Universidad Pública de Navarra



Euskara | Año Académico: 2023/2024 | Otros años:  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021  |  2019/2020 
Graduado o Graduada en Ingeniería de Telecomunicación/Graduado o Graduada en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 247107 Asignatura: ESTADÍSTICA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 2º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
SANTAFE RODRIGO, GUZMAN (Resp)   [Tutorías ] GORDALIZA PASTOR, PAULA   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Formación básica

Materia: Matemáticas

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Competencias genéricas

G3 Aprendizaje autónomo

CB4 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un  público tanto especializado como no especializado

CB5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

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Competencias específicas

1.1 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

  1. Comprender y saber utilizar los conceptos fundamentales de probabilidad y estadística con aplicaciones en ingeniería
  2. Conocer y dominar los teoremas y las distribuciones de probabilidad con mayor aplicación en ingeniería
  3. Utilizar herramientas estadísticas para estimar los parámetros desconocidos de modelos matemáticos planteados en ingeniería, y el grado de fiabilidad de las estimaciones realizadas.
  4. Conocer y saber utilizar la descripción de procesos estocásticos markovianos
  5. Conocer y saber utilizar la relación entre la descripción de señales no deterministas y los conceptos de probabilidad aprendidos
  6. Conocer y saber utilizar programas informáticos para el estudio de datos experimentales y resultados de muestreo, y para la simulación de procesos estocásticos y señales aleatorias

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas 46  
A-2 Prácticas 14  
A-3 Estudio individual   75
A-4 Pruebas de evaluación y tutorías 15  
Total 75 75

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Relación actividades formativas-competencias/resultados de aprendizaje

 

Competencia Actividad Formativa
G3 A-1, A-2, A-3, A-5
CB4 A-1, A-2, A-3, A-4, A-5
CB5 A-1, A-2, A-3, A-5
1.1 A-1, A-2, A-3, A-4, A-5

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Idiomas


Castellano, Inglés y Euskera

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
 1,2,3,4,5,6  Examen parcial. Resolución de ejercicios teórico-prácticos. 30   Sí, mediante evaluación de recuperación  
1,2,3,4,5,6  Examen final 60  Sí, mediante evaluación de recuperación 5 sobre 10
1,2,3,4,5,6    Ejercicios de seguimiento 10  Sí, mediante evaluación de recuperación  

 

 

 

 

 

 

 

 

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Contenidos

Estadística Descriptiva
Probabilidad
Inferencia Estadística
Introducción a la Modelización Estadística

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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
  • Distribuciones 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 la varianza (ANOVA)

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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. (2016). 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

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