Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 251205 | Asignatura: ESTADÍSTICA | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Básica | Curso: 1 | Periodo: 2º S | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| TRANDAFIR TRANDAFIR, PAULA CAMELIA (Resp) [Tutorías ] | |||||
Descripción/Contenidos
Estadística Descriptiva
Probabilidad
Inferencia Estadística
Introducción a la 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 en la tecnología específica Diseño Mecánico.
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.
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.
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 |
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. |
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
Programa de prácticas experimentales
Prácticas en grupo mediano en las aulas de informática, con el paquete estadístico R.Los grupos y horarios de prácticas se concretarán a lo largo del curso. Por razones de disponibilidad de laboratorio y, en función del número de alumnos, las prácticas de la asignatura podrían realizarse fuera del horario de clase
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