Está referida prioritariamente al aprendizaje del “cómo hacer las cosas”. | 40 |
| Prácticas a través de TIC | B7 B12 B13 | Incluida la presentación que los alumnos hacen de los diferentes trabajos tutelados. Versa sobre cuestiones fundamentales de la materia utilizando las TIC, principalmente el empleo de programas de estadística para el tratamiento de la información. Mediante un pequeño grupo o tutoría individualizada, el profesor guiará el proceso de realización del trabajo como metodología no presencial, basándose en las prácticas realizadas durante la asignatura. | 20 |
| Prueba objetiva | A4 B2 B9 B18 | Examen de los conceptos tratados en el curso. | 20 |
| Observaciones evaluación | |||
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La calificación final procederá al 20% de la evaluación continua, que consistirá en la realización de una prueba intermedia acerca de los temas 1, 2 y 3 de la asignatura. Aquellos alumnos que no obtuvieran el máximo del 20% de la nota correspondiente a esta parte podrán recuperar la parte faltante al realizar el examen final de la asignatura. En el examen final, el alumnado será evaluado mediante un examen teórico/práctico que se realizará al final del curso con un peso en la nota final de entre el 80% y el 100%, dependiendo de la calificación obtenida en la prueba intermedia. En la segunda oportunidad de evaluación, las notas obtenidas por evaluación continua se mantienen y el alumnado solo tiene que repetir el examen final que será del mismo tipo y con el mismo peso en la nota final que en la primera oportunidad. Todos los aspectos relacionados con "dispensa académica" y "fraude académica" se regirán de acuerdo con la normativa académica vigente de la UDC. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
http://www.r-project.org/ (). .
Peña, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. . Alianza Editoria
Gareth J., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer
Vikneswaran (2005). An R companion to “Experimental Design”. URL http://CRAN.R-project.org/doc/contrib/Vikneswaran-ED-companion.pdf.
Draper, N.R. y Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis.. Wiley. Greene, W.
Cao R., Franciso M, Naya S., Presedo M., Vázquez M., Vilar J.A. and Vilar J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. . Editorial Pirámide
José Hernández Orallo, M.José Ramírez Quintana, Cèsar Ferri Ramírez. (2004). INTRODUCCIÓN A LA MINERÍA DE DATOS. Editorial Pearson.
Faraway, J.J. (2004). Linear models with R. . Chapman and Hall.
Venables, W.N. y Ripley, B.D. (2002). Modern applied statistics with S. . Springer
Ugarte L. Militino A. and Arnholt A. (2007). Probability and Statistics with R. CRC Press |
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| Complementária |
Montgomery, D.C. (2009). Design and Analysis of Experiments. 7th Edition,. J. Wiley and Sons
Box, G.E.P., Hunter, W.G. y Hunter J.S. (2005). Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery. 2nd. Edition, . Wiley, New York |
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| Recomendaciones | |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
| Otros comentarios | |
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-Se usará lenguaje no sexista, se utilizará bibliografía de autores/as de ambos sexos, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas. -Se trabajará para identificar y modificar perjuicios y actitudes sexistas y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad. -Se tratará de detectar situaciones de discriminación por razón de género y se propondrán acciones y medidas para corregirlas. -Todos los aspectos relacionados con "dispensa académica", "dedicación al estudio", "permanencia" y "fraude académica" se regirán de acuerdo con la normativa académica vigente de la UDC. |