Identifying Data 2019/20
Subject (*) Statistics Code 771G01007
Study programme
Grao en Enxeñaría de Deseño Industrial e Desenvolvemento do Produto
Descriptors Cycle Period Year Type Credits
Graduate 1st four-month period
 Second Obligatory 6
Language
Spanish
Galician
Teaching method Face-to-face
Prerequisites
Department Matemáticas
Coordinador
Cobeño Arlegui, Fernando
 E-mail
fernando.cobeno@udc.es
Lecturers
Anton Nacimiento, Jose Augusto
Cobeño Arlegui, Fernando
Deibe Díaz, Álvaro
Díaz Díaz, Ana María
 E-mail
jose.augusto.anton@udc.es
fernando.cobeno@udc.es
alvaro.deibe@udc.es
ana.ddiaz@udc.es
Web http://www.eudi.udc.es
General description

Study programme competencies
Code Study programme competences
A1 Aplicar o coñecemento das diferentes áreas involucradas no Plano Formativo.
A4 Traballar de forma efectiva como individuo e como membro de equipos diversos e multidisciplinares.
A5 Identificar, formular e resolver problemas de enxeñaría.
A6 Formación amplia que posibilite a comprensión do impacto das solucións de enxeñaría nos contextos económico, medioambiental, social e global.
A7 Capacidade para deseño, redacción e dirección de proxectos, en todas as súas diversidades e fases.
A8 Capacidade de usar as técnicas, habilidades e ferramentas modernas para a práctica da enxeñaría.
A10 Comprensión das responsabilidades éticas e sociais derivadas da súa actividade profesional.
B1 Capacidade de comunicación oral e escrita de maneira efectiva con ética e responsabilidade social como cidadán e como profesional.
B2 Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo para cuestionar a realidade, buscar e propoñer solucións innovadoras a nivel formal, funcional e técnico.
B4 Traballar de forma colaborativa. Coñecer as dinámicas de grupo e o traballo en equipo.
B5 Resolver problemas de forma efectiva.
B6 Traballar de forma autónoma con iniciativa.
B7 Capacidade de liderado e para a toma de decisións.
B9 Comunicarse de maneira efectiva nun entorno de traballo.
B11 Capacidade de análise e síntese.
B12 Comprensión das responsabilidades éticas e sociales derivadas da súa actividade profesional

Learning aims
Learning outcomes Study programme competences
A1
A4
A5
A6
A7
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A10
 B1
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B11
B12

Contents
Topic Sub-topic
TEMA 1. INTRODUCCIÓN
 1. Introducción.
2. Fenómenos aleatorios.
3. Inferencia estadística.
4. Etapas de una investigación estadística.
5. Análisis de las principales partes de la asignatura.
TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
 1. Tabulación de una muestra no agrupada.
2. Tablas de frecuencias relativas y acumuladas.
3. Tabulación de una muestra agrupada.
4. Tabla de frecuencias relativas y acumuladas.
5. Media y varianza de una muestra.
6. Varianza muestral.
7. Codificación.
8. Mediana, moda, rango, cuartiles, coeficiente de variación.
9. Análisis de la estabilidad de las frecuencias relativas.
TEMA 3. SUCESOS. PROBABILIDAD
 1. Introducción.
2. Espacio muestral.
3. Operaciones con sucesos.
4. Propiedades fundamentales de las frecuencias.
5. Axiomas de las probabilidades.
6. Función de probabilidad.
7. Propiedades deducidas de los axiomas.
8. Definición de probabilidad según Laplace.
TEMA 4. PROBABILIDAD CONDICIONADA
 1. Frecuencias relativas condicionadas.
2. Probabilidad condicionada.
3. Teorema de la probabilidad compuesta o del producto.
4. Teorema de la probabilidad total.
5. Teoremas de Bayes. Dependencia e independencia de sucesos.
6. Pruebas de Bernouilli.
7. Distribución binomial.
8. Distribución hipergeométrica.
TEMA 5. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA
 1. Introducción
2. Variable aleatoria discreta. Distribución de probabilidad.
3. Función de distribución.
4. Variable estadística y variable aleatoria discreta.
5. Características de la distribución de una variable aleatoria discreta.
5.1 Media y esperanza matemática.
5.2 Momentos.
5.3 Propiedades lineales del operador E.
5.4 Relación entre momentos centrales y momentos ordinarios.
5.5 Moda, Medianas.
TEMA 6. VARIABLE ALEATORIA CONTINUA
 1. Función de distribución.
2. Función de densidad.
3. Características de una variable aleatoria continua.
3.1 Esperanza Matemática. Propiedades.
3.2 Momentos.
3.3 Moda, Medianas, Cuartiles de orden p.
3.4 Medidas de asimetría y aplastamiento.
3.5 Propiedades de la varianza.
4. Teorema de Tchebycheff.
5. Cálculo de los momentos.
6. Transformación de variables aleatorias.
TEMA 7. DISTRIBUCIONES DISCRETAS
 1. Introducción.
2. Distribución de Bernouilli.
3. Distribución binomial.
4. Distribución de Poisson.
5. Convergencia de la distribución binomial a la de Poisson.
6. Distribución hipergeométrica.
7. Convergencia de la distribución hipergeométrica hacia las distribuciones binomial y de Poisson.
TEMA 8. DISTRIBUCIONES CONTINUAS
 1. Introducción.
2. Distribución uniforme.
3. Distribución gamma.
4. Distribución exponencial.
5. Distribución normal.
6. Tablas.
TEMA 9. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
 1. Introducción.
2. Dependencia de variables aleatorias.
3. Regresión. Función de regresión.
4. Tablas de correlación.
5. Regresión lineal mínimo cuadrática.
TEMA 10. CONTROL DE CALIDAD
 1. Introducción. (Control de procesos, control de recepción, control por variables, por atributos, por número de defectos,...)
2. El Concepto de Proceso bajo control
3. El control de fabricación por variables
4. Intervalos de tolerancia
5. Capacidad del proceso
6. Gráficos de medias y desviaciones típicas
7. Interpretación de gráficos de control: cambios bruscos, tendencias, rachas, periodicidad, estabilidad

Planning
Methodologies / tests Competencies Ordinary class hours Student’s personal work hours Total hours
Objective test A1 A5 A6 A7 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B11 2 0 2
ICT practicals A1 A4 A5 A6 A7 A8 B1 B2 B4 B5 B6 B7 B9 B11 5 18 23
Problem solving A1 A5 A6 A7 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B11 19 60 79
Guest lecture / keynote speech A1 A5 A10 A6 A7 A8 B2 B5 B9 B11 B12 14 30 44
 
Personalized attention 2 0 2
 
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies
Methodologies Description
Objective test Consistirá en la realización de un examen escrito.
ICT practicals Exposición en el aula de informática de la resolución de determinados problemas utilizando herramientas in-formáticas específicas relacionadas con las matemáticas.
Problem solving Clases en el aula, con un alto grado de participación (esperada) del alumno, con la finalidad de presentar problemas habituales y familiarizar al alumno con las pautas de razonamiento y los conocimientos necesarios para conseguir una solución.
Guest lecture / keynote speech Clases teóricas en el aula. Aunque el propósito funda-mental sea lo de impartir los conocimientos teóricos propios de la asignatura, habitualmente se utilizarán ejemplos a modo de problemas o ejercicios con la finalidad de aclarar aquellos puntos de la teoría que se presentan.

Personalized attention
Methodologies
ICT practicals
Problem solving
Description
Se supervisará o traballo persoal do alumno na aula, durante a resolución de exercicios en grupos pequenos.

Assessment
Methodologies Competencies Description Qualification
Objective test A1 A5 A6 A7 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B11 Exame con parte práctica 90
Problem solving A1 A5 A6 A7 B1 B2 B5 B6 B7 B9 B11 Solución de problemas tipo na aula 10
 
Assessment comments

Sources of information
Basic

Alejandro García del Valle, Apuntes de Estadística.

Canavos, G. C., Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos, Ed. McGraw-Hill.

López de la Manzanara, J., Problemas de Estadística, Ed. Pirámide.

Peña Sánchez De Rivera, D., Estadística. Modelos y Métodos, Ed. Alianza Universidad.

Toledo Muñoz, M. I.; Arnaiz Vellando, G., Problemas de Estadística, Ed. Lex Nova.

Ramón Ardanuy Albajar y Quintín Martín Martín, Estadística para Ingenieros, Ed. Hespérides.

López de la Manzanara, J, Problemas de Estadística.. Ed Pirámide.

Ardanuy, R., Martin, Q. Estadística para Ingenieros. Ed. Hespérides.

Canavos, G.C., Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos, Ed. McGraw-Hill.

Navarro, J, Probabilidad y Estadística. Problemas. Ed. Diego Marin.

Peña, D., Estadística modelos y métodos, Ed. Alianza.
Complementary


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