Nafarroako Unibertsitate Publikoa



Castellano | Ikasturtea: 2024/2025
Nekazaritzako Elikagaien eta Landa Ingurunearen Ingeniaritzan graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan
Kodea: 509208 Irakasgaia: ESTATISTIKA
Kredituak: 6 Mota: Oinarrizkoa Ikasmaila: 2 Iraupena: 2º S
Saila: Estatistika, Informatika eta Matematika
Irakasleak:
URMENETA MARTIN-CALERO, MARÍA DEL HENAR (Resp)   [Tutoretzak ] RUIZ SARRIAS, OSKITZ   [Tutoretzak ]

Partes de este texto:

 

Modulua/Gaia

FORMACIÓN: BASICA

MATERIA: ESTADÍSTICA

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Deskripzioa/Edukiak

· Estadística descriptiva: tipos de datos, tipos de variables, resumen de las características de una variable estadística y sus gráficos, resumen de la relación entre variables estadísticas y análisis gráfico. Datos bivariantes y multivariantes.

· Probabilidad: componentes de la modelización matemática de un fenómeno aleatorio, probabilidad condicionada, independencia, experimentos dependientes e independientes. Variables aleatorias: modelos de distribución de probabilidad, variables bidimensionales, independencia e incorrelación.

· Inferencia estadística: términos básicos en inferencia, inferencia paramétrica y no paramétrica, introducción a la modelización estadística (diseño de experimentos básicos y regresión).

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Gaitasun orokorrak

No aplica.

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Berariazko gaitasunak

No aplica.

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Ikasketaren emaitzak

RA01. Poseer conocimientos de los principios y métodos utilizados en la Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural, algunos de ellos en la vanguardia del conocimiento, que sienten las bases de un pensamiento crítico. Tipo: Conocimientos y contenidos.

RA02. Integrar las principales metodologías y técnicas utilizados en la Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural. Tipo: Conocimientos y contenidos.

RA22.Tener conocimiento en materias básicas, científicas y tecnológicas que permitan un aprendizaje continuo, así como una capacidad de adaptación a nuevas situaciones y entornos cambiantes. Tipo: Competencias.

RA23. Definir y aplicar los conocimientos necesarios 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. Tipo: Competencia.

ENAEE-1.2. Conocimiento y comprensión de las disciplinas de ingeniería propias de su especialidad, en el nivel necesario para adquirir el resto de competencias del título, incluyendo nociones de los últimos adelantos. Tipo: Resultados ENAEE

ENAE-2.2. La capacidad de identificar, formular y resolver problemas de ingeniería en su especialidad; elegir y aplicar de forma adecuada métodos analíticos, de cálculo y experimentales ya establecidos; reconocer la importancia de las restricciones sociales, de salud y seguridad, ambientales, económicas e industriales. Tipo: Resultados ENAEE.

ENAE-4.3. Capacidad y destreza para proyectar y llevar a cabo investigaciones experimentales, interpretar resultados y llegar a conclusions en su campo de estudio. Tipo: Resultados ENAEE

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Metodologia

ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Clase expositivas/participativas 45 100%
Prácticas en aula y/o aula informática y/o laboratorio y/o fincas experimentales 44 34%
Estudio y trabajo autónomo 55  
Evaluación 6  
 METODOLOGÍAS DOCENTES
 Método expositivo
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas/proyectos
Prácticas en aula y/o aula informática y/o laboratorios y/o fincas experimentales
Aprendizaje colaborativo en grupos

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Ebaluazioa

Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
Pruebas escritas 60% 3
Resolución de pruebas y casos prácticos 40% 3

La nota mínima para cada una de las pruebas para hacer el promedio ponderado según los pesos establecidos será de 3.

Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso). 



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Gai-zerrenda

Estadística Descriptiva

  • Medidas de posición y dispersión. Frecuencias absolutas y relativas. Representaciones gráficas
  • Introducción a R-Commander y R.  Archivos de datos y herramientas  para su análisis descriptivo.

 

Probabilidad

  • Espacio muestral y sucesos
  • Probabilidad condicionada, probabilidad total, regla de Bayes y sucesos independientes. Aplicación a modelos genéticos.
  • 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
  • Vectores aleatorios discretos. Distribución conjunta, marginales, condiconadas. Covarianza. Independencia
  • Distribuciones en R-Commander o R, gráficas, cálculo de probabilidades, cálculo de cuantiles y simulación de muestras.

 

Inferencia Estadística

  • Distribución en el muestreo de la media, la diferencia de medias y la proporción y diferencia de proporciones.
  • Distribución en el muestreo de la varianza y cociente de varianzas.
  • Estimación puntual y propiedades de los estimadores; insesgadez y eficiencia.
  • Intervalos de confianza. Introducción, margen de error, nivel de confianza y economía muestral. Intervalos para media, varianzas y proporciones.
  • Contrastes de hipótesis. Introducción, hipótesis, error tipo I y tipo II, P-valor y potencia.   Contrastes  para media, varianzas y proporciones.
  • Intervalos y contrastes con R-commander o R

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Bibliografia

Sar zaitez irakasleak liburutegiari eskatu dion bibliografian.


Ross, S. (2007) Introducción a la estadística. Reverté

Devore, J. (2005) Applied statistics for engineers and scientists. Thomson

Montgomery, D.C. (2002). Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley

Sáez del Castillo, C. Estadística con R y R-Commander (2010) (Libre distribución)

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