Universidad Pública de Navarra



English | Euskara | Año Académico: 2024/2025 | Otros años:  2023/2024  |  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021 
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra
Código: 240201 Asignatura: ESTADÍSTICA
Créditos: 6 Tipo: Básica Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
SANTAFE RODRIGO, GUZMAN (Resp)   [Tutorías ] ECHEGOYEN ARRUTI, CARLOS   [Tutorías ]
GORDALIZA PASTOR, PAULA   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Formación Básica

Materia: Matemáticas

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Descripción/Contenidos

Estadística Descriptiva
Probabilidad
Inferencia Estadística
Introducción a la Modelización Estadística

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Competencias genéricas

 Las competencias generales que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

 

  • G8 Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
  • G9 Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.
  • T1 Capacidad de análisis y síntesis
  • T3 Comunicación oral y escrita
  • T4 Resolución de problemas
  • T8 Aprendizaje autónomo

 

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Competencias específicas

Las competencias específicas que un alumno debería adquirir en esta asignatura son:

  • FB1 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.
  • FB3 Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.

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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 y entender dichos análisis como una importante aplicación de las bases de datos en distintos ámbitos de la gestión y del conocimiento. 
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.- 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. 
R5.- Reconocer los principales modelos estocásticos, tanto discretos como continuos, junto con métodos generales del cálculo de probabilidades que le permitan adaptarse a nuevos modelos no contemplados de forma específica.·
R6.- Modelizar relaciones estocásticas entre variables. 
R7.- Aplicar y comprender el fundamento y alcance de las aplicaciones que tiene la probabilidad en la ciencia de los computadores para el análisis de la complejidad computacional, el análisis de los métodos de generación de números aleatorios, las técnicas de simulación, los métodos de codificación en la transmisión de la información, la topología de Internet, el tratamiento de errores de transmisión, la evolución de ciertas estructuras de datos y el funcionamiento de redes de comunicación.  
R8.- 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. 
R9.- Aprender técnicas estadísticas que faciliten el proceso de toma de decisiones en ambiente de incertidumbre: contraste de hipótesis.
 

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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

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje		 Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
   R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8,R9 Examen parcial. Resolución de ejercicios teórico-prácticos. 30 Sí, mediante evaluación de recuperación  
R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8,R9 Examen final 60  Sí, mediante evaluación de recuperación 5 sobre 10
R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8,R9 Ejercicios de seguimiento 10 Sí, mediante evaluación de recuperación  

En caso de lo alcanzar la nota mínima requerida en el examen final, la nota final de la asignatura será la obtenida en dicho examen.

 

 

 

 

 

 

 

 

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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

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


Biografía básica

  • Ugarte, M. D., Militino, A. F., Arnholt, A. T. (2016). Probability and Statistics with R. CRC Press/Chapman and Hall. 2nd Edition
  • Montgomery, D.C. (2002). Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley

Biografía Complementaria

  • Devore, J. (2005) Applied statistics for engineers and scientists. Thomson
  • Mendenhall, W. (1997). Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. Prentice-Hall

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Idiomas

Castellano, Inglés y Euskera

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Lugar de impartición

Campus de Arrosadía

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