Datos Identificativos 2018/19
Asignatura (*) ESTADÍSTICA Código 730G03008
Titulación
Grao en Enxeñaría Mecánica
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 2º cuatrimestre
Primero Formación básica 6
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Economía
Empresa
Matemáticas
Coordinador/a
Naya Fernandez, Salvador
Correo electrónico
salvador.naya@udc.es
Profesorado
Barbeito Cal, Inés
Borrajo López, Laura
Cao Abad, Ricardo
García Jurado, Ignacio
Naya Fernandez, Salvador
Quintela Del Rio, Alejandro
Tarrio Saavedra, Javier
Vilar Fernandez, Jose Antonio
Correo electrónico
ines.barbeito@udc.es
laura.borrajo@udc.es
ricardo.cao@udc.es
ignacio.garcia.jurado@udc.es
salvador.naya@udc.es
alejandro.quintela@udc.es
javier.tarrio@udc.es
jose.vilarf@udc.es
Web
Descripción general Esta materia introduce os conceptos básicos da análise estatística de datos, desde a análise exploratoria (incluindo as principais ferramentas gráficas) ata a inferencia estatística, pasando pola introducción á probabilidade, o concepto de variable aleatoria e as ferramentas fundamentais do control estatístico da calidade, enfocando a súa docencia para a resolución de problemas prácticos en enxeñaría industrial.

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 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.
B2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
B3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
B4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
B5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
B6 Ser capaz de concebir, diseñar o poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación con rigor científico para resolver cualquier problema planteado, así como de que comuniquen sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que la sustentan- públicos especializados y no especializados de una manera clara y sin ambigüedades.
B7 Ser capaz de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
C1 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.
C4 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 del título
Describir estatísticamente una muestra, resumirla mediante tablas, gráficos y medidas descriptivas. A1
B3
B4
B5
C1
Conocer los conceptos, resultados fundamentales y aplicaciones de la probabilidad, A1
B3
B5
B6
B7
C1
Utilizar métodos de Inferencia Estadística (estimación de parámetros y contraste de hipóteses) y aplicarlos a la toma de decisiones A1
B2
B3
C4

Contenidos
Tema Subtema
Descripción estadística de una variable. Conceptos generales.
Distribuciones de frecuencias.
Representaciones gráficas.
Medidas características.
Descripción estadística de varias variables. Vectores estadísticos.
Regresión lineal.
Correlación.
Probabilidad. Conceptos generales.
Definición axiomática de Kolmogorov.
Asignación de probabilidades: regla de Laplace.
Probabilidad condicionada. Definición de probabilidad condicionada.
Independencia de sucesos.
Teoremas del producto, de la probabilidad total y de Bayes.
Variables aleatorias unidimensionales. Concepto de variable aleatoria unidimensional.
Variables aleatorias discretas y continuas.
Transformación de variables aleatorias.
Medidas características de una variable aleatoria. Desigualdade de Tchebychev.
Distribucións notables discretas. Variables aleatorias discretas notables: Distribución uniforme discreta. Distribución de Bernoulli. Distribución binomial. Distribución geométrica. Distribución binomial negativa. Distribución de Poisson. Distribución Hipergeométrica
Distribuciones notables continuas. Variables aleatorias continuas notables: normal. El teorema central del límite. Aproximación entre distribuciones. Distribución chi-cuadrado de Pearson. Distribución t de Student. Distribución F de Fisher-Snedecor.
Introducción a la inferencia estadística. Conceptos generales. Muestreo. Generación de variables aleatorias. Concepto de estimador puntual. La distribución en el muestreo de un estimador puntual.
Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Métodos de obtención de estimadores. Estimador puntual de la media. Estimador puntual de la varianza. Estimador puntual de una proporción.
Estimación por intervalos de confianza. Concepto de intervalo de confianza. Intervalos de confianza para la media. Intervalo de confianza para la varianza. Intervalo de confianza para una proporción. Intervalos de confianza para la diferencia de medias. Intervalo de confianza para el cociente de varianzas. Intervalo de confianza para la diferencia de proporciones.
Contraste de hipótesis Conceptos generales. Nivel crítico y nivel de significación de un contraste. Potencia de un contraste. Procedimiento general de contraste de hipótesis. Contrastes para la media. Contraste para la varianza. Contraste para una proporción. Contrastes para la diferencia de medias. Contraste para el cociente de varianzas. Contraste para la diferencia de proporciones. Contrastes de posición. Contrastes de bondad de ajuste. Contrastes de independencia. Contrastes de homogeneidad.
Introducción al control estadístico de la calidad Conceptos básicos. Metodología Seis Sigma. Principales herramientas de control estadístico de la calidad.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A1 B2 B3 B4 C4 30 45 75
Solución de problemas A1 B2 B6 B7 C4 20 30 50
Prácticas a través de TIC C1 10 10 20
Prueba objetiva A1 B3 B5 2.125 2.125 4.25
 
Atención personalizada 0.75 0 0.75
 
(*)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 profesor explicará, con la ayuda de medios audiovisuales adecuados (ordenador portátil y cañón de vídeo), los principales contenidos de la materia.
Solución de problemas Se realizarán seminarios de resolución de problemas, en grupos de tamaño intermedio, con el objeto de fijar los conceptos mostrados en las sesiones magistrales y proporcionar a los alumnos conocimientos de las metodologías para la resolución práctica de problemas de estadística.
Prácticas a través de TIC Parte de las clases prácticas se realizarán en un laboratorio informático donde, con la ayuda de un paquete estadístico (software libre R), se desarrollarán distintas prácticas a partir de datos reales o simulados, proporcionados con anterioridad a los alumnos.
Prueba objetiva Al finalizar el curso se realizará una prueba/examen tipo test compuesta de 15-20 cuestiones prácticas y teóricas correspondientes al temario de la asignatura.

Atención personalizada
Metodologías
Sesión magistral
Descripción
La atención personalizada al estudiante se llevará a cabo mediante tutorías.

En el caso de estudiantes con dispensa académica, se podrán realizar tutorías presenciales y virtuales (correo electrónico, videoconferencias), que permitirán al alumno seguir satisfactoriamente la asignatura.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prácticas a través de TIC C1 Cuestionario que evaluará el conocimiento del programa estadístico empleado en las prácticas (R) 25
Prueba objetiva A1 B3 B5 Exame escrito tipo test constituido por entre 15 e 20 preguntas, tanto prácticas como teóricas, acerca da materia do curso. 75
 
Observaciones evaluación

Evaluación en la primeira oportunidad

La nota de la prueba objetiva se ponderará con la calificación correspondiente a la entrega opcional de trabajos relacionados con las prácticas realizadas con software estadístico R (máximo 1.5 puntos) y con la nota de asistencia a clases prácticas (máximo 1 punto), siendo preciso obtener por lo menos una nota de 3.5 sobre 10 en la prueba objetiva para poder hacer esta compensación. 

Evaluación en la segunda oportunidad

La evaluación se hará siguiendo el mismo procedimiento que en la primera oportunidad.

En el caso de alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exección de asistencia que decida no asistir a clases, será evaluado en las dos oportunidades como el resto del alumnado que se encuentra en una situación similar.


Fuentes de información
Básica http://www.r-project.org/ (). .
Montgomery D., Runger G. C. (2014). Applied Statistics and Probability for Engineers. Wiley
Cao R., Franciso M, Naya S., Presedo M., Vázquez M., Vilar J.A. y Vilar J.M. (2005). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Editorial Pirámide

Web donde se pueden descargar recursor del programa R

Complementária


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
CÁLCULO/730G01101
ALGEBRA/730G01106

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios
<p>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":</p><p>            La entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta materia:</p><p>             •  Se solicitarán en formato virtual y/o soporte informático</p><p>             •  Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos</p><p>             •  En caso de ser necesario realizarlos en papel:</p><p>                  -     No se emplearán plásticos</p><p>                 -      Se realizarán impresiones a doble cara.</p><p>                 -      Se empleará papel reciclado.</p><p>                 -      Se evitará la impresión de borradores.</p><p>• Se debe de hacer un uso sostenible de los recursos y la prevención de impactos negativos sobre el medio natural</p><p>• Se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas, y se influirá en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad.  </p><p>• Se deberán detectar situaciones de discriminación y se propondrán acciones y medidas para corregirlas.</p>


(*) 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