Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 98 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 31 Clase Interactiva: 18 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
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: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Adquirir el manejo, bajo un enfoque práctico, de las diversas técnicas que permiten un correcto y riguroso planteamiento, recogida, análisis e interpretación de datos especialmente enfocado al desarrollo de nuevos productos y procesos así como al perfeccionamiento de los existentes.
Estos objetivos se centran en los fundamentos y modelos básicos de los métodos estadísticos y en el análisis exploratorio e inferencial de los datos especialmente dirigido a ingenieros químicos.
1. Estadística descriptiva
Introducción a la Estadística. Variables cualitativas y cuantitativas. Variables discretas y continuas. Distribución de frecuencias. Representaciones gráficas. Medidas de posición. Medidas de dispersión y de forma.
2. Probabilidad
Evolución del Cálculo de probabilidades. Conceptos Básicos. Experimento aleatorio. Espacio muestral. Sucesos. Definición de probabilidad. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Teoremas clásicos: Regla del producto, Ley de probabilidades totales y Teorema de Bayes.
3. Variables aleatorias discretas
Definición de variable aleatoria. Variable aleatoria discreta: Distribución de probabilidad y función de distribución. Principales distribuciones discretas: Bernoulli, Binomial y Poisson.
4. Variables aleatorias continuas
Variable aleatoria continua. Función de densidad y función de distribución. Medidas características de una variable aleatoria: Esperanza matemática, varianza y desviación típica. Tipificación de una variable aleatoria. La distribución Uniforme. La distribución Exponencial. La distribución Normal. Aproximación de otras distribuciones por la distribución normal. Teorema Central del Límite.
5. Estimación e intervalos de confianza
Introducción a la estimación. Propiedades de los estimadores. Concepto de Intervalo de confianza. Intervalo de confianza para una proporción. Estimación e intervalos de confianza para la media y la varianza de una población normal. Aplicaciones a la determinación del tamaño muestral.
6. Contraste de hipótesis
El problema del contraste de hipótesis: tipos de hipótesis, tipos de errores y sus probabilidades asociadas. Nivel crítico o p-valor. Contrastes de hipótesis sobre una proporción. Contrastes sobre la media y la varianza de una población normal.
7. Comparación de poblaciones
Muestras emparejadas y muestras independientes. Comparación de dos medias en muestras emparejadas y en muestras independientes. Contraste de dos varianzas. Contraste de dos proporciones.
8. Regresión lineal
El modelo lineal de regresión simple. Estimación de los coeficientes por mínimos cuadrados. Covarianza y coeficiente de correlación. Estimación de la varianza del error. Propiedades de los estimadores. Inferencia sobre los parámetros. Predicción.
9. Introducción a la programación lineal
Formulación de los problemas de programación lineal. Solución gráfica del problema de programación lineal. Solución empleado el software R.
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:
Apuntes de la materia en el campus virtual y los siguientes libros:
Dalgaard, P., 2008. Introductory Statistics with R. Springer (second edition). Accesible en https://link-springer-com.ezbusc.usc.gal/book/10.1007%2F978-0-387-79054…
Holický, M., 2013. Introduction to Probability and Statistics for engineers. Springer. Accesible en https://link-springer-com.ezbusc.usc.gal/book/10.1007%2F978-3-642-38300…
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:
DEVORE J.L., 2005. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. 6º edición. México: Thomson. ISBN 9789706864574
FREUND J.E., MILLER I., MILLER M., 2000. Estadística Matemática con Aplicaciones. 6ª edición. México: Pearson. ISBN 9701703898
MENDENHALL, W, SINCICH, T., 2016. Statistics for Engineering and the Sciences. 6ª edición. Boca Ratón: CRC Press. ISBN 9781498728850
MONTGOMERY D.C., RUNGER G.C., 1996. Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. 2ª edición. México: Limusa. ISBN 9789681859152
NAVIDI W., 2006. Estadística para ingenieros. México: McGraw-Hill. ISBN 9701056299
PEÑA, D., 2008. Fundamentos de Estadística. 2ª edición. Madrid: Alianza Editorial. ISBN 9788420683805
QUESADA-PALOMA V., ISIDRO A., LÓPEZ L.J., 1982. Curso y Ejercicios de Estadística.2ª edición. Reimpresión. Madrid: Alhambra. ISBN 8420508780
( Según aparece en la memoria de grado)
Competencias específicas
CB.1.Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar aun nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
Competencias generales
CG.3. Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para
el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para
adaptarse a nuevas situaciones.
CG.4. Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones,
creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos,
habilidades y destrezas en el campo de la ingeniería química industrial.
CG. 8 Capacidad para aplicar los principios y métodos de la calidad.
CG.10 Capacidad de trabajar en un entorno multilingüe y multidisciplinar.
Competencias transversales
CT.1. Capacidad de análisis y síntesis
CT.2. Capacidad de organizar y planificar
CT.3. Comunicación oral y escrita
CT.4. Habilidades para el uso y desarrollo de de aplicaciones informáticas
CT.5. Capacidad de gestión de la información
CT.6. Resolución de problemas
CT.8. Trabajo en equipo
CT.11. Capacidad para comunicarse con expertos de otras áreas
CT.12. Razonamiento crítico y compromiso ético
CT.13. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
CT.17. Creatividad
CT.19. Aprendizaje autónomo
CT.20. Iniciativa y espíritu emprendedor
Competencias específicas básicas
FB.1.4 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan
plantearse en la ingeniería.
Aptitud para aplicar los conocimientos sobre Estadística y optimización
La metodología que se llevará a cabo será la siguiente.
La materia tiene carácter semestral con seis créditos ECTS por lo que tendrá 28 horas de docencia expositiva y 21 horas de docencia interactiva, en las que se incluyen las prácticas de ordenador con el software estadístico R.
Las clases tendrán una duración de 55 minutos y se desarrollarán en el aula asignada haciendo uso fundamentalmente de la pizarra y de presentaciones. Se fomentará la participación de los alumnos en las clases, sobre todo en los aspectos más prácticos. También se discutirán y resolverán diversos ejercicios enunciados en boletines que serán entregados al alumnado para fomentar su trabajo personal, utilizándose también para evaluar su aprovechamiento.
Las competencias CB.1, CG.3, CG.10, CT.1,CG.8, CT.2 y CT.3 se fomentaran en las clases expositivas, las CG.8, CG.4, CT.2 y CT.3 se desarrollarán en las clase interactivas y las competencias CG.8,CG.10 y CT.4 en las clases prácticas de ordenador con R.
En las tutorías se tratará de resolver las dudas suscitadas por los alumnos sobre las clases teórico-prácticas o sobre los problemas que deben solucionar.
El alumnado contará con el apoyo del campus virtual de la USC, a través de la página del curso, para disponer de acceso a los programas, bibliografía y distintos boletines de ejercicios, así como a notas de algunos temas e información sobre actividades complementarias voluntarias y herramientas de comunicación.
La evaluación que se llevará a cabo en el escenario 1 será la siguiente.
La calificación de cada estudiante y adquisición de las distintas competencias se hará mediante la evaluación continua y la realización de un examen final. Habrá un examen final teórico-práctico (tanto en la primera oportunidad como en la segunda oportunidad) consistente en la interpretación de una serie de cuestiones, desarrollo de preguntas de teoría y resolución de problemas. A este examen se le asignará un peso del 70% en la nota final de la materia.
La evaluación continua representará el 30% de la nota final, desglosado en un 10% correspondiente a controles escritos, un 5% por la participación en los seminarios y entrega de tareas, y un 15% por las evaluaciones realizadas en las prácticas.
En la segunda oportunidad se hará un examen. Se conservará el resultado de la evaluación continua en la segunda oportunidad del mismo curso.
Se considerará presentado a cualquier estudiante que haya acudido al examen final.
Los alumnos repetidores tendrán el mismo Sistema de evaluación.
Las competencias CB.1, CG.3, CG.8, CT6 ,CT1,CT3, CT13 , CT19 y FB.1.4 se evaluaran mediante el examen final.
Mediante la evaluación continua y tutorías se evaluaran las competencias CG4, CG10, CT1, CT2, CT3, CT8, CT11, CT12, CT17 y CT20.
También en las clases prácticas se valoraran las competencias CG3,CT4 y CT5 .
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 revisión de calificaciones".
Actividad Horas Presenciales Horas trabajo alumno ECTS
Clases magistrales 28,0 42,0 2,8
Seminarios 9,0 13,5 0,9
Aula de informática 12,0 6,0 0,9
Tutorías en grupo 2,0 8,0 0,4
Tutorías individuales 2,0 3,0 0,2
Examen y revisión 5,0 22,0 1,1
( Según aparece en la memoria de grado)
Lo que representa 58h presenciales, 92h de trabajo del alumno y 150h totales.
Para superar con éxito la materia es recomendable:
-La asistencia a las clases expositivas e interactivas y la resolución y revisión de los problemas que se propongan.
-Dedicar al estudio de la materia un tiempo regularmente distribuido a lo largo del cuatrimestre.
-Comprobar el grado de asimilación de los conceptos y de adquisición de las técnicas básicas de cálculo, resolviendo los ejercicios propuestos en clase.
-Emplear el software de la materia en las horas de trabajo del alumno.
-Hacer uso del horario de tutorías para consultar cualquier duda que pueda surgir.
-Con la utilización de la bibliografía recomendada es posible completar o ampliar cualquier tema.
El idioma en el que se imparte la asignatura será castellano
Maria Angeles Fernandez Sotelo
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813210
- Correo electrónico
- mangeles.fernandez.sotelo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Julio Gonzalez Diaz
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813207
- Correo electrónico
- julio.gonzalez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Ignacio Gómez Casares
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813391
- Correo electrónico
- ignaciogomez.casares [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula A2 |
| Martes | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula A2 |
| Miércoles | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIS_01 | Castellano | Aula A2 |
| Jueves | |||
| 10:00-11:00 | Grupo /CLIS_02 | Castellano | Aula A2 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A3 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Aula A4 |
| 31.05.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Aula A4 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_02 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_03 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_04 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIS_03 | Aula A1 |
| 05.07.2024 09:15-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A1 |