Universidad Pública de Navarra



Euskara | Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021  |  2019/2020 
Graduado o Graduada en Ingeniería en Tecnologías Industriales por la Universidad Pública de Navarra
Código: 242201 Asignatura: ESTADÍSTICA
Créditos: 6 Tipo: Básica Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
LACASTA REMON, MARIA YOLANDA   [Tutorías ] BELLOSO EZCURRA, JOSE JAVIER   [Tutorías ]
SERRANO HERNANDEZ, ADRIAN (Resp)   [Tutorías ] GARCIA DE VICUÑA BILBAO, DANIEL   [Tutorías ]
BALLANO BIURRUN, AITOR   [Tutorías ] GARCIA HERRERA, ALISSON MAURINNE   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Matemáticas

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Descripción/Contenidos

Estadística Descriptiva
Probabilidad
Inferencia Estadística
Introducción a la Modelización Estadística

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Competencias genéricas

Las competencias genéricas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

  • CG3: Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
  • CG4: Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.

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Competencias específicas

Las competencias específicas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

  • CFB1: Poseer 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.
  • CFB3: Poseer conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.

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Resultados aprendizaje

R1 Efectuar análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos.

R2 Aplicar los tratamientos estadísticos adecuados según la naturaleza de las variables estadísticas que conforman una base de datos.

R3 Manejar un paquete estadístico para el tratamiento estadístico de bases de datos y de resultados de simulaciones de fenómenos aleatorios.

R4 Reconocer las principales distribuciones de probabilidad, tanto discretas como continuas, junto con métodos generales del cálculo de probabilidades.

R5 Utilizar herramientas estadísticas para estimar de modo adecuado los parámetros desconocidos de los modelos estadísticos planteados en la ingeniería mediante los métodos de estimación puntual y por intervalos.

R6 Aprender técnicas estadísticas que faciliten el proceso de toma de decisiones en ambiente de incertidumbre.

 

 

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no Presenciales
A-1 Clases teóricas 45  
A-2 Prácticas 15  
A-3 Auto estudio
   75
A-4 Pruebas de evaluación y tutorías
 15  
Total 75 75

I

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Idiomas

Castellano con algún material de apoyo en castellano e inglés

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Evaluación

Resultados de
aprendizaje		 Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
R1, R2, R3, R4, R5, R6 Pruebas de respuesta larga. 60 Sí 5/10
R3, R4, R6 Trabajos, informes y/o pruebas presenciales 30 Sí No
R1, R2, R3, R6 Pruebas presenciales y/o informes de trabajo experimental 10 Sí No

 

 

 

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Temario

Estadística Descriptiva

  • Medidas de posición y dispersión. Frecuencias absolutas y relativas. Representaciones gráficas

Probabilidad

  • Espacio muestral y sucesos
  • Probabilidad condicionada, probabilidad total, regla de Bayes y sucesos independientes
  • 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
  • Distribución conjunta, marginal y condicionada de variables aleatorias discretas y continuas

Inferencia Estadística

  • Introducción al muestreo. Parámetros y estimadores
  • Distribución ji-cuadrado y t-Student
  • Distribución en el muestreo de la media, la diferencia de medias y la proporción
  • Distribución F
  • Distribución en el muestreo de la varianza y cociente de varianzas.
  • Estimación puntual y propiedades de los estimadores. Error cuadrático medio
  • Introducción a los intervalos de confianza. Tipos de intervalos
  • Contrastes de hipótesis. Introducción. Error tipo I y tipo II. P-valor y potencia. Tipos de contrastes

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


Básica

  • Montgomery, D.C. (2002). Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley
  • Ugarte, M. D., Militino, A. F., Arnholt, A. T. (2016). Probability and Statistics with R. CRC Press/Chapman and Hall. 2nd Edition

Complementaria

  • Devore, J. (2005) Applied statistics for engineers and scientists. Thomson

  • Mendenhall, W. (1997). Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. Prentice-Hall

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Lugar de impartición

Aulario Universidad Pública de Navarra

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