Universidad Pública de Navarra



EnglishEuskara | Año Académico: 2018/2019 | Otros años:  2017/2018 
Doble grado en Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural e Innovación de Procesos y Productos Alimentarios por la Universidad Pública de Navarra
Código: 503106 Asignatura: ESTADÍSTICA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesores
URMENETA MARTIN-CALERO, MARÍA DEL HENAR (Resp)

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Estadística

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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.

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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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Relación actividades formativas-competencias

Competencia Actividad Formativa
CG2  A-1, A-2, A-3, A-4, A-7
CE1  A-1, A-2, A-3, A-4, A-7
CB1 A-4
CB2 A-4

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Idiomas

Castellano, Inglés y Euskera

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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

 

 

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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.

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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.  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, 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

 

Introducción a la Modelización Estadística

 

  • Análisis de Varianza
  • Modelo de regresión lineal
  • Presentación de los modelos y su análisis en R-Commander.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor 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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