Datos Identificativos 2019/20
Asignatura (*) ESTADÍSTICA Código 730G04008
Titulación
Grao en enxeñaría en Tecnoloxías Industriais
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 2º cuatrimestre
Primero Formación básica 6
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Análise Económica e Administración de Empresas
Economía
Empresa
Matemáticas
Coordinador/a
Garcia del Valle, Alejandro
Correo electrónico
alejandro.garcia.delvalle@udc.es
Profesorado
Garcia del Valle, Alejandro
Correo electrónico
alejandro.garcia.delvalle@udc.es
Web
Descripción general Este curso ensina os conceptos de Estatística Aplicada á Enxeñaría Industrial

Competencias del título
Código Competencias del título
A1 FB1 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 CB2 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 CB3 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 CB4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
B5 CB5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
B6 B3 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 B5 Ser capaz de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
C1 C3 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 C6 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
Ser capaz de resolver los problemas matemáticos de Estadística que puedan aplicarse en la ingeniería. A1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
C1
C4

Contenidos
Tema Subtema
Los bloques o temas siguientes desarrollan los contenidos establecidos en la ficha de la Memoria de Verificación que son: Estadística
1. Introducción a la Estadística. Introducción. Fenómenos aleatorios. Inferencia estadística. Etapas de una investigación estadística. Análisis de las principales partes de la asignatura. Problemas.
2. Análisis exploratorio de datos. Estadística descriptiva. Tabulación de una muestra con datos repetitivos: tabla de frecuencias. Histograma. Diagrama acumulativo. Tabulación de una muestra con datos no repetitivos: tabla de frecuencias. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Otras medidas de dispersión. Medidas de forma. Diagrama de cajas y bigotes. Análisis de la estabilidad de las frecuencias relativas. Problemas.
3. Probabilidad. Espacio muestral. Operaciones con suceso. Técnicas de conteo. Propiedades fundamentales de las frecuencias. Axiomas de las probabilidades. Función de probabilidad. Propiedades deducidas de los axiomas. Definición de probabilidad según Laplace. Probabilidad condicionada. Teorema del producto. Teorema de la probabilidad total. Teorema de Bayes. Dependencia e independencia de sucesos. Problemas.
4. Variable aleatoria Variable aleatoria. Variable aleatoria discreta: características. Variable aleatoria continua: características. Teorema de Tchebycheff. Función característica. Transformación de variables aleatorias. Problemas.
5. Distribuciones discretas especiales. Introducción. Pruebas de Bernouilli. Distribución binomial. Distribución geométrica. Distribución hipergeométrica. Distribución de Poisson. Aproximación de distribuciones. Problemas.
6. Distribuciones continuas especiales. Introducción. Distribución uniforme. Distribuciones Erlang y gamma. Distribución exponencial. Distribución de Weibull. Distribución normal. Gráficos de probabilidad. Problemas.
7. Distribuciones de probabilidad conjuntas. Distribuciones de probabilidad conjuntas. Función de distribución conjunta. Distribuciones marginales. Variable aleatoria bidimensional discreta. Variable aleatoria bidimensional continua. Variables aleatorias independientes. Variable aleatoria n dimensional. Esperanza matemática. Teoremas de adición. Transformación de variables aleatorias. Teorema central de límite. Problemas.
8. Inferencia estadística. Muestreo estadístico. Distribuciones asociadas a un proceso de muestreo. Distribución de la media muestral. El estadístico varianza muestral. Distribución Chi cuadrado de Pearson. Muestreo aleatorio simple de una distribución normal. Distribución t de Student. Razón de Student. Distribución F de Snedecor. Problemas.
9. Estimación de parámetros por puntos. Estimación por puntos. Estimadores centrados. Estimadores consistentes. Suficiencia. Criterio de Neyman-Fisher. Métodos de obtención de estimadores. Problemas.
10. Estimación de parámetros por intervalos. Intervalos de confianza. Intervalo de confianza para la media de una población normal con varianza conocida. Intervalo de confianza para la media de una población normal con varianza desconocida. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal. Intervalo de confianza para la proporción de una población. Problemas.
11. Contraste de hipótesis de una sola muestra. Contraste de hipótesis estadísticas. Contrastes unilaterales y bilaterales. Valores P en contraste de hipótesis. Conexión entre contrastes de hipótesis e intervalos de confianza. Procedimiento general para contrastes de hipótesis. Test de la media de una población normal con varianza conocida. Test de la media de una población normal con varianza desconocida. Contraste de la varianza y de la desviación típica de una distribución normal. Contraste de la proporción de una población. Contraste de la bondad de ajuste. Contraste con tablas de contingencia. Problemas.
12. Regresión. Asociación entre variables aleatorias. Análisis de regresión. Regresión lineal mínimo cuadrática. Problemas.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C4 C1 25 45 70
Solución de problemas A1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C1 C4 20 20 40
Prácticas a través de TIC A1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C4 C1 12 18 30
Prueba mixta A1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C4 C1 3 6 9
 
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 Clases magistrales de los temas de la asignatura.
Solución de problemas Resolución de ejercicios y problemas estadísticos que aparecen en ingeniería.
Prácticas a través de TIC Resolución de casos prácticos de problemas estadísticos mediante Excel.
Prueba mixta Examen parcial de los primeros temas de la asignatura.

Atención personalizada
Metodologías
Prueba mixta
Prácticas a través de TIC
Descripción
La atención personalizada se hará en las horas de tutorías.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prueba mixta A1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C4 C1 Se tratan de dos pruebas mixtas.

Prueba mixta 1: Examen parcial de los primeros temas de la asignatura con preguntas tipo test y resolución de problemas. Esta prueba tiene un peso del 20%. Caso de aprobar, esta prueba libera la parte correspondiente de la Prueba mixta 2.

Pueba mixta 2: Examen final de la asignatura con preguntas tipo test y resolución de problemas. Esta prueba tiene un peso del 50%.
70
Prácticas a través de TIC A1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C4 C1 Evaluación de casos prácticos resueltos en Grupos Pequeños. 30
 
Observaciones evaluación
<p>Evaluación de primera oportunidad: se calculará una nota ponderada de acuerdo con los pesos indicados en las Metodologías.</p><p>Evaluación de segunda oportunidad: se seguirá el mismo criterio que para la de primera oportunidad.</p><p>El "alumnado con reconocimiento de dedicación a tiempo parcial y dispensa académica de exención de asistencia" comunicará al inicio del curso su situación a los profesores de la materia, según establece la “Norma que regula el régimen de dedicación al estudio de los estudiantes de grado en la UDC" (Art.3.b e 4.5) y las "Normas de evaluación, revisión y reclamación de las calificaciones de los estudios de grado y máster universitario (Art. 3 e 8b). El alumnado en esta situación será evaluado en la fecha aprobada en la Junta de Escuela, mediante una prueba adicional que consistirá en la resolución de ejercicios sobre los contenidos del paso 3 de la Guía. Esta prueba equivale a las "Prácticas a través de TIC" y tiene un peso del 30%.</p>

Fuentes de información
Básica Douglas C. Montgomery, George C. Runger (2011). Applied Statistics and Probability for Engineers. John Wiley
García del Valle, Alejandro; Crespo, Diego (2010). Apuntes de Estadística para Ingenieros. Moodle UDC

Complementária S. Christian Albright, Wayne Winston, Christopher J. Zappe (1999). Data Analysis &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp; Decision Making with Microsoft Excel. Duxbury
Ronald E. Warpole (1999). Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Pearson


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario
ORGANIZACIÓN DE EMPRESAS/730G03024
SIMULACIÓN DE PROCESOS INDUSTRIALES Y OPTIMIZACIÓN/730G04065

Otros comentarios

Se debe de hacer un uso sostenible de los recursos para prevenir el impacto negativo sobre el medio natural. Por este motivo la entrega de los trabajos documentales que se realicen en esta materia:

•&nbsp; Se solicitarán en formato virtual y/o soporte informático

•&nbsp; Se realizará a través de Moodle, en formato digital sin necesidad de imprimirlos

•&nbsp; En caso de ser necesario hacerlos en papel: a) no se emplearán plásticos, b) se realizarán impresiones a doble cara, c) se empleará papel reciclado, d) se evitará la impresión de borradores.



(*) 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