Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Probabilidad y Estadística Básica Código 614G02003
Titulación
Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 1º cuatrimestre
Primero Formación básica 6
Idioma
Castellano
Modalidad docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Presedo Quindimil, Manuel Antonio
Correo electrónico
manuel.antonio.presedo.quindimil@udc.es
Profesorado
Presedo Quindimil, Manuel Antonio
Correo electrónico
manuel.antonio.presedo.quindimil@udc.es
Web
Descripción general Estatística descritiva. Análise exploratoria de datos. Probabilidade. Modelos de probabilidade.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos

Non hai cambios.

2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen

Mantéñense todas as metodoloxías docentes (sesión maxistral, prácticas de laboratorio, seminario e proba mixta). Tan só se cambian os mecanismos de atención personalizada ao alumnado, que consistirán en vídeo-titoriais, clases virtuais e titorías virtuais.

*Metodoloxías docentes que se modifican

Ningunha.

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado

Moodle, 1-2 veces por semana para proporcionar o material: apuntes, video-titoriais ou vídeos das clases.

Teams, 2-3 veces por semana (para titorías ou clases virtuais).

4. Modificacións na avaliación

De ser preciso, a avaliación realizarase coas ferramentas Teams e Moodle.

*Observacións de avaliación:

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía

Non hai cambios.

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 CE1 - Capacidad para utilizar con destreza conceptos y métodos propios de la matemática discreta, el álgebra lineal, el cálculo diferencial e integral, y la estadística y probabilidad, en la resolución de los problemas propios de la ciencia e ingeniería de datos.
A2 CE2 - Capacidad para resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.
A3 CE3 - Capacidad para el análisis de datos y la comprensión, modelado y resolución de problemas en contextos de aleatoriedad.
B1 CB1 - 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
B5 CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
B6 CG1 - Ser capaz de buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo.
C1 CT1 - 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.
C2 CT2 - Estimular la capacidad para trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Conocer y saber utilizar las técnicas adecuadas para el análisis exploratorio de datos. A1
A2
A3
B1
B5
B6
C1
Conocer y comprender conceptos generales relativos a modelos de probabilidad. A1
A2
A3
B1
B5
B6
C1
C2
Saber modelizar en contextos aleatorios sencillos empleando herramientas probabilistas. A1
A2
A3
B1
B5
B6
C1
Saber utilizar herramientas informáticas auxiliares a la Estadística: paquetes estadísticos y lenguajes de programación con orientación estadística; y saber interpretar de manera crítica los resultados obtenidos. A1
A2
A3
B1
B5
B6
C1

Contenidos
Tema Subtema
Probabilidad Definición de probabilidad. Propiedades
Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes
Variables aleatorias unidimensionales Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias continuas
Teorema central del límite
Aplicaciones: Fiabilidad y simulación
Variables aleatorias multidimensionales Variables bidimensionales discretas
Variables bidimensionales continuas
Distribuciones marginales
Distribuciones condicionadas
Independencia de variables aleatorias
Medidas características
Variables aleatorias multidimensionales
Estadística descriptiva Distribuciones de frecuencias
Representaciones gráficas
Medidas de posición y de dispersión
Variable estadística bidimensional
Regresión lineal simple

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A1 A3 B5 30 48 78
Prácticas de laboratorio C2 C1 20 16 36
Seminario A2 B6 10 10 20
Prueba mixta B1 4 0 4
 
Atención personalizada 12 0 12
 
(*)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.
Prácticas de laboratorio Las prácticas de laboratorio se impartirán en un laboratorio informático. Se aprenderá a utilizar el programa gratuito de orientación estadística y gráfica R, se aprenderán sus estructuras de programación y se realizarán estudios estadísticos de datos, tanto reales como simulados.
Seminario Los seminarios reforzarán tanto el carácter aplicado de la asignatura como su interactividad. 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. Además, con una atención muy individualizada, podrán completar las prácticas de laboratorio.
Prueba mixta El alumno deberá demostrar su dominio de los aspectos teóricos de la materia y su capacidad para la resolución de problemas del ámbito de la probabilidad y de la estadística.

Atención personalizada
Metodologías
Seminario
Sesión magistral
Prácticas de laboratorio
Descripción
Para la resolución de problemas será importante atender personalmente a los alumnos ante las posibles dudas que puedan surgir. Esta atención servirá también, por una parte, al profesor para detectar posibles problemas en la metodología empleada para impartir la asignatura y, por otra, a los alumnos para consolidar conocimientos teóricos y para expresar sus inquietudes acerca de la asignatura.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Seminario A2 B6 A lo largo del curso, el alumno demostrará su interés por la materia y su dominio de la misma realizando dos pruebas escritas (controles), cada una con una calificación máxima del 10%. Las dos pruebas se corresponderán con los temas 1 y 2 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.
20
Prueba mixta B1 El examen final, con un valor entre el 60 y el 80% (dependiendo de la calificación obtenida en los controles de los temas 1 e 2), consistirá en realizar una prueba escrita teórico-práctica. 60
Prácticas de laboratorio C2 C1 Para evaluar el grado de comprensión y aprendizaje de estas prácticas, se programarán 2 o 3 pruebas de evaluación, que se realizarán durante las clases de laboratorio y que otorgarán el 20% de la nota final.
Para los alumnos matriculados a tiempo completo, la nota de prácticas no es recuperable mediante la realización de otra prueba. Los alumnos matriculados a tiempo parcial, que no hayan sido evaluados de la parte de prácticas de laboratorio, podrán realizar una prueba específica para recuperar el 20% de la nota correspondiente a esta parte.
20
 
Observaciones evaluación
<p>El alumno acabará el período de clases con un máximo de un 40% de la calificación, que obtendrá a través de los dos controles escritos (10% cada uno) y de las dos o tres pruebas de evaluación de las prácticas de laboratorio (20%). </p><p>En la fecha que establezca la Facultad en su programación anual, el alumno realizará, por escrito, el examen final de la materia, en el que tendrá que responder a 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 (del tipo de bolígrafo o calculadora).</p><p>La nota obtenida el día del examen final se reescalará de forma que el alumno tenga la oportunidad de recuperar el 20% de la calificación correspondiente a los controles escritos (no podrá recuperarse el 20% de la nota de la parte de evaluación de las prácticas de laboratorio). De esta manera, dependiendo de la puntuación obtenida por el alumno en los dos controles escritos, la nota máxima del examen final estará comprendida entre 6 y 8 puntos (sobre 10).</p><p>Así, supuesto que P es la nota total de prácticas (entre 0 y 2 puntos), C es la nota final de los controles de los temas 1 y 2 (entre 0 y 2 puntos) y F es la nota del examen final (entre 0 y 10 puntos), la calificación final de la asignatura es P+C+0'1*(8-C)*F.</p><p>El día del examen final, los alumnos a tiempo parcial, que no hayan sido evaluados con anterioridad&nbsp;de la parte de prácticas de laboratorio, podrán realizar una prueba específica para recuperar el 20% de la nota correspondiente a dicha parte.</p>

Fuentes de información
Básica Eguzkitza Arrizabalaga, J.M. (2014). Laboratorio de estadística y probabilidad con R. Gami Editorial
Cao, R., Francisco, M., Naya, S., Presedo, M.A., Vázquez, M., Vilar, J.A. y Vilar, J.M. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ediciones Pirámide

Complementária Gonick, L. y Smith, W. (2001). Á estatística ¡en caricaturas!. SGAPEIO
R Development Core Team (2000). Introducción a R. http://www.r-project.org/
Blasco Lorenzo, A. y Pérez Díaz, S. (2015). Modelos aleatorios en ingeniería. Paraninfo
Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (2004). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. McGraw-Hill
Devore, J.L. (2008). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Thomson
Walpole, R.E., Myers, S.L. y Myers, R. (2000). Probabilidad y Estadística para Ingenieríos. Prentice Hall
Hernández, V., Ramos, E. y Yáñez, I. (2007). Probabilidad y sus aplicaciones en Ingeniería Informática. Ediciones Académicas
Ugarte, M.D., Militino, A.F., Arnholt, A.T. (2008). Probability and Statistics with R. Chapman and Hall/CRC
Horgan, J.M. (2009). Probability with R. An Introduction with Computer Science Applications. Wiley


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario
Modelos de Regresión/614G02012
Modelización Estadística de Datos de Alta Dimensión/614G02013
Inferencia Estadística/614G02007

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