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 Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Sin docencia (Extinguida)
Matrícula: No matriculable | 1ro curso (Si)
El objetivo principal de esta materia es que el alumnado se familiarice con los conceptos y técnicas básicas de la Estadística Descriptiva, de la Probabilidad y de la Inferencia Estadística, especialmente aplicadas al ámbito de la Ingeniería.
TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
1.1 Conceptos generales.
1.2 Distribuciones de frecuencias.
1.3 Representaciones gráficas.
1.4 Medidas características: posición, dispersión y forma.
1.5 Estadística descriptiva bidimensional. Tablas de contingenica y recta de regresión.
TEMA 2. FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD
2.1 Experimento aleatorio. Sucesos y espacio muestral.
2.2 Asignación y definición de probabilidad. Operaciones con sucesos.
2.3 Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos.
2.4 Resultados importantes.
TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA DISCRETA
3.1 Variable discreta: función de masa de probabilidad y función de distribución.
3.2 Medidas características.
3.3 Modelos de distribuciones discretas.
TEMA 4. VARIABLE ALEATORIA CONTINUA
4.1 Variable continua: función de densidad y función de distribución.
4.2 Medidas características.
4.3 Modelos de distribuciones continuas.
4.4 Aproximación de distribuciones.
TEMA 5. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
5.1 Introducción a la Inferencia Estadística.
5.2 Distribuciones en poblaciones normales.
5.3 Estimación puntual de media, varianza y proporción. Propiedades.
5.4 Estimación por intervalos de confianza.
TEMA 6. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
6.1 Introducción al contraste de hipótesis.
6.2 Procedimiento de contraste.
6.3 Contrastes en poblaciones normales.
CONTENIDOS DE LAS PRÁCTICAS: introducción a R; estadística descriptiva; variables aleatorias; distribuciones en el muestreo; intervalos de confianza y contraste de hipótesis; modelo de regresión lineal simple.
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA Y COMPLEMENTARIA CON ACCESO ONLINE
Espejo Miranda, I. (2014). Estadística descriptiva y Probabilidad. Universidad de Cádiz. Disponible en https://prelo.usc.es/.
Febrero Bande, M., Galeano San Miguel, P., González Díaz, J. y Pateiro López, B. (2008). Estadística: ingeniería técnica en informática de sistemas. Universidade de Santiago de Compostela. Disponible en https://docplayer.es/493297-Estadistica-ingenieria-tecnica-en-informati….
García García, V.J. (2014). Estadística descriptiva y Probabilidad. Universidad de Cádiz. Disponible en https://prelo.usc.es/.
Montero Fernández, J. y Minuesa Abril, C. (2018). Estadística básica para Ciencias de la Salud. Universidad de Extremadura. Disponible en http://matematicas.unex.es/~jmf/Archivos/Manual%20de%20Bioestad%C3%ADst….
Montero Alonso, M.A. Inferencia, Estimación y Contrastes de hipótesis. Universidad de Granada. Disponible en https://www.ugr.es/~eues/webgrupo/Docencia/MonteroAlonso/estadisticaII/….
Paradis, E. (2003). R para principiantes. R Cran. Disponible en https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf.
Recursos TIC del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (Proyecto Descartes). http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Mue… o http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/inf….
Venables, W.N., Smith, D.M. e the R Core Team (2020). An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics (Version 3.6.3). Disponible en https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf.
Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L. e Ye, K. (2012). Probabilidad y estadística para ingenierías y ciencias. Pearson. Disponible en https://vereniciafunez94hotmail.files.wordpress.com/2014/08/8va-probabi….
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA Y COMPLEMENTARIA
Cao, R. y otros (2005). Introducción a la Estadística y sus Aplicaciones. Pirámide.
Ross, S. (2014). Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Fifth Edition. Academic Press.
Cao, R. y otros (1998). Estadística básica aplicada. Tórculo Edicións.
Devore, J.L. (2005). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Paraninfo.
Febrero, M. y otros. (2008). Estadística: ingeniería técnica en informática de sistemas. USC.
Mendenhall, W.M. y Sincich, T.L. (2016). Statistics for Engineering and the Sciences. CRC Press, Boca Ratón.
Montgomery, D. y Runger, G. (1996). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. McGraw-Hill.
Peña, D. (1991). Estadística, Modelos y Métodos (1 y 2). Alianza Universal.
Quesada, V. y García, A. (1988). Lecciones de Cálculo de Probabilidades. Díaz de Santos.
Dentro de esta materia, se tratará de contribuir a que el alumnado alcance las competencias recogidas en la memoria del título de Grao en Enxeñería Informática da USC: CG5, CG8, CG9, CG10, TR1, TR2, TR3, FB1, FB3, RI6 y TI5, además de las siguientes competencias específicas dentro del Módulo de Matemáticas:
- Exponer y argumentar de forma clara las hipótesis y desarrollos empleados en la resolución de problemas, utilizando la terminología adecuada.
- Reforzar el hábito de plantear interrogantes y la resolución de problemas como práctica científica.
- Dominar la notación, método y vocabulario matemáticos para la modelización y estudio de casos.
- Conocimientos de las matemáticas que permitan resolver problemas relacionados con la ingeniería.
- Uso de herramientas de software científico para la resolución de problemas de matemáticas en el ámbito de la ingeniería.
- Aplicar los conceptos básicos de probabilidad y estadística, y utilizarlos en la resolución de problemas.
En relación a esta última competencia, de manera más detallada, en esta materia también pretendemos que el alumnado adquiera las siguientes competencias:
- Saber sintetizar y describir una gran cantidad de datos seleccionando los estadísticos adecuados al tipo de variables y analizar las relaciones existentes entre ellas.
- Saber formular problemas reales en términos estadísticos.
- Saber estimar parámetros desconocidos de una población a partir de una muestra.
- Saber comparar dos poblaciones a partir de parámetros característicos y desconocidos de las mismas.
- Conocer los principios generales de los modelos probabilísticos más usuales.
- Conocer los principios y aplicaciones de los contrastes de hipótesis estadísticos.
- Ser capaces de planificar, coordinar y organizar un proyecto de trabajo.
- Ser capaces de trabajar en equipo, de manera colaborativa, y también de valorar el aprendizaje autónomo.
- Poseer las destrezas en el manejo de paquetes estadísticos.
- Poseer una actitud crítica y responsable ante los trabajos encomendados.
En los apartados donde se describe la metodología y el sistema de evaluación se esecificará la manera en la que las competencias (generales, transversales, básicas, de la rama de informática y de tecnologías de la información) a adquirir en la materia se trabajan y evalúan. En el caso de las competencias específicas del módulo de matemáticas y propias de la materia, debe entenderse que todas las actividades formativas a desarrollar pretenden trabajar estas competencias.
Escenario 1 (normalidad adaptada)
Docencia expositiva (24 horas): en las sesiones de docencia expositiva, el profesorado explicará los conceptos teórico-prácticos de los contenidos, apoyándose en presentaciones multimedia. También se resolverán algunos problemas tipo, de manera que el alumnado pueda trabajar sobre los boletines de ejercicios que se le facilitarán. Respecto al material para el seguimiento de la materia, a mayores de la bibliografía recomendada, el alumnado dispondrá de material docente complementario. En las sesiones de docencia expositiva se trabajarán las competencias generales CG8, CG9, TR2 (razonamiento crítico) y TR3 (aprendizaje autónomo; creatividad; motivación por la calidad), así como la RI6 y la FB3 (dominio de conceptos básicos de matemáticas).
Docencia interactiva (24 horas): la docencia interactiva se distribuye en seminarios de resolución de ejercicios en aula de clase y prácticas en aula de informática. En estas sesiones, se introducirá al alumnado en el manejo del paquete R para el análisis estadístico de datos. También se trabajará sobre los casos prácticos que tendrán que resolver. Para el seguimiento de las sesiones en el aula de informática, se facilitará al alumnado los guiones de las prácticas. En las sesiones de docencia interactiva, se potenciarán las competencias CG5, TR1 (capacidad de análisis y síntesis; organización y planificación; comunicación), FB1 (resolución de problemas matemáticos en la ingeniería) y TI5. En las sesiones de docencia interactiva, se organizarán actividades de trabajo en equipo, relacionadas con la competencia TR2.
Tutorías (3 horas): las tutorías están destinadas al seguimiento del aprendizaje del alumnado. En las sesiones de tutoría se realizarán distintas actividades que permitan al alumnado alcanzar una visión de conjunto de la materia y, al mismo tiempo, identificar en qué aspectos deben mejorar. También en las sesiones de tutorías, se trabajarán las competencias TR1 y TR2, especialmente en sus vertientes de capacidad de comunicación y razonamiento crítico.
Escenario 2 (distanciamiento)
En el escenario 2, se mantendrían presenciales las sesiones interactivas, tanto los seminarios como las prácticas en el aula de informática. Por el contrario, las sesiones expositivas serían no presenciales utilizando la plataforma corporativa MS Teams. El material de la asignatura estará disponible en el Campus Virtual y además los/las alumnos/as dispondrán de vídeos explicativos de la materia, ejercicios resueltos o material complementario para las sesiones de prácticas. Así mismo, las tutorías se realizarán a través del correo electrónico o de la plataforma MS Teams.
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
En el escenario 3, toda la docencia sería no presencial. Los medios empleados en este caso serían los ya expuestos en el escenario 2.
En cualquiera de los escenarios considerados, la distribución de las horas de docencia expositiva (24 horas) e interactiva de seminario (10 horas), por temas, es la siguiente:
Tema 1. Estadística descriptiva: 3 expositivas, 2 seminario.
Tema 2. Fundamentos de probabilidad: 4 expositivas, 1 seminario.
Tema 3. Variables aleatorias discretas: 5 expositivas, 1 seminario.
Tema 4. Variables aleatorias continua: 4 expositivas, 2 seminario.
Tema 5. Introducción a la Inferencia y la estimación de parámetros: 4 expositivas, 2 seminario.
Tema 6. Contrastes de hipótesis: 4 expositivas, 2 seminario.
La docencia interactiva en laboratorio (14 horas) se distribuye en 7 prácticas, cuyos contenidos están vinculados a varios temas. De modo orientativo, la distribución de las prácticas es la siguiente:
Práctica 1. Introducción a R. (2 horas)
Práctica 2. Estadística descriptiva. (2 horas, Tema 1).
Práctica 3. Variables aleatorias (2 horas, Tema 3, Tema 4).
Práctica 4. Regresión (2 horas, Tema 1, Tema 4)
Práctica 5. Distribuciones en el muestreo (2 horas, Tema 5)
Práctica 6. Intervalos de confianza (2 horas, Tema 5).
Práctica 7. Contrastes en hipótesis en poblaciones normales (2 horas, Tema 6).
Escenario 1 (normalidad adaptada)
Evaluación continua (30%): la evaluación continua se realizará en base a la participación en dos tipos de tareas. Las actividades de evaluación continua comprenderán la resolución de casos prácticos (de modo individual o en grupo) utilizando el programa R. También se propondrán ejercicios de resolución individual a realizar de forma presencial y no presencial. La calificación obtenida se conservará entre oportunidades de un mismo curso académico (ordinaria y extraordinaria). Para optar a la evaluación continua es necesario asistir como mínimo al 75% de las sesiones prácticas. El alumnado repetidor que cursara prácticas en uno de los dos últimos cursos académicos queda exento del requisito de asistencia, previa comunicación al profesorado.
Examen final (70%): el examen final constará de varias cuestiones y ejercicios teórico-prácticos sobre los contenidos de la materia, dentro de las que se podrá incluir la interpretación de resultados obtenidos con el paquete estadístico utilizado en la docencia interactiva.
Escenario 2 (distanciamiento)
En el escenario 2, el sistema de evaluación será el mismo que el descrito en el escenario 1 y se tratará de mantener presenciales las pruebas en las que puedan cumplirse las condiciones requeridas por la normativa de la USC. Si no pudiesen ser presenciales los controles que forman parte de la evaluación continua, así como el examen final, serían no presenciales. Para la realización de dichas pruebas se utilizaría el Campus Virtual para la descarga del examen y la entrega del mismo una vez cumplimentado por el/la alumno/a en un tiempo limitado. Se realizará la supervisión de las pruebas mediante la plataforma corporativa MS Teams: los/las alumnos/as tendrán que estar conectados/as durante la prueba a la sesión que cada grupo tendrá con el profesorado. La supervisión no será grabada, pero el profesorado puede solicitar, si lo estiman oportuno, la exhibición de un documento de identificación.
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
En el escenario 3, el sistema de evaluación será el mismo que el descrito en el escenario 1 y todas las pruebas serán no presenciales. Estas pruebas serán tal como están descritas en el escenario 2.
Nótese que, para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, será de aplicación lo recogido en la “Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de la revisión de las calificaciones”.
En cualquiera de los escenarios planteados, con las distintas actividades de evaluación continua que se propondrán a lo largo del curso, se valorarán el nivel de adquisición de las competencias generales (CG5, CG8, CG9 y CG10) y de la TI5. También se evaluarán algunos aspectos de las competencias transversales, como la capacidad de trabajo en equipo (TR2) y la de aprendizaje autónomo (TR3), a través de las distintas propuestas. Además, gracias a la prueba final de la materia se evaluarán las competencias TR1 y TR2 (capacidad de comunicación escrita, razonamiento crítico), FB3 (compresión y dominio de conceptos básicos de matemáticas) y FB1 (resolución de problemas matemáticos en la ingeniería), así como las generales relativas a conocimientos y capacidad de resolución de problemas (CG8, CG9, CG10).
Finalmente, se considera que el/la alumno/a concurre a evaluación cuando participa en actividades que le permitan obtener, al menos, un 50% de la evaluación final. El peso de la evaluación continua en la oportunidad de recuperación será el mismo que en la convocatoria ordinaria del cuatrimestre.
En esta materia, el alumnado cuenta con 48 horas de docencia presencial (24 horas de docencia expositiva y 24 horas de docencia interactiva). Por cada hora de docencia expositiva, se considera necesario dedicar al estudio alrededor de 1.5 horas de trabajo del alumnado (revisión de conceptos y consulta de bibliografía).
En relación a la docencia interactiva, por cada hora se considera necesaria una hora para la revisión de la clase. A mayores, el alumnado debe tener en cuenta que es necesario practica la resolución de problemas (de los boletines o de la bibliografía recomendada).
El seguimiento a las sesiones expositivas e interactivas es fundamental para el seguimiento y superación de la materia. El alumnado deberá realizar todas las actividades recomendadas por el profesorado (resolución de problemas, revisión de bibliografía y ejercicios prácticos) para superar con éxito la materia.
El material del curso se pondrá a disposición del alumnado a través del Campus Virtual de la USC.
Plan de Contingencia
Metodología de la enseñanza:
Escenario 2 (distanciamiento)
En el escenario 2, se mantendrían presenciales las sesiones interactivas, tanto los seminarios como las prácticas en el aula de informática. Por el contrario, las sesiones expositivas serían no presenciales utilizando la plataforma corporativa MS Teams. El material de la asignatura estará disponible en el Campus Virtual y además los/las alumnos/as dispondrán de vídeos explicativos de la materia, ejercicios resueltos o material complementario para las sesiones de prácticas. Así mismo, las tutorías se realizarán a través del correo electrónico o de la plataforma MS Teams.
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
En el escenario 3, toda la docencia sería no presencial. Los medios empleados en este caso serían los ya expuestos en el escenario 2.
Sistema de evaluación:
Escenario 2 (distanciamiento)
En el escenario 2, el sistema de evaluación será el mismo que el descrito en el escenario 1 y se tratará de mantener presenciales las pruebas en las que puedan cumplirse las condiciones requeridas por la normativa de la USC. Si no pudiesen ser presenciales los controles que forman parte de la evaluación continua, así como el examen final, serían no presenciales. Para la realización de dichas pruebas se utilizaría el Campus Virtual para la descarga del examen y la entrega del mismo una vez cumplimentado por el/la alumno/a en un tiempo limitado. Se realizará la supervisión de las pruebas mediante la plataforma corporativa MS Teams: los/las alumnos/as tendrán que estar conectados/as durante la prueba a la sesión que cada grupo tendrá con el profesorado. La supervisión no será grabada, pero el profesorado puede solicitar, si lo estiman oportuno, la exhibición de un documento de identificación.
Escenario 3 (cierre de las instalaciones)
En el escenario 3, el sistema de evaluación será el mismo que el descrito en el escenario 1 y todas las pruebas serán no presenciales. Estas pruebas serán tal como están descritas en el escenario 2.
Esta guía y los criterios y metodologías en ella descritos están sujetos a las modificaciones que se deriven de normativas y directrices de la USC.
Mercedes Conde Amboage
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mercedes.amboage [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
Maria Isabel Borrajo Garcia
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariaisabel.borrajo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
Jose Ameijeiras Alonso
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813165
- Correo electrónico
- jose.ameijeiras [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 10:00-11:00 | Grupo /CLIS_01 | Gallego, Castellano | Aula A1 |
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIS_02 | Castellano, Gallego | Aula A1 |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIS_03 | Gallego, Castellano | Aula A1 |
| 17:30-19:30 | Grupo /CLIL_02 | Gallego | Aula de Informática I7 |
| Martes | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano, Gallego | Aula A1 |
| 17:30-19:30 | Grupo /CLIL_04 | Gallego | Aula de Informática I7 |
| Miércoles | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Gallego, Castellano | Aula A1 |
| 17:30-19:30 | Grupo /CLIL_01 | Gallego | Aula de Informática I7 |
| Jueves | |||
| 17:30-19:30 | Grupo /CLIL_03 | Gallego | Aula de Informática I7 |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Sala descanso/comedor |
| 15.01.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Sala descanso/comedor |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A1 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A2 |
| 19.05.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A2 |
| 12.07.2021 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Aula A2 |