Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021  |  2019/2020 
Graduado o Graduada en Ingeniería en Diseño Mecánico por la Universidad Pública de Navarra
Código: 251205 Asignatura: ESTADÍSTICA
Créditos: 6 Tipo: Básica Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
TRANDAFIR , PAULA CAMELIA (Resp)   [Tutorías ] GARCIA VIDAURRETA, CARLOS   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo de formación básica. Materia:Matemáticas.

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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 en la tecnología específica Diseño Mecánico.

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Competencias específicas

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

  • CB1: 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.
  • CB3: 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 44  
A-2 Prácticas 14  
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos 1  
A-4 Elaboración de trabajo 8  
A-5 Lecturas de material    
A-6 Estudio individual    75
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación 4  
A-8 Tutorías individuales 4  
Total 75 75

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Relación actividades formativas-competencias/resultados de aprendizaje

 

Competencia Actividad formativa
CG-3 A-1, A-2, A-4, A-6, A-8
CG-4 A-1, A-2, A-3, A-4, A-6, A-7, A-8
CB-1 A-1, A-2, A-4, A-6, A-7, A-8
CB-3 A-2, A-4, A-6

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Idiomas

Castellano.

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
R6 Registro del profesor. 5%  No. Sin nota mínima.
R1, R3, R4, R5, R6 Pruebas teórico-prácticas de larga respuesta. 60% Sí, mediante evaluación de recuperación Sin nota mínima.
R1, R2 Trabajos, pruebas e informes.  35% Sí, mediante evaluación de recuperación Nota mínima de 5 puntos sobre 10.

 

 

 

 

 

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Contenidos

Estadística Descriptiva
Probabilidad
Inferencia Estadística
Introducción a la Modelización Estadística

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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

 

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

 

Introducción a la Modelización Estadística

 

  • Análisis de Varianza

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Programa de prácticas experimentales

Prácticas en grupo mediano en las aulas de informática, con el paquete estadístico R.

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Bibliografía

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


Ugarte, M. D., Militino, A. F., Arnholt, A. T. (2008, 2015). Probability and Statistics with R. CRC Press/Chapman and Hall

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

Montgomery, D.C. (2002). Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley

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

V. Hernández, E. Ramos e I. Yáñez (2007). Probabilidad y sus aplicaciones en ingeniería informática. Ed. Ediciones académicas

 

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Lugar de impartición

Campus Tudela.

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