| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A16 | CE1 - Conocer, identificar, modelar, estudiar y resolver problemas complejos de estadística e investigación operativa, en un contexto científico, tecnológico o profesional, surgidos en aplicaciones reales |
| A17 | CE2 - Desarrollar autonomía para la resolución práctica de problemas complejos surgidos en aplicaciones reales y para la interpretación de los resultados de cara a la ayuda en la toma de decisiones. |
| A19 | CE4 - Adquirir las destrezas necesarias en el manejo teórico-práctico de la teoría de la probabilidad y las variables aleatorias que permitan su desarrollo profesional en el ámbito científico/académico, tecnológico o profesional especializado y multidisciplinar. |
| A21 | CE6 - Adquirir conocimientos teórico-prácticos avanzados de distintas técnicas matemáticas, orientadas específicamente a la ayuda en la toma de decisiones, y desarrollar la capacidad de reflexión para evaluar y decidir entre distintas perspectivas en contextos complejos. |
| A23 | CE8 - Adquirir conocimientos teórico-prácticos avanzados de las técnicas destinadas a la realización de inferencias y contrastes relativos a variables y parámetros de un modelo estadístico, y saber aplicarlos con autonomía suficiente un contexto científico, tecnológico o profesional. |
| B1 | CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
| B2 | CB7 - 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 | CB8 - 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 | CB9 - 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 |
| B5 | CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. |
| B17 | CG1 - Conocer, comprender y saber aplicar los principios, metodologías y nuevas tecnologías en la estadística y la investigación operativa en contextos científico/académicos, tecnológicos o profesionales especializados y multidisciplinares, así como adquirir las destrezas y competencias descritas en los objetivos generales del título. |
| B18 | CG2 - Desarrollar autonomía para identificar, modelar y resolver problemas complejos de la estadística y la investigación operativa en contextos científico/académicos, tecnológicos o profesionales especializados y multidisciplinares. |
| B19 | CG3 - Desarrollar la capacidad para realizar estudios y tareas de investigación y transmitir los resultados a públicos especializados, académicos y generalistas. |
| B20 | CG4 - Integrar conocimientos avanzados y enfrentarse a la toma de decisiones a partir de información científica y técnica. |
| B21 | CG5 - Desarrollar la capacidad de aplicación de algoritmos y técnicas de resolución de problemas complejos en el ámbito de la estadística y la investigación operativa, manejando el software especializado adecuado. |
| C11 | CT1 - Desarrollar firmes capacidades de razonamiento, análisis crítico y autocrítico, así como de argumentación y de síntesis, contextos especializados y multidisciplinares. |
| C12 | CT2 - Desarrollar destrezas avanzadas en el manejo de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), tanto para la obtención de información como para la difusión del conocimiento, en un ámbito científico/académico, tecnológico o profesional especializado y multidisciplinar. |
| C13 | CT3 - Ser capaz de resolver problemas complejos en entornos nuevos mediante la aplicación integrada de los conocimientos. |
| C14 | CT4 - Desarrollar una sólida capacidad de organización y planificación del estudio, asumiendo la responsabilidad de su propio desarrollo profesional, para la realización de trabajos en equipo y de forma autónoma. |
| C15 | CT5 - Desarrollar capacidades para el aprendizaje y la integración en el trabajo en equipos multidisciplinares, en los ámbitos científico/académico, tecnológico y profesional. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Saber utilizar los fundamentos de la inferencia estadística para la solución de problemas complejos, que requiera del uso de técnicas de inferencia, en contextos científicos y profesionales. | AM16 AM17 AM19 AM21 AM23 |
BP1 BP2 BP3 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP12 CP13 |
| Conocer los fundamentos de la Inferencia Estadística y su aplicación al análisis de datos en entornos multidisciplinares. | AM16 AM17 AM19 AM21 AM23 |
BP1 BP2 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP13 CP15 |
| Desarrollar autonomía en la correcta aplicación de las técnicas propias de la Inferencia Estadística. | AM16 AM17 AM19 AM21 AM23 |
BP1 BP2 BP4 BP5 BP17 BP18 BP19 BP20 BP21 |
CP11 CP13 CP14 CP15 |
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| 1. Introducción a la inferencia estadística. | Introducción. Conceptos generales. |
| 2. Estimación puntual. | Introducción. Conceptos generales. Distribuciones relacionadas con la Normal. Consistencia de un estimador. Conceptos de sesgo y eficiencia. Error cuadrático medio. Estimación de la media de una población. Estimación de la varianza de una población. Estimación de una proporción para muestras grandes. |
| 3. Procedimientos para la construcción de estimadores. | Método de los momentos. Métodos de máxima verosimilitud. |
| 4. Estimación por intervalos de confianza. | Introducción. Método pivotal. Intervalos de confianza para una muestra: media, varianza y proporción. Determinación del tamaño muestral. |
| 5. Introducción a los contrastes de hipótesis. |
Introducción. Hipótesis estadística. Planteamiento. Tipos de error. Criterios de decisión. Etapas en la resolución de un contraste. Nivel crítico o p-valor. Potencia de un contraste. Contrastes paramétricos de una población normal. |
| 6. Inferencia para dos muestras. | Muestras independientes: diferencia de medias, cociente de varianzas y diferencia de proporciones. Datos apareados: diferencia de medias. Contraste de razón de verosimilitudes. |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Sesión magistral | A16 A17 A19 A21 A23 B1 B2 B3 B4 B5 B17 B18 B19 B20 B21 C11 C12 C13 C14 C15 | 25 | 62 | 87 |
| Solución de problemas | A16 A17 A19 A21 A23 B1 B2 B4 B5 B17 B18 B19 B20 B21 C11 C13 C14 C15 | 10 | 24 | 34 |
| Prueba mixta | A16 A17 A21 A23 | 3 | 0 | 3 |
| 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 | 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. |
| Solución de problemas | Se aprenderá a utilizar el programa gratuito de orientación estadística y gráfica R, se aprenderán sus estructuras de programación y se realizarán estudios de inferencia estadística, tanto reales como simulados. 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. |
| Prueba mixta | El alumno deberá demostrar su dominio de los aspectos teóricos de la materia y su capacidad para la resolución de problemas en el ámbito de la inferencia estadística. |
| Atención personalizada |
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| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Solución de problemas | A16 A17 A19 A21 A23 B1 B2 B4 B5 B17 B18 B19 B20 B21 C11 C13 C14 C15 | A lo largo del curso, el alumno demostrará su interés por la materia y su dominio de la misma realizando pruebas escritas (controles). La calificación obtenida se conservará entre las oportunidades (ordinaria y extraordinaria) dentro de la convocatoria de cada curso. 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. | 20 |
| Prueba mixta | A16 A17 A21 A23 | El examen final, con un valor entre el 80% y el 100%, consistirá en realizar una prueba escrita teórico-práctica. | 80 |
| Observaciones evaluación | |||
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| Fuentes de información |
| Básica |
Cao R, Francisco M, Naya S, Presedo MA, Vázquez M, Vilar JA, Vilar JM (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ediciones Pirámide (Grupo Anaya)
Ugarte MD, Militino AF, Arnholt AT (2016). Probability and statistics with R. CRC Press, Taylor&Francis Group |
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| Complementária |
Gornik L, Smith W (2001). Á estatística ¡en caricaturas!. SGAPEIO
Field A, Miles J, Field Z (2012). Discovering Statistics Using R. SAGE Publications Ltd
Freund JE, Miller I, Miller M (2000). Estadística matemática con aplicaciones. Prentice Hall
Navidi W (2006). Estadística para Ingenieros y Científicos. McGraw-Hill
Peña D (2000). Estadística. Modelos y métodos. 1 Fundamentos. Alianza Editorial
R Development Core Team (2009). Introduction to R. www.r-project.org/
Dalgaard P (2008). Introductory Statistics with R. Springer
Bruce P, Bruce A (2017). Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts. O’Reilly Media
Vélez-Ibarrola R, García-Pérez A (2012). Principios de Inferencia Estadística. UNED
Devore JL (2016). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Thomson
Teetor P (2011). R Cookbook. O’Reilly Media
Matloff N (2011). The art of R programming. No Starch Press |
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| Recomendaciones | |||||||||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario | |||||||||
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