|
Guía DocenteCurso Escola Técnica Superior de Enxeñeiros de Camiños, Canais e Portos |
| Grao en Enxeñaría de Obras Públicas |
 Asignaturas |
| Estatística |
| Contidos |
| Datos Identificativos | 2017/18 | |||||||||||||
| Asignatura | Estatística | Código | 632G01017 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 2º cuadrimestre |
Segundo | Formación básica | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Temas | Subtemas |
| PRELIMINARES | * Conceptos básicos de Combinatoria * Introdución ao software R |
| ESTATÍSTICA DESCRITIVA | * As variables estatísticas * Datos univariantes: Distribución de frecuencias: representacións gráficas * Medidas numéricas descritivas: Medidas de posición. Medidas de dispersión. Medidas de agrupamento. Diagramas de caixa. * Datos bivariantes: Comparación de variables. Relación entre variables: a recta de regresión. * Comandos relevantes de R |
| PROBABILIDADE | * Experimento aleatorio. Espazo mostral. Sucesos. Probabilidade * Propiedades da probabilidade * Sucesos independentes. Probabilidade condicionada. Independencia de máis de dous sucesos * Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes |
| VARIABLES ALEATORIAS | * Definición de variable aleatoria. Exemplos. Rango dunha variable aleatoria. Función de distribución acumulada dunha variable aleatoria. * Variables aleatorias discretas. Función de probabilidade * Variables aleatorias continuas. Función de densidade * Concepto de variables aleatorias conxuntas e de independencia de variables aleatorias. |
| MOMENTOS DUNHA DISTRIBUCIÓN | * Esperanza matemática. Propiedades. * Varianza. Desigualdade de Tchebychev. * Outras características dunha variable aleatoria: coeficiente de variación, mediana, cuantís, moda. |
| DISTRIBUCIÓNS FUNDAMENTAIS | * Principais distribucións discretas: Bernoulli, binomial, Poisson. * Principais distribucións continuas: uniforme, exponencial, normal. * Aproximacións pola distribución normal: Teorema do Límite Central. * Comandos relevantes de R |
| INTRODUCIÓN Á INFERENCIA ESTATÍSTICA | * Inferencia paramétrica. Mostraxe aleatoria simple. * Estatísticos. Media e varianza mostrais. Distribución da media mostral. * Estimación puntual. Método dos momentos. Estimadores insesgados. Varianza dun estimador insesgado. * Concepto de intervalo de confianza. Estadísticos pivote. * Concepto de contraste de hipóteses. Elementos dun contraste. Nivel p dunha mostra. |
| INFERENCIA SOBRE AS MEDIAS | * Intervalos de confianza sobre a media. A distribución t de Student. * Intervalos de confianza sobre a diferencia de medias. Datos emparellados. * Contrastes de hipóteses sobre medias e diferencia de medias. * Contrastes sobre proporcións e diferencia de proporcións. * Normalidade dos datos: gráficas cuantil/cuantil. * Comandos relevantes de R |
| INFERENCIA SOBRE AS VARIANZAS | * Intervalos de confianza sobre a varianza. A distribución chi cadrado. * Intervalos de confianza sobre o cociente de varianzas. A distribución F de Fisher. * Contrastes de hipóteses sobre varianzas e cociente de varianzas. * Comandos relevantes de R |
|
