Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 504202 | Asignatura: ESTADÍSTICA II | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Básica | Curso: 2 | Periodo: 1º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| MOLER CUIRAL, JOSÉ ANTONIO (Resp) [Tutorías ] | |||||
Descripción/Contenidos
Estimación por máxima verosimilitud. Inferencia no paramétrica. Modelo de regresión lineal. Introducción al diseño de experimentos y técnicas de análisis de la varianza.
Descriptores
Estimación por máxima verosimilitud. Inferencia no paramétrica. Modelo de regresión lineal. Introducción al diseño de experimentos y técnicas de análisis de la varianza.
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
Competencias específicas
CE16 - Aplicar los modelos de probabilidad y de estadística al análisis de datos procedentes de estudios científicos.
CE29 - Capacidad para relacionar, combinar y utilizar de forma conjunta conceptos, metodologías y técnicas propios de la Biología, de la Química, de la Física y de las Matemáticas en el estudio y la resolución de problemas
Resultados aprendizaje
RA 4. Estimar y validar modelos de regresión lineal.
RA 5. Utilizar modelos de regresión lineal para la toma de decisiones.
RA 6. Entender y aplicar las técnicas de análisis de la varianza en los diseños de experimentos.
RA 7. Utilizar los fundamentos de las matemáticas, estadística, física y química necesarios para comprender, desarrollar y evaluar un proceso biotecnológico.
Metodología
| Metodología - Actividad | Horas Presenciales | Horas no presenciales |
| A-1 Clases expositivas/participativas | 35 | |
| A-2 Prácticas | 21 | |
| A-3 Actividades de aprendizaje cooperativo | ||
| A-4 Realización de trabajos/proyectos en grupo | 5 | |
| A-5 Estudio y trabajo autónomo del estudiante | 83 | |
| A-6 Tutorías | 2 | |
| A-7 Pruebas de evaluación | 4 | |
| Total | 60 | 90 |
Evaluación
| Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
| RA4-6 | Prueba escrita de carácter individual mediante la que el estudiante demuestra que ha comprendido y asimilado los conocimientos propios de la materia, y que es capaz de aplicarlos a la resolución de ejercicios y problemas. Se requiere una nota mínima de 5/10 en este apartado para poder aprobar la asignatura. | 70 | Sí, mediante evaluación de recuperación |
| RA4-6-7 | Pruebas tipo test | 20 | No |
| RA4-6-7 | Trabajos e informes. | 10 | No |
Temario
1.¿ Estadística no paramétrica
a¿ Repaso de conceptos relevantes de inferencia.
b¿ Contrastes de bondad de ajuste y herramientas gráficas.
c¿ Pruebas de la mediana de una población.
d¿ Pruebas de igualdad de distribuciones en dos poblaciones independientes y pareadas: Wilcoxon.
e¿ Comparación de tres o más poblaciones independientes y pareadas : Kruskal¿Wallis, Friedman.
f¿ Correlación de rangos: Spearman.
2.¿ Modelo lineal general
a¿ El modelo lineal simple: supuestos, estimación y propiedades de los estimadores, aplicaciones.
b¿ Modelo de regresión múltiple.
c¿ Validación de los modelos: análisis de residuos.
3.¿ Introducción al diseño de experimentos.
a¿ Importancia de la modelización en estadística. Clasificación de variables según su papel en el modelo.
Estudio de casos.
b¿ Interpretación y selección de los factores.
c¿ El efecto de la interacción. Cálculo de los efectos.
4.¿ Análisis de la varianza
a¿ ANOVA con un factor: tabla, interpretación y comparaciones múltiples.
b¿ ANOVA con dos factores: tabla e interpretación
c¿ Análisis de diseños clásicos mediante técnicas de Análisis de varianza.
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Walpole, Myers, Myers, Ye. Pearson ¿2012¿.
Estadística y probabilidad aplicada a la ingeniería. Montgomery y Runger. Wiley ¿2016¿