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Guía Docente 2017/2018

Estadística

Statistics

Grado en Ingeniería Informática

Modalidad a distancia

Estadística

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Índice Cálculo ...................................................................................... ¡Error! Marcador no definido.

Breve descripción de la asignatura ................................................................................... 2

Requisitos Previos .............................................................................................................. 2

Objetivos .............................................................................................................................. 2

Competencias y resultados de aprendizaje ...................................................................... 3

Metodología ......................................................................................................................... 4

Temario ................................................................................................................................. 5

Relación con otras asignaturas del plan de estudios ...................................................... 6

Sistema de evaluación ........................................................................................................ 6

Bibliografía y fuentes de referencia ................................................................................... 6

Web relacionadas ................................................................................................................ 8

Recomendaciones para el estudio ..................................................................................... 9

Material didáctico ................................................................................................................ 9

Tutorías .............................................................................................................................. 10

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Estadística Módulo: Formación básica. Materia: Matemáticas. Carácter: Básica. Nº de créditos: 6 ECTS. Unidad Temporal: 2o curso - 1er semestre Profesor de la asignatura: Alberto Rodríguez Mayol (despacho en Grado I. S. Telecomunicación) Email: farodriguez@ucam.edu Teléfono: 968 277 956

Horario de atención a los alumnos: miércoles de 14 a 16 h. Fuera de ese horario se puede solicitar cita vía correo electrónico. Profesor coordinador de curso: Prof. Andrés Bueno Crespo Profesor coordinador de módulo: Jesús Antonio Soto Espinosa

Breve descripción de la asignatura Conceptos básicos de probabilidad y variables aleatorias. Resolución de problemas y empleo de aplicaciones informáticas.

Brief Description Basic concepts of probability and random variables. Problem resolution and use of computer applications.

Requisitos Previos No se establecen requisitos académicos previos más allá de los exigidos para la matrícula. No obstante, aquellos alumnos que debido a su itinerario previo requieran un trabajo de nivelación, deberán contactar con el profesor para orientar dicho trabajo y facilitar la adecuada asimilación de la asignatura. Es recomendable haber cursado previamente la asignatura de Cálculo.

Objetivos 1. Conocer el método científico.

2. Desarrollar la capacidad de abstracción.

3. Fomentar el pensamiento y razonamiento cuantitativo.

4. Proporcionar los fundamentos matemáticos para el modelado, optimización y simulación de fenómenos o sistemas con componentes aleatorios.

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Competencias y resultados de aprendizaje Competencias transversales

T1 - Capacidad de análisis y síntesis.

T4 - Resolución de problemas.

T5 - Toma de decisiones.

T11 - Razonamiento crítico.

T14 - Aprendizaje autónomo.

T16 - Creatividad e innovación.

T21 - Capacidad de reflexión.

UCAM3 - Desarrollar habilidades de iniciación a la investigación

Competencias específicas

FB1 - Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización.

FB3 - Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.

Resultados de aprendizaje

RA 1.1.21. Utilizar e interpretar adecuadamente el lenguaje propio de la estadística.

RA 1.1.22. Calcular e interpretar las medidas estadísticas asociadas a un conjunto de datos.

RA 1.1.23. Entender el concepto e implicaciones de la probabilidad.

RA 1.1.24. Calcular probabilidades de variables aleatorias discretas, utilizando en caso necesario los conceptos de probabilidad, probabilidad condicionada y/o los principales modelos probabilísticos.

RA 1.1.25. Verificar la independencia de variables aleatorias.

RA 1.1.26. Calcular y aplicar modelos de regresión lineal simple.

RA 1.1.27. Tomar decisiones estadísticas acerca de los parámetros de la población a la que pertenecen los datos.

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RA 1.1.28. Utilizar software estadístico para manipular, analizar y modelar diferentes conjuntos de datos.

RA 1.1.29. Resolver de problemas propios de la ingeniería informática aplicando los conceptos adquiridos.

Metodología

Metodología Horas Horas de trabajo presencial

Horas de trabajo no presencial

Evaluación 6 6 horas (4 %)

Tutoría 24

144 horas (96 %)

Estudio personal 80

Realización de ejercicios, presentaciones, trabajos y casos prácticos

30

Lecturas recomendadas y búsqueda de información

10

TOTAL 150 6 144

La calendarización de los contenidos, así como la distribución del tiempo en cada una de las metodologías según el tema y la tarea a realizar se encuentra reflejada en el plan de trabajo de la asignatura.

Evaluación: El alumno empleará de 6 horas en la realización de exámenes presenciales. Se realizará un examen parcial de la asignatura y un examen final de la misma. Se seguirán los criterios generales de evaluación de la Universidad.

Tutorías: El alumno empleará 24 horas en la asistencia a tutorías a través de diferentes herramientas del campus virtual (Foros, Chat, Videoconferencia) en las que se abordarán aspectos concretos de los temas desarrollados.

Estudio personal: El alumno empleará 51 horas en el estudio del temario de la asignatura.

Realización de ejercicios, presentaciones y ejercicios prácticos: Las prácticas y ejercicios de la asignatura requieren de 60 horas de trabajo no presencial por parte del alumno.

Actividades de aprendizaje virtual: El alumno empleará 9 horas no presenciales en la realización de lecturas recomendadas y búsqueda de información.

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Temario Programa de la enseñanza teórica

TEMA 1. FUNDAMENTOS DE LA TEORIA DE LA PROBABILIDAD.

1. Definiciones. 2. Combinatoria 3. Asignación de probabilidades 4. Probabilidad condicionada

TEMA 2. VARIABLE ALEATORIA.

1ª PARTE: V.A. UNIDIMENSIONAL

1. Concepto de variable aleatoria 2. Función de distribución de una v.a. 3. Variable aleatoria discreta 4. Variable aleatoria continua 5. Algunas propiedades de la esperanza y varianza

2ª PARTE: V.A. BIDIMENSIONAL

1. Introducción 2. Variable bidimensional discreta 3. Variable bidimensional continua 4. Distribuciones condicionadas 5. Variables independientes 6. Medidas numéricas para una v.a. bidimensional 7. Algunos modelos de v.a. multidimensional

TEMA 3. MUESTREO Y DISTRIBUCIONES MUESTRALES.

1. Introducción 2. Muestra 3. La media muestral 4. La varianza muestral 5. Distribución t de Student 6. La proporción muestral 7. Introducción a las gráficas de control

TEMA 4. INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE ESTIMACIÓN.

1. Introducción 2. Estimación puntual 3. Estimación por intervalos

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TEMA 5. INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS

1. Introducción 2. Planteamiento general 3. Contraste de hipótesis para la media de una distribución Normal con varianza conocida 4. Concepto de p-valor 5. Potencia del test 6. Inferencia para la media 7. Inferencia para dos medias

Programa de la enseñanza práctica Prácticas entregables:

1. Planteamientos prácticos del tema 1 2. Planteamientos prácticos del tema 2 3. Planteamientos prácticos del tema 3 4. Planteamientos prácticos del tema 4 5. Planteamientos prácticos del tema 5

Relación con otras asignaturas del plan de estudios Dentro del mismo módulo, la asignatura se encuentra relacionada con las asignaturas Álgebra y Cálculo. De hecho es un prerrequisito importante haber cursado la asignatura de Cálculo.

También se entronca con las materias de Fundamentos Físicos de la Informática, Fundamentos de Sistemas Informáticos, Informática y en general con partes de asignatura que empleen los conceptos matemáticos aquí explicados.

Sistema de evaluación Convocatoria de Febrero/Junio/Septiembre:

- Parte teórica: 60% del total de la nota.

- Parte práctica: 40% del total de la nota.

El alumno superará la asignatura cuando la media ponderada sea igual o superior a 5 puntos y tenga una nota de, al menos, 4 puntos en todas las partes que componen el sistema de evaluación cuya ponderación global sea igual o superior al 20%.

Si el alumno tiene menos de un 4 en alguna de las partes cuya ponderación sea igual o superior al 20%, la asignatura estará suspensa y deberá recuperar esa/s parte/s en la siguiente convocatoria dentro del mismo curso académico. La/s parte/s superada/s en convocatorias oficiales (Febrero/Junio) se guardarán para las sucesivas convocatorias que se celebren en el mismo curso académico.

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En caso de que no se supere la asignatura en la Convocatoria de Septiembre, no contarán las partes aprobadas para sucesivos cursos académicos.

El sistema de calificaciones (RD 1.125/2003. de 5 de septiembre) será el siguiente:

0-4,9 Suspenso (SS)

5,0-6,9 Aprobado (AP)

7,0-8,9 Notable (NT)

9,0-10 Sobresaliente (SB)

La mención de “matrícula de honor” podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá exceder del 5% de los alumnos matriculados en una materia en el correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola matrícula de honor.

Bibliografía y fuentes de referencia

Bibliografía básica

• “Estadística para ingenieros y científicos” William Navidi, McGraw-Hill, 2013, ISBN: 978-0073376332

• “Probabilidad y estadística para ciencias e ingeniería”. Delgado de la Torre, R. Madrid: Delta, 2012. ISBN: 9788496477742.2

• “Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería” Douglas C. Montgomery and George C. Runger, Limusa Wiley. 2012.

• “Probabilidad Y Estadistica Para Ingenieria Y Ciencias” Jay L. Devore, Cengage Learning. 2011.

• “Probabilidad y estadística: un enfoque teórico-práctico”, Marcos Moya Navarro, Natalia Robles Obando, Editorial Tecnológica de Costa Rica, 2015.

Bibliografía complementaria

• “Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias”. Devore, J.L. 5ª edición. México: Prentice Hall, 2006. ISBN: 9789706864574.

• Alea, V. et al. (1999) Estadística Aplicada a les Ciències Econòmiques i Socials. Barcelona: Edicions McGraw-Hill EUB.

• Canavos, G. (1988) Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. México: McGraw-Hill.

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• DURA Peiró, J. M. y LóPEZ CUñAT, J.M. (1992) Fundamentos de Estadística. Estadística Descriptiva y Modelos Probabilísticos para la Inferencia. Madrid: Ariel Editorial.

• Escuder, R. Y Santiago, J. (1995) Estadística aplicada. Economía y Ciencias Sociales. Valencia: Tirant lo Blanch.

• Fernández CUESTA, C., y FUENTES GARCíA, F. (1995) Curso de Estadística Descriptiva. Teoría y Práctica. Madrid: Ariel.

• Freedman, D., et al. (1991) Estadística. Barcelona: A.Bosch Ed.

• Freixa, M., et al. (1992) Análisis exploratorio de datos: Nuevas técnicas estadísticas. Barcelona: PPU.

• Gujarati, D. (1997) Econometría Básica. Bogotá: McGraw-Hill.

• Kmenta, J (1980) Elementos de Econometría. Barcelona: Vicens Universidad.

• Martín PLIEGO, F. (1994) Introducción a la Estadística Económica y Empresarial. (Teoría y Práctica) Madrid: AC.

• Martín Pliego, F. Y Ruiz-Maya, L. (1995) Estadística I: Probabilidad. Madrid: AC.

• Martín Pliego, F. Y Ruiz-Maya, L. (1995) Estadística II: Inferencia. Madrid: AC.

• Martín-Guzmán, P. Y Martín PLIEGO, F. (1985) Curso Básico de Estadística Económica. Madrid: AC.

• Mendenhall, W., et al. (1994) Estadística Matemática con Aplicaciones. México: Grupo Editorial Iberoamérica.

• Montiel, A.M., Rius, F. y Barón, F.J. (1997) Elementos Básicos de Estadística Económica y Empresarial. Madrid: Prentice Hall.

• “Probabilidad y sus aplicaciones en ingeniería informática”. Hernández, V.; Ramos, E. 2ª edición. Madrid: Ediciones académicas, 2007. ISBN: 9788496062993.

Web relacionadas • Campus Virtual correspondiente a la asignatura. • Aula de informática: api.ucam.edu

• Se aconseja el uso de los textos disponibles en Ingebook a través de la página web de la biblioteca de la UCAM.

Complementariamente:

• lasmatematicas.es

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• http://www.vitutor.com/ • http://www.wolframalpha.com/

• https://estadisticautil.wordpress.com

• https://docs.scipy.org/doc/

• https://www.kevinsheppard.com/images/0/09/Python_introduction.pdf • https://www.howtogeek.com/197947/how-to-install-python-on-windows/

Recomendaciones para el estudio Para un adecuado aprovechamiento de la asignatura, se recomienda:

• Aquellos estudiantes que tengan carencias de formación en matemáticas antes de cursar la asignatura, tendrán que redoblar sus esfuerzos para adquirir rápidamente los conocimientos básicos que les permitan ponerse al día y aprovechar el curso en lo posible. Para ello deben estar en contacto con el profesor (preferiblemente vía e-mail) y exponer su situación, utilizar los recursos educativos de nivelación del campus virtual y de Internet y participar en los mecanismos de tutorización.

• Tener en cuenta el plan de trabajo de la asignatura. • Orientar el esfuerzo y el estudio al razonamiento argumentado de los contenidos de la

asignatura, y menos a la resolución memorística de ejercicios de exámenes anteriores. • Estudiar la asignatura con asiduidad y regularidad, realizando los ejercicios de autoevaluación y

repasando los ejercicios resueltos proporcionados por el profesor. • Utilizar el campus virtual y participar asiduamente en los foros y videoconferencias. • Consultar la bibliografía recomendada. • Orientar el esfuerzo y el estudio al razonamiento argumentado de los contenidos de la

asignatura. • Relacionar los conocimientos adquiridos con los de otras asignaturas para adquirir un

conocimiento global y fundamentado. • Participar en las sesiones de video-tutoría.

Material didáctico Además de la bibliografía recomendada, en el apartado de recursos el Campus Virtual se proporcionará al alumno el material didáctico necesario para el seguimiento de la misma, que consistirá en:

• El plan de trabajo de la asignatura.

• Las guías de estudio de cada uno de los temas.

• Las hojas de enunciados y resolución de problemas propuestos.

• Presentaciones con explicación oral de algunos puntos concretos del temario.

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Adicionalmente, en la sección de tareas se publicarán los enunciados de los problemas y ejercicios evaluables.

Aplicaciones

Para los ejercicios prácticos se utilizará Matlab. Esta herramienta software está disponible a través de la api de la ucam:

https://api.ucam.edu/vpn/index.html

Para el proyecto de explicación de problemas en vídeo, se puede usar Powerpoint de Microsoft, o bien cualquier plataforma o herramienta de captura de vídeo (como Icecream Recorder o un teléfono móvil) y youtube o vimeo o plataforma similar de video digital.

Tutorías Las tutorías se dedicarán a reforzar los conceptos y a comprobar que el alumno asimila todo lo explicado en las clases magistrales. Los objetivos formativos planteados para la tutoría son:

• Orientación sobre los contenidos de la asignatura, los sistemas de evaluación y la metodología de enseñanza-aprendizaje, así como su vinculación con otras materias y con el ejercicio profesional.

• Seguimiento y evaluación de trabajos, problemas y ejercicios planteados como horas de trabajo no presencial.

• Aclaración de dudas personales sobre los contenidos de la asignatura, memorias de las prácticas, trabajos o ejercicios planteados.

A través del Campus Virtual se establecerán diferentes mecanismos de tutoría, soportados por las distintas herramientas disponibles:

Videoconferencia

Transmisión de sesiones de presentación o seminarios por parte del profesor con la participación de los alumnos, y sesiones de videotutoría para resolución de dudas de forma grupal. Estas videoconferencias están programadas en el plan de trabajo.

Tutoría individual

Para resolución de dudas y orientación del trabajo personal. Los cauces que se utilizarán serán la videoconferencia, la llamada telefónica o (si el alumno así lo demanda) la tutoría presencial. Para estas sesiones individuales conviene reservar la hora con anterioridad vía correo electrónico con el fin de evitar solapamientos. El horario preferente será el horario oficial de atención a los alumnos pero pueden habilitarse otros horarios previa cita.

Foros de dudas

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Se utilizará esta herramienta para resolución de dudas de forma colectiva. Los alumnos expondrán sus dudas antes de la videoconferencia de cada tema, y el profesor responderá a las mismas en las sesiones de videoconferencia o en el mismo hilo.

Foros de actividad

Se utilizará esta herramienta para compartir información, fomentar el trabajo en grupo, plantear cuestiones de investigación adicionales y lecturas recomendadas.