Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 242201 | Asignatura: ESTADÍSTICA | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Básica | Curso: 1 | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Estadística e Investigación Operativa | |||||
| Profesorado: | |||||
| FERNANDEZ MILITINO, ANA (Resp) [Tutorías ] | MOLER CUIRAL, JOSÉ ANTONIO (Resp) [Tutorías ] | ||||
| GOICOA MANGADO, TOMÁS [Tutorías ] | LACASTA REMON, MARIA YOLANDA [Tutorías ] | ||||
| CERVETO PEÑA, FRANCISCO [Tutorías ] | SANTAFE RODRIGO, GUZMAN [Tutorías ] | ||||
| AGUSTIN MARTIN, ALBA MARIA [Tutorías ] | |||||
Descripción/Contenidos
Estadística Descriptiva
Probabilidad
Inferencia Estadística
Introducción a la Modelización Estadística
Descriptores
Estadística Descriptiva, Probabilidad, Inferencia Estadística, Modelización Estadística.
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.
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.
Resultados aprendizaje
A• Efectuar análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos.
B• Aplicar los tratamientos estadísticos adecuados según la naturaleza de las variables estadísticas que conforman una base de datos.
C• Manejar un paquete estadístico para el tratamiento estadístico de bases de datos y de resultados de simulaciones de fenómenos aleatorios.
D• Reconocer las principales distribuciones de probabilidad, tanto discretas como continuas, junto con métodos generales del cálculo de probabilidades.
E• 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.
F• Aprender técnicas estadísticas que faciliten el proceso de toma de decisiones en ambiente de incertidumbre.
|
Resultados del aprendizaje |
Contenido |
Actividad formativa |
Instrumento de evaluación |
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A, B y C |
Estadística Descriptiva |
clases prácticas con ordenador. |
Prácticas Examen parcial sobre el tratamiento estadístico descriptivo de una base de datos. Trabajos personales. |
|
D |
Probabilidad |
Clases teóricas y prácticas. |
Examen parcial. Trabajos personales. |
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E y F |
Inferencia Estadística Introducción a la modelización. |
Clases teóricas y prácticas |
Examen final |
| C | Transversal a todo el temario | Uso continuo en la resolución de problemas | En todas las herramientas de evaluación.l |
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 | 4 | |
| Total | 75 | 75 |
I
Evaluación
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Resultado de Aprendizaje |
Competencias |
Actividad de Evaluación |
Peso |
Carácter Recuperable |
|
• Efectuar análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos. • Manejar un paquete estadístico para el tratamiento estadístico de bases de datos y de resultados de simulaciones de fenómenos aleatorios. • Reconocer las principales distribuciones de probabilidad, tanto discretas como continuas, junto con métodos generales del cálculo de probabilidades. • 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. • Aprender técnicas estadísticas que faciliten el proceso de toma de decisiones en ambiente de incertidumbre. |
CG3 CG4 CFB1 CFB3 |
Pruebas de respuesta larga
Se requiere una nota mínima de 5 puntos sobre 10 para aprobar la asignatura |
60% |
Si, mediante evaluación de recuperación |
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• Efectuar análisis estadísticos descriptivos de conjuntos de datos. • Aplicar los tratamientos estadísticos adecuados según la naturaleza de las variables estadísticas que conforman una base de datos. |
CG3 CG4 CFB1 CFB3 |
Trabajos e informes |
30% |
No |
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Aprender técnicas estadísticas que faciliten el proceso de toma de decisiones en ambiente de incertidumbre. |
CG3 CG4 CFB1 CFB3 |
Pruebas e informes de trabajo experimental |
10% |
No |
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
Introducción a la Modelización Estadística
- Análisis de Varianza
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. (2015). 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