Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Análisis estadístico de datos Código 730495005
Titulación
Mestrado Universitario en Materiais Complexos: Análise Térmica e Reoloxía (plan 2012)
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
Primero Obligatoria 3
Idioma
Inglés
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinador/a
Naya Fernandez, Salvador
Correo electrónico
salvador.naya@udc.es
Profesorado
Francisco Fernandez, Mario
Naya Fernandez, Salvador
Correo electrónico
mario.francisco@udc.es
salvador.naya@udc.es
Web http://www.udc.es
Descripción general Trátase de proporcionar aos estudantes con habilidades de procesamento dos datos estatísticos, modelos de regresión, métodos numéricos.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos

Non se realizarán cambios

2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen

Mantéñense todas as metodoloxías docentes, cambiando unicamente os mecanismos de atención personalizada ao alumnado, que consistirán en clases virtuais e titorías virtuais utilizando Teams

*Metodoloxías docentes que se modifican

Ningunha

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado

Moodle, 1 vez por semana para proporcionar o material da asignatura

Teams, 1 vez por semana (para titorías virtuais ou clases virtuais)

4. Modificacións na avaliación

Non haberá modificacións na avaliación, salvo que esta realizarase utilizando a ferramenta Teams

*Observacións de avaliación:

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía

Non hai modificacións

Competencias del título
Código Competencias 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
B6 Aprender a aprender
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 del título
Formar a los alumnos en los principios teóricos y metodológicos para la investigación cuantitativa, en el sentido del diseño de experimentos y los modelos de regresión. BI7
Conocer las técnicas estadísticas más habituales en el ámbito de estudio BI2
BI6
BI7
Conocer y aplicar técnicas estadísticas al análisis de datos procedentes de ensayos de materiales complejos AI4
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 BI2
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 BI3
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 BI4
Aprender a aprender BI6
Resolver problemas de forma efectiva BI7
Trabajar de forma autónoma con iniciativa BI9
Comunicarse de modo efectivo en un ámbito de trabajo BI12
Actitud orientada al análisis BI13
Capacidad de abstracción, comprensión y simplificación de problemas complejos BI18
Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero. CI2
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. CI4
Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. CI6
Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. CI7
Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. CI8

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 Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / 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
Metodologías
Sesión magistral
Trabajos tutelados
Descripción
Resolución de dudas, aclaraciones, etc.

Análiis y valoración crítica de literatura científica.

Ayuda a su planteamiento y seguimiento.

Seguimiento personalizado de cada una de las fases de los trabajos de curso planteados (individuales o en grupo).

Acompañamiento del alumnado con explicaciones.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Sesión magistral A4 B2 B3 B4 B6 Explicación teórica de temas nucleares o nociones básicas de la materia. La asistencia por parte del alumnado a estas sesiones es obligatoria y 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”. 20
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. 40
 
Observaciones evaluación

La presentación por parte del alumno de los trabajos de curso planteados en la asignatura deberá hacerse como máximo en la fecha oficial del examen de la asignatura para cada una de las convocatorias a las que se presente.

El sistema de evaluación en el caso de dispensa académica será igual que el descrito en este apartado.

Los criterios de evaluación de la segunda oportunidad son los mismos que los de la primera oportunidad.


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

 

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


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 sostenido 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":


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

  • Se solicitarán en formato virtual y/o soporte informático
  • Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos
  • En caso de ser necesario realizarlos en papel:

No se emplearán plásticos.

Se realizarán impresiones a doble cara.

Se empleará papel reciclado.

Se evitará la impresión de borradores.


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


(*) 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