Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 501201 | Asignatura: ESTADÍSTICA | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Básica | Curso: 1 | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| URMENETA MARTIN-CALERO, MARÍA DEL HENAR (Resp) [Tutorías ] | |||||
Descripción/Contenidos
Estadística Descriptiva: tipos de datos, tipos de variables, resumen de las características de una variable estadística y sus gráficos, resumen de la relación entre variables estadísticas y análisis gráfico. Datos bivariantes y multivariantes.
Probabilidad: componentes de modelización matemática de un fenómeno aleatorio, probabilidad condicionada, independencia, experimentos dependientes e independientes. Variables aleatorias: modelos de distribución de probabilidad, variables bidimensionales, independencia e incorrelación.
Inferencia estadística: términos básicos en inferencia, inferencia paramétrica y no paramétrica, introducción a la modelización estadística (diseño de experimentos básicos y regresión).
Descriptores
Estadística Descriptiva, Probabilidad, Inferencia Estadística, Modelización Estadística
Prerrequisitos:
Se necesira cálculo elemental de matemáticas y análisis de funciones del nivel de bachillerato que incluya gráfica , derivada e integral definida de de una función.
Competencias genéricas
- CB1:Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- 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.
Competencias específicas
- CG2: Conocimiento adecuado de los problemas físicos, las tecnologías, maquinaria y sistemas de suministro hídrico y energético, los límites impuestos por factores presupuestarios y normativa constructiva, y las relaciones entre las instalaciones o edificaciones y explotaciones agrarias, las industrias agroalimentarias y los espacios relacionados con la jardinería y el paisajismo con su entorno social y ambiental, así como la necesidad de relacionar aquellos y ese entorno con las necesidades humanas y de preservación del medio ambiente.
- CE1: 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.
Resultados aprendizaje
R1-Efectuar análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos con objeto de poder resumir de modo efectivo y preciso la información al redactar informes o memorias.
R2- Manejar un paquete estadístico para el tratamiento de bases de datos y de resultados de simulaciones de fenómenos aleatorios.
R3- Modelizar problemas en ambiente de incertidumbre mediante la asignación de probabilidad de sucesos, del cálculo de la probabilidad condicionada y del uso de la independencia de sucesos.
R4- Reconocer las principales distribuciones de probabilidad, tanto discretas como continuas, junto con métodos generales del cálculo de probabilidades.
R5- Utilizar las técnicas inferenciales clásicas: estimación puntual, por intervalos y contrastes de hipótesis.
R6- Construir modelos estadísticos básicos utilizados en el diseño de experimentos y en tasaciones, valoraciones y análisis del impacto ambiental.
RESULTADOS APRENDIZAJE ENAEE:
ENAEE-3: Un conocimiento adecuado de su rama de ingeniería que incluya algún conocimiento a la vanguardia de su campo.
ENAEE-7: La capacidad de elegir y aplicar métodos analíticos y de modelización adecuados.
ENAEE-11: La capacidad de diseñar y realizar experimentos, interpretar los resultados y sacar conclusiones.
Metodología
| Metodología - Actividad | Horas Presenciales | Horas no Presenciales |
| A-1 Clase Magistral | 30 | 30 |
| A-2 Clase participativa y actividad dirigida | 12 | 16 |
| A-3 Laboratorio | 15 | 22 |
| A-4 Trabajo teórico ¿ práctico | 22 | |
| A-5 Proyecto de alcance reducido | ||
| A-6 Proyecto de alcance amplio (tutorías) | ||
| A-7 Actividades de evaluación | 3 | |
| Total | 60 | 90 |
Evaluación
| Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
| R1,R2, R3, R4, R5, R6 Análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos Uso del paquete de R-Commander para los cálculos estadísticos. Modelizar problemas en ambiente de incertidumbre, la asignación de probabilidad, cálculo de la probabilidad condicionada y del uso de la independencia de sucesos. | Examen Teórico-Práctico | 17-20 | no |
| R1,R2, R3, R4, R5, R6 Distribuciones de probabilidad, discretas y continuas. Métodos generales del cálculo de probabilidades y sus principles características. Uso del paquete de R-Commander para los cálculos de probabilidad simulación. | Examen Teórico-Práctico | 17-20 | no |
| R1,R2, R3, R4, R5, R6 Técnicas inferenciales clásicas: estimación puntual, por intervalos y contrastes de hipótesis. Modelos estadísticos básicos. Uso del paquete de R-Commander para resolver intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Más los apartados incluidos anteriormente: Modelizar problemas en ambiente de incertidumbre, la asignación de probabilidad, cálculo de la probabilidad condicionada y del uso de la independencia de sucesos. Distribuciones de probabilidad, discretas y continuas. Métodos generales del cálculo de probabilidades y sus principles características. Uso del paquete de R-Commander para los cálculos de probabilidad simulación. | Examen Teórico-Práctico | 55-60 | si |
| R1,R2, R3, R4, R5, R6 Análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos Uso del paquete de R-Commander para los cálculos estadísticos. | Trabajo práctico en grupo | 0-5 | no |
Temario
Estadística Descriptiva
- Medidas de posición y dispersión. Frecuencias absolutas y relativas. Representaciones gráficas
- Descripción de variables bidimensionales. Regresión.
- Introducción a R-Commander y R. Archivos de datos y herramientas para su análisis descriptivo.
Probabilidad
- Espacio muestral y sucesos
- Probabilidad condicionada, probabilidad total, regla de Bayes y sucesos independientes. Aplicación a modelos genéticos.
- Función de densidad y de distribución. Mediana, moda, percentiles y momentos
- Variables aleatorias discretas: Uniforme, binomial y Poisson. Variables aleatorias continuas: Uniforme, exponencial y normal
- Vectores aleatorios discretos. Distribución conjunta, marginales, condiconadas. Covarianza. Independencia
- Distribuciones en R-Commander o R, gráficas, cálculo de probabilidades, cálculo de cuantiles y simulación de muestras.
Inferencia Estadística
- Distribución en el muestreo de la media, la diferencia de medias y la proporción y diferencia de proporciones.
- Distribución en el muestreo de la varianza y cociente de varianzas.
- Estimación puntual y propiedades de los estimadores; insesgadez y eficiencia.
- Intervalos de confianza.Introducción, margen de error, nivel de confianza y economia muestral. Intervalos para media, varianzas y proporciones.
- Contrastes de hipótesis. Introducción, hipótesis, error tipo I y tipo II, P-valor y potencia. Contrastes para media, varianzas y proporciones.
- Intervalos y contrastes con R-commander o R
Introducción a la Modelización Estadística
- Análisis de Varianza
- Modelo de regresión lineal
- Presentación de los modelos y su análisis en R-Commander o R.
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Ross, S. (2007) Introducción a la estadística. Reverté
Devore, J. (2005) Applied statistics for engineers and scientists. Thomson
Montgomery, D.C. (2002). Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley
Sáez del Castillo, C. Estadística con R y R-Commander (2010) (Libre distribución)