Universidad Pública de Navarra



Euskara | Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021  |  2019/2020 
Graduado o Graduada en Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural por la 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 ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Estadística

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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).

 

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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.

 

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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.

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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.

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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

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Idiomas

Castellano, Inglés y Euskera

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje		 Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
 R1,R2, R3,  R6 Prueba escrita 60 Sí 3/10
R2, R4, R5, R6 Resolución individual de problemas y prácticas en el ordenador con ayuda de software estadístico 40 Sí 3/10

La nota mínima para cada una de las pruebas para hacer el promedio ponderado según los pesos establecidos será de 3.

Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso). 



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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. 

 

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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)

 

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Lugar de impartición

Aulario del Campus Arrosadía

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