Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 99 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego, Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Matemáticas
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Introducir a los estudiantes en las herramientas de análisis descriptivo de datos y de la teoría de la probabilidad. Tomar contacto con el software de distribución libre R para realizar análisis descriptivos y para la generación de modelos probabilísticos.
Estadística descriptiva de una variable. (5 horas de docencia expositiva).
Introducción a la estadística descriptiva. Tipos de datos y variables.
Frecuencias. Medidas de localización, dispersión y forma.
Herramientas gráficas de análisis descriptivo de una variable.
Estadística descriptiva bidimensional. (4 horas de docencia expositiva).
Distribución conjunta de frecuencias. Tablas. Frecuencias marginales y condicionadas.
Herramientas gráficas para dos variables.
Dependencia lineal. Rectas de regresión. Covarianza y Correlación.
Cálculo de probabilidades. (6 horas de docencia expositiva).
Espacio de probabilidades. Sucesos. Probabilidad. Propiedades.
Probabilidad condicionada. Independencia. Teorema das probabilidades totales. Teorema de Bayes.
Combinatoria.
Variables aleatorias unidimensionales. (5 horas de docencia expositiva).
Variable aleatoria. Función de distribución.
Tipos de variables aleatorias: Discretas e Continuas. Función masa de probabilidad y función de densidad.
Características de una variable aleatoria. Transformación de variables aleatorias.
Principales modelos de probabilidad.(5 horas de docencia expositiva).
Discretos: Uniforme, Bernouilli, Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Geométrica, Binomial Negativa.
Continuos: Uniforme, Normal, Exponencial, Gamma, Beta.
Relaciones de interés entre las distribuciones.
Contenidos de las clases interactivas de laboratorio (13 horas de docencia interactiva).
El paquete estadístico R.
Análisis exploratorio de datos con R.
Generación de modelos de probabilidad con R.
Bibliografía Básica
- FREEDMAN, D. et al.(2011). Statistics. Fourth edition. Viva Books. (2º edición traducida al castellano: Estadística. Antoni Bosch, 1993).
- PEÑA, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Segunda edición. Ciencias Sociales Alianza Editorial.
- TIJMS, H. C. (2016). Understanding Probability. Third edition. Cambridge University Press.
Bibliografía complementaria
- CAO, R. et al. (2006). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ciencia y técnica (Pirámide).
- GONICK, L., SMITH, W. (2001). Á Estadística ¡en caricaturas!. Publicado pola SGAPEIO.
- GRINSTEAD, C. M., SNELL, J. L. (1997). Introduction to Probability. Second edition. AMS. Este libro se puede descargar gratuitamente desde http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probabili…
- VERZANI, J. (2005). Using R for Introductory Statistics. Chapman and Hall.
Según lo establecido en la memoria del título del grado de matemáticas en la USC, las competencias a alcanzar son:
Básicas: CB1-CB5
Generales: CG1-CG5
Transversales: CT1-CT5
Específicas: CE1-CE9
Las clases de docencia expositiva consistirán básicamente en lecciones impartidas por el profesor dedicadas a la introducción de contenidos teóricos y a la resolución de problemas o ejercicios. Las competencias que se desarrollan en estas sesiones son: CB1-CB4, CG1-CG4, CT3, CT5, CE1-CE7
En las clases interactivas se buscará una mayor implicación del alumno mediante la resolución autónoma de ejercicios y problemas propuestos. Se trabajan las siguientes competencias: CB1-CB4, CG1-CG4, CT1-CT5, CE1-CE7
Las sesiones de laboratorio servirán para la adquisición de habilidades prácticas y la ilustración de los contenidos teóricos. En estas sesiones se desarrollan las competencias: CB1-CB4, CG1-CG4, CT1-CT5, CE1-CE9
Todas las tareas del alumno serán orientadas por el profesor en las sesiones de tutorías.
Además de la docencia presencial, se contará con el curso en el Campus Virtual de la Universidad, en el que el alumnado podrá acceder a materiales complementarios y herramientas de comunicación asíncrona. Como herramienta de comunicación síncrona se utilizará MS Teams. Según el escenario sanitario en el que desarrolle la docencia, la metodología se adaptará de la siguiente forma:
ESCENARIO 1 (normalidad adaptada):
La docencia expositiva e interactiva será presencial, de acuerdo con la distribución que organice la Facultad de Matemáticas, utilizando como soporte el curso virtual da materia, en el que el alumnado encontrará materiales bibliográficos y docentes, junto con boletines de problemas.
Las tutorías serán presenciales, a través del correo electrónico o mediante MS Teams.
ESCENARIO 2 (distanciamiento):
Docencia parcialmente virtual, de acuerdo con la distribución organizada por la Facultad de Matemáticas. Para este se empleará el aula virtual do curso, con vídeos explicativos y materiales bibliográficos proporcionados por el profesor.
Las tutorías se atenderán por correo electrónico o mediante MS Teams.
ESCENARIO 3 (cierre de las instalaciones):
Durante la suspensión de la actividad presencial se utilizará la siguiente metodología docente:
1) Elaboración de material docente tanto genérico (apuntes y vídeo apuntes) como específico para esta situación (ejercicios resueltos, enlaces a presentaciones de los contenidos, material de apoyo) que se subirá al aula virtual de manera periódica.
2) Planificación semanal de los contenidos a desarrollar.
3) Propuesta de actividades y/o ejercicios para resolver, y enviar.
4) Creación de un foro de debate e de dudas en el aula virtual. En este foro, podrán participar tanto estudiantes como docentes. Tanto para formular cuestiones como para resolverlas.
5) Utilización del software MS Teams para soporte de las actividades de tipo presencial, que se desarrollarán preferentemente en el horario lectivo ya planificado. Se crearán grupos de tutorías, que permitirán la resolución de dudas de forma interactiva.
Escenario 1
La cualificación se hará mediante evaluación continua, basada en actividades formativas, y examen final. La nota será el máximo de la nota del examen final y de la ponderación de esta nota del exame con la evaluación continua donde el peso relativo de cada apartado será 60%-40%,respectivamente
La evaluación continua consistirá en la resolución de problemas y cuestiones que se programarán de forma periódica en las sesiones de expositivas/seminarios, laboratorio y se realizarán de forma individual o por grupos, siempre con el material de clase disponible. Se podrá utilizar el Campus Virtual si las condiciones determinadas por la Facultad de Matemáticas no permiten la presencia simultánea de todos los estudiantes de un grupo. Serán como mínimo 4 sesiones, dos de seminario/expositiva y dos de laboratorio, y un máximo de 5, tres de seminario/expositiva y dos de laboratorio. Cada prueba formativa será evaluada entre 0 e 10 y el docente comentará las tareas en las siguientes sesiones. La puntuación de la evaluación continua será la media de las tres puntuaciones más altas, incluyendo necesariamente una prueba de expositiva/seminarios y otra de laboratorios.
El examen final constará de una parte basada en cuestiones breves na que se pretende avaluar la adquisición de conocimientos claves de la materia. El resto del examen consistirá en resolver ejercicios y problemas similares a los propuestos a lo largo del curso. En el examen se incluirán preguntas de valoración de las competencias con R.
La evaluación de las competencias se realizará según lo establecido en el apartado metodología.
ESCENARIO 2 (distanciamiento):
El mismo procedimiento que el descrito para el ESCENARIO 1. Las tareas de sesión expositiva/seminario serán exclusivamente en seminario pudiendo utilizarse también el Campus Virtual si las condiciones determinadas por la Facultad de Matemáticas no permite la presencia simultánea de todos los estudiantes de un grupo.. Las probas de laboratorio se entregarán en el Campus Virtual. La prueba final será telemática.
ESCENARIO 3 (cierre de las instalaciones):
El mismo procedimiento que el descrito para el ESCENARIO 2. Las tareas de evaluación continua se harán a través del Campus Virtual, con soporte de MS Teams, en los horarios de Laboratorio y Seminario. En este escenario, las tareas serán avisadas previamente a través del Campus Virtual.
En la segunda oportunidad se mantendrá las cualificaciones y criterios de evaluación continua, en los tres escenarios.
Advertencia. Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas (plagio o uso indebido das tecnologías) será de aplicación lo recogido en la Normativa de Evaluación del Rendimiento Académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones.
El número total de horas de trabajo del alumno es de 25 x 6 = 150. La distribución se detalla a continuación:
TRABAJO PRESENCIAL EN EL AULA
- Horas de docencia expositiva: 28
- Horas de docencia interactiva de seminario: 14
- Horas de docencia interactiva de laboratorio: 14
- Horas de tutorías en grupo reducido: 2
- Total horas trabajo presencial en el aula: 58
TRABAJO PERSONAL DEL ALUMNO
- Estudio autónomo individual o en grupo: 70
- Preparación de pruebas de evaluación continua: 7
- Programación y otros trabajos en ord/lab.: 15
- Total horas trabajo personal del alumno: 92
Se recomienda la asistencia a clase y el seguimiento de las actividades propuestas como medios fundamentales para el aprovechamiento de la materia.
Para superar con éxito la materia es aconsejable la asistencia a las sesiones de docencia expositiva e interactiva, siendo fundamental el seguimiento diario del trabajo realizado en el aula. También es recomendable que el alumno practique la utilización del programa estadístico R para explorar las posibilidades de las diversas técnicas explicadas a lo largo del curso.
El programa informático que se usará en las clases de ordenador/laboratorio se puede descargar gratuitamente desde la dirección http://www.r-project.org/
Plan de contingencia:
Adaptación de la metodología a los Escenarios 2 e 3:
ESCENARIO 2 (distanciamiento):
Docencia parcialmente virtual, de acuerdo con la distribución organizada por la Facultad de Matemáticas. Para esto se empleará el aula virtual del curso, con vídeos explicativos y materiales bibliográficos proporcionados por el profesor.
Las tutorías se atendrán por correo electrónico y mediante MS Teams.
ESCENARIO 3 (cierre de las instalaciones):
Las tareas de evaluación continua se harán a través del Campus Virtual, con soporte de MS Teams, en los horarios de Laboratorio y Seminario. En este escenario, las tareas serán avisadas previamente a través del Campus Virtual.
Adaptación del sistema de evaluación a los Escenarios 2 e 3:
ESCENARIO 2 (distanciamiento):
Mismo procedimiento que el descrito para el ESCENARIO 1. Las tareas de sesión expositiva/seminario serán exclusivamente en seminario, pudiéndose usar el Campus Virtual para la entrega si las condiciones sanitarias establecidas por la Facultad de Matemáticas no permitiesen asistir simultáneamente a todo el grupo. Las pruebas de laboratorio se entregarán en el Campus Virtual. La proba final será telemática.
ESCENARIO 3 (cierre de las instalaciones):
Mismo procedimiento que el descrito para el ESCENARIO 2. Las tareas de evaluación continua se harán a través del Campus Virtual, con soporte de MS Teams, en horarios de Laboratorio y Seminario. En este escenario, las tareas serán avisadas previamente a través del Campus Virtual.
En la segunda oportunidad se mantendrán las cualificaciones y criterios de evaluación continua, en los tres escenarios.
Manuel Febrero Bande
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813187
- Correo electrónico
- manuel.febrero [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Alberto Rodriguez Casal
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- alberto.rodriguez.casal [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Alejandra Maria Lopez Perez
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- alejandra.lopez.perez [at] rai.usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIS_04 | Castellano | Aula Magna Ramón María Aller Ulloa |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIS_03 | Castellano | Aula 06 |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 09 |
| Martes | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 08 |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 07 |
| Miércoles | |||
| 10:00-11:00 | Grupo /CLIL_03 | Castellano | Aula de informática 4 |
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 08 |
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIL_02 | Castellano | Aula de informática 2 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Castellano | Aula de informática 3 |
| Jueves | |||
| 10:00-11:00 | Grupo /CLIL_06 | Castellano | Aula de informática 3 |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIS_02 | Castellano | Aula 06 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Castellano | Aula 02 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIL_05 | Castellano | Aula de informática 3 |
| Viernes | |||
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Castellano | Aula de informática 3 |
| 11.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02 |
| 11.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 03 |
| 11.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 06 |
| 11.01.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula Magna Ramón María Aller Ulloa |
| 01.07.2021 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 06 |