Datos Identificativos 2024/25
Asignatura (*) Estadística Código 770G01008
Titulación
Grao en Enxeñaría Electrónica Industrial e Automática
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 2º cuatrimestre
Primero Formación básica 6
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Lopez de Ullibarri Galparsoro, Ignacio
Correo electrónico
ignacio.lopezdeullibarri@udc.es
Profesorado
Francesch Domenech, María Érika
Lopez de Ullibarri Galparsoro, Ignacio
Tarrio Saavedra, Javier
Correo electrónico
erika.francesch@udc.es
ignacio.lopezdeullibarri@udc.es
javier.tarrio@udc.es
Web http://estudos.udc.es/es/subject/770G01V01/770G01008/2020
Descripción general Preténdese proporcionar ao estudante os coñecementos estatísticos básicos necesarios para o futuro Enxeñeiro en Enxeñaría Electrónica. Empregarase un enfoque fundamentalmente aplicado. Neste sentido, darase prioridade á exposición intuitiva de conceptos e aos métodos aplicados sobre as demostracións matemáticas excesivamente formais.

Máis detalladamente, preténdese alcanzar os seguintes obxectivos:
1. Completar os coñecementos previos do estudante sobre Estatística Descritiva (medidas de centralización e dispersión, representación gráfica de datos, etc.).
2. Introducir os conceptos de correlación e regresión para dúas variables.
3. Coñecer os conceptos básicos da Teoría da Probabilidade (probabilidade, probabilidade condicionada, variables aleatorias e as súas distribucións, etc.).
4. Introducir os conceptos fundamentais da Estatística Inferencial (estimación puntual, intervalos de confianza e contraste de hipóteses).

Competencias / Resultados del título
Código Competencias / Resultados del título
A6 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 Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad y razonamiento crítico.
B2 Capacidad de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la ingeniería industrial.
B3 Capacidad de trabajar en un entorno multilingüe y multidisciplinar.
B4 Capacidad de trabajar y aprender de forma autónoma y con iniciativa.
B6 Capacidad de usar adecuadamente los recursos de información y aplicar las tecnologías de la información y las comunicaciones en la Ingeniería.
C2 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.
C5 Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias / Resultados del título
Describir estadísticamente una muestra, resumirla mediante tablas, gráficos y medidas descriptivas A6
B1
B2
B3
B4
Conocer los conceptos, resultados fundamentales y aplicaciones de la probabilidad A6
B1
B2
B3
B4
Comprender el concepto de variable aleatoria y conocer las principales distribuciones de probabilidad A6
B1
B2
B3
B4
Conocer los fundamentos de la Inferencia Estadística. Utilizar métodos de estimación de parámetros y contraste de hipótesis y aplicarlos a la toma de decisiones A6
B1
B2
B3
B4
Analizar situaciones aleatorias y modelar problemas de ingeniería de naturaleza estocástica mediante variables aleatorias A6
B1
B2
B3
B4
Elaborar, comprender y valorar informes basados en análisis estadísticos A6
B1
B6
C2
C5
Realizar cálculos y simulaciones en situaciones de incertidumbre A6
B1
B6
C2

Contenidos
Tema Subtema
Los temas siguientes desarrollan los contenidos de la ficha de la Memoria de Verificación, que figuran en el cuadro a la derecha. Estadística descriptiva de una y varias variables.
Cálculo de probabilidades.
Variables aleatorias y modelos de distribución discretos y continuos.
Introducción a la Inferencia Estadística.
Estimación por intervalos de confianza.
Contrastes de hipótesis.
Introducción a la optimización.
1. Estadística descriptiva de una y varias variables.



Descripción estadística de una variable: distribuciones de frecuencias, representaciones gráficas y medidas características.
Descripción estadística de varias variables: distribuciones de frecuencias, representaciones gráficas y medidas características.
Regresión lineal y correlación.
2. Probabilidad y probabilidad condicionada.
Conceptos generales: espacio muestral y álgebra de sucesos.
Definición axiomática de probabilidad.
La probabilidad como límite de la frecuencia relativa.
Regla de Laplace.
Definición de probabilidad condicionada.
Independencia de sucesos.
Teoremas del producto, la probabilidad total y Bayes.
3. Variables aleatorias. Concepto de variable aleatoria.
Variables aleatorias discretas y continuas
Medidas características de una variable aleatoria.
4. Distribuciones notables.

Distribuciones notables discretas: distribuciones de Bernoulli, binomial, geométrica, hipergeométrica, Poisson y uniforme.
Distribuciones notables continuas: distribuciones exponencial, normal, uniforme, chi-cuadrado de Pearson y t de Student.
Aproximación entre distribuciones: el teorema central del límite.

5. Introducción a la inferencia estadística.
Conceptos generales: muestreo, estimación de parámetros y contrastes de hipótesis paramétricas.
6. Estimación de parámetros. Estimación puntual: estimación puntual de la media, la varianza y una proporción.
Estimación por intervalos de confianza: intervalos de confianza para la media, la varianza, una proporción, y para la diferencia de dos medias.
7. Contrastes de hipótesis paramétricas. Conceptos generales: nivel de significación, p-valor y potencia de un contraste.
Procedimiento general de contraste de hipótesis.
Contrastes de hipótesis para la media, la varianza, una proporción, y para la igualdad de dos medias.
Introducción a la optimización.

Planificación
Metodologías / pruebas Competencias / Resultados Horas lectivas (presenciales y virtuales) Horas trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral B2 B3 30 27.75 57.75
Solución de problemas A6 B1 B4 B1 B2 B3 B4 21 36.75 57.75
Prueba de respuesta múltiple A6 1.25 2.25 3.5
Prueba objetiva A6 2.5 5 7.5
Prácticas a través de TIC B6 C2 C5 9 13.5 22.5
 
Atención personalizada 1 0 1
 
(*)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
Prueba de respuesta múltiple Prueba de tipo test realizada a lo largo del curso con el fin de hacer un seguimiento de la evolución de la adquisición de conocimientos por el estudiante
Prueba objetiva Prueba de tipo test realizada al finalizar la asignatura con el fin de evaluar globalmente la adquisición de conocimientos por el estudiante
Prácticas a través de TIC Resolución de supuestos prácticos y teóricos mediante la utilización de software estadístico (R/R Commander)

Atención personalizada
Metodologías
Sesión magistral
Descripción
La atención personalizada se hará mediante tutorías presenciales en el despacho de los profesores

Evaluación
Metodologías Competencias / Resultados Descripción Calificación
Prácticas a través de TIC B6 C2 C5 Examen de tipo test (5 preguntas) que evaluará el conocimiento del programa estadístico empleado en las prácticas (R/R Commander) 30
Prueba de respuesta múltiple A6 Examen parcial de tipo test (10 preguntas) 25
Prueba objetiva A6 Examen final de tipo test (20 preguntas) 45
 
Observaciones evaluación

Evaluación en la primera oportunidad

La Prueba de respuesta múltiple (examen parcial) se realizará a lo largo del curso (a título orientativo, una vez impartido el tema 4). La Prueba objetiva (examen final) abarcará los contenidos de todos los temas (temas 1 a 7). En la evaluación de las Prácticas a través de TIC, se tendrá en cuenta la asistencia regular a las prácticas otorgándose 15 puntos. En este caso, el test de la parte práctica se puntuará sobre 15 puntos. Para superar la asignatura es necesario alcanzar una calificación total mínima de 50 puntos, siendo en todo caso obligatoria la presentación a la Prueba objetiva. Quien no se presente a la Prueba objetiva será calificado como 'no presentado'. Si la calificación obtenida sumando la Prueba de respuesta múltiple y la Prueba objetiva es menor que la de la Prueba objetiva puntuada sobre un máximo de 70 puntos, se reemplazará aquella calificación por esta última. No se conservarán los puntos que hayan podido ser obtenidos en cursos anteriores por la asistencia regular a las prácticas.

Evaluación en la segunda oportunidad

Se hará una Prueba objetiva similar a la de la primera oportunidad. La evaluación se hará siguiendo el mismo procedimiento que en la primera oportunidad, esto es, si la suma de la calificación de la Prueba de respuesta múltiple (examen parcial) y la Prueba objetiva es menor que la de la Prueba objetiva sola puntuada sobre 70 puntos, se considerará la mayor de las dos. La evaluación de las Prácticas a través de TIC se hará mediante un test semejante al de la primera oportunidad, que contribuirá a la calificación con un máximo de 30 puntos. Si la asistencia regular a las prácticas durante el curso se tuvo en cuenta en la evaluación de la primera oportunidad, también se tendrá en cuenta (y con el mismo criterio) en la de la segunda oportunidad. No se conservarán los puntos que hayan podido ser obtenidos en cursos anteriores por la asistencia regular a las prácticas.

En el caso del alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia que decida no presentarse al examen parcial y/o no asistir a las prácticas, será evaluado en las dos oportunidades como el resto de alumnado que se encuentra en una situación similar.

Evaluación en la convocatoria adelantada

Se basará exclusivamente en los test correspondientes a la Prueba objetiva (puntuado sobre 70 puntos) y a las Prácticas a través de TIC (puntuado sobre 30 puntos).

En general, todos los aspectos relacionados con "dispensa académica", "dedicación al estudio", "permanencia" y "fraude académico" se regirán de acuerdo con la normativa académica vigente de la UDC.


Fuentes de información
Básica Cao, R et al. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Pirámide

Complementária García, A. et al. (1995). Estadística II. UNED
Vélez, R. & García, A. (1993). Principios de Inferencia Estadística. UNED
Montgomery, D. C. & Runger, G. C. (2004). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. Limusa-Wiley
Canavos, G. C. (1998). Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos. McGraw-Hill
R (). Sitio Web Programa R. https://cran.r-project.org/

URLs desde donde se pueden descargar manuales en castellano de R y/o R-commander en formato PDF:

https://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf

http://knuth.uca.es/repos/ebrcmdr/pdf/actual/ebrcmdr.pdf


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios

Para ayudar a conseguir un entorno inmediato sostenible y cumplir con el objetivo de la acción número 5: “Docencia e investigación saludable y sustentable ambiental y social” del "Plan de Acción Green Campus Ferrol":

1.- La entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta materia: 

1.1. Se solicitará en formato virtual y/o soporte informático. 

1.2. Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos 

1.3. De realizarse en papel: 

-No se emplearán plásticos. 

- Se realizarán impresiones a doble cara. 

- Se empleará papel reciclado. 

- Se evitará la impresión de borradores. 

2.- Se debe hacer un uso sostenible de los recursos y la prevención de impactos negativos sobre el medio natural. 

3.- Se debe tener en cuenta a importancia de los principios éticos relacionados con los valores de la  sostenibilidad en los comportamientos personales y profesionales. 

4.- Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se deberá incorporar la perspectiva de género en esta materia (se usará lenguaje no sexista, se utilizará bibliografía de autores de ambos sexos, se propiciará la intervención en clase de alumnos y alumnas…).

5.-  Se trabajará para identificar y modificar perjuicios y actitud sexistas, y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad. 

6. Se deberán detectar situaciones de discriminación por razón de género y se propondrán acciones y medidas para corregirlas. 

7. Se facilitará la plena integración del alumnado que por razón físicas, sensoriales, psíquicas o socioculturales, experimenten dificultades a un acceso idóneo, igualitario y provechoso a la vida universitaria.



(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías