Nombre: ESTADÍSTICA
Código: 502101003
Carácter: Básica
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 1º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: NAVARRO ADELANTADO, MARÍA DE LOS REMEDIOS
Área de conocimiento: Matemática Aplicada
Departamento: Matemática Aplicada y Estadística
Teléfono: 968325748
Correo electrónico: remedios.navarro@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias: Contactar con el profesor
Titulaciones:
Categoría profesional: Docente por Sustitución
Nº de quinquenios: No procede por el tipo de figura docente
Nº de sexenios: No procede por el tipo de figura docente
Curriculum Vitae: Perfil Completo
[CB3 ]. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
[CG3 ]. Llevar a cabo actividades técnicas de cálculo, mediciones, valoraciones, tasaciones y estudios de viabilidad económica; realizar peritaciones, inspecciones, análisis de patología y otros análogos y redactar los informes, dictámenes y documentos técnicos correspondientes; efectuar levantamientos de planos en solares y edificios.
[CE01 ]. Aptitud para utilizar los conocimientos aplicados relacionados con el cálculo numérico e infinitesimal, el álgebra lineal, la geometría analítica y diferencial, y las técnicas y métodos probabilísticos y de análisis estadístico
La asignatura Estadística se ha diseñado teniendo en cuenta el perfil profesional del Ingeniero de la Edificación. Como consecuencia, el objetivo de la misma es formar a los alumnos y alumnas en la aplicación de técnicas estadísticas en el entorno de la construcción y la edificación de obras, que les ayuden en la toma de decisiones y en el control de los procesos técnicos y de organización en dicho entorno.
[CT04 ]. Uso solvente de los recursos de información
Al finalizar con éxito la asignatura, el alumno será capaz de :
1. Discriminar entre los objetivos de un análisis de tipo descriptivo o un análisis de tipo inferencial.
2. Conocer las técnicas descriptivas de clasificación y obtención de información a través de parámetros que caractericen el conjunto de datos objeto de estudio.
3. Aplicar las técnicas de mínimos cuadrados para obtener relaciones lineales o no lineales entre conjuntos de datos observados de manera simultánea.
4. Conocer las técnicas de regresión simple y las hipótesis asociadas a este tipo de modelos.
5. Conocer los principios generales de la teoría de la probabilidad.
6. Analizar e identificar los modelos de distribuciones de probabilidad que subyacen más frecuentemente.
7. Realizar el estudio conjunto de dos o más variables aleatorias identificando situaciones de independencia e interdependencia estadística entre ellas.
8. Conocer los fundamentos y técnicas básicas del muestreo estadístico.
9. Conocer los principios y aplicaciones de la inferencia estadística (técnicas de estimación de parámetros, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis paramétricos y test de bondad de ajuste).
10. Aplicar las técnicas básicas del control de procesos productivos y manejar los distintos criterios que indican la falta de control del proceso.
11. Formular problemas reales en términos estadísticos y aplicar las técnicas adecuadas para su correcta resolución.
12. Poseer las destrezas en el manejo de software y tablas estadísticas.
13. Tomar conciencia de que los conocimientos, aptitudes, capacidades y destrezas adquiridas con esta materia resultan fundamentales para su futura actividad profesional.
Las actividades de enseñanza/aprendizaje diseñadas permitirán al alumno desarrollar su capacidad de: trabajo en equipo, análisis y síntesis de información, expresión escrita y comunicación oral mediante la redacción de informes y su exposición oral.
Exploración de datos. Probabilidad. Inferencia estadística.
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Tema1. Estadística descriptiva
1. Conceptos básicos: características
continuas y discretas.
2. Organización y representaciones
gráficas asociadas a un conjunto de datos.
3. Medidas características de un
conjunto de datos.
4. Diagrama de caja y bigotes.
Tema 2. Introducción a la teoría de la
probabilidad
1. El modelo probabilístico.
2. Espacio muestral, sucesos y
probabilidad.
3. Probabilidad condicionad.
Independencia de sucesos.
4. Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VARIABLES ALEATORIAS Y MODELOS UNIVARIANTES
Tema 3. Variables aleatorias
1. Concepto de variable aleatoria y
función de distribución.
2. Variables aleatorias discretas:
función puntual de probabilidad.
3. Variables aleatorias continuas:
función de densidad.
4. Medias de centralización y
dispersión asociadas a variables
aleatorias.
5. Desigualdad de Tchebychev.
6. Principales distribuciones discretas.
7. Principales distribuciones
continuas.
8. Teorema de DeMoivre-Laplace.
9. Distribuciones asociadas al modelo
normal: Distribución Ji-cuadrada y distribución t de Student.
Tema 4. Vectores aleatorios
1. Distribuciones multivariantes.
2. Distribución conjunta, marginal y
condicionada.
3. Independencia de variables
aleatorias.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA
Tema 5. Muestreo y distribuciones
muestrales
1. Conceptos básicos.
2. Técnicas de muestreo. Estadísticos
muestrales.
3. Distribuciones asociadas a los
principales estadísticos muestrales.
4. Nociones básicas asociadas al
control estadístico de procesos.
Tema 6. Introducción a la teoría de la
estimación
1. Estimación puntual. Sesgo y
varianza asociado a un estimador.
2. Estimación por intervalos.
3. Intervalos de confianza asociados a
los principales estadísticos.
4. Determinación del tamaño de la
muestra.
Tema 7. Contrastes de hipótesis
paramétricos y Test de bondad de ajuste.
1. Conceptos básicos. Hipótesis
estadísticas y errores asociados.
2. Contrastes unilaterales y bilaterales
asociados a los principales estadísticos.
3. Contrastes para dos poblaciones.
4. Test de bondad de ajuste basado
en la distribución Ji-cuadrado.
5. Test de Kolmogorov-Smirnov.
6. Test de Shapiro_Wilks y gráficos de
cuantiles.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REGRESIÓN
Tema 8. El modelo de regresión lineal
1. Hipótesis del modelo de regresión
simple.
2. Estimación de los parámetros del
modelo e inferencia.
3. Predicciones.
4. Diagnosis y validación del modelo.
5. Transformaciones.
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
1. Introducción al software de prácticas. Manejo de ficheros. El objetivo de esta práctica es familiarizar al alumno con el programa R y el interfaz R_Commander, describir los distintos menús desplegables a disposición del usuario y manejar las distintas maneras de recuperar ficheros externos con el programa. 2. Estadística descriptiva. En esta práctica veremos cómo obtener medidas descriptivas asociadas a un conjunto de datos así como realizar representaciones gráficas que nos permitan mostrar de manera sencilla las características más relevantes asociadas al conjunto de datos observado.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VARIABLES ALEATORIAS Y MODELOS UNIVARIANTES
3. Distribuciones asociadas a variables aleatorias. En esta práctica veremos cómo RCommander nos permite obtener probabilidades, percentiles y representaciones gráficas de la densidad/función puntual de probabilidad y función de distribución de los modelos más comunes de distribuciones de probabilidad. 4. Fiabilidad de sistemas. En esta práctica obtenemos por simulación la fiabilidad de diversas configuraciones de dispositivos, a partir de la fiabilidad de cada una de sus componentes.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA
5. Estimación y Contrastes paramétricos. En esta práctica ilustraremos cómo realizar los procedimientos infererenciales sobre los parámetros poblacionales haciendo uso de las funciones implementadas en R y R-Commander. Concretamente, a partir de los datos muestrales construiremos intervalos de confianza y comprobaremos cómo afecta el tamaño muestral y el nivel de confianza a las estimaciones obtenidas. También nos plantearemos diferentes contrastes de hipótesis paramétricas para una y dos poblaciones independientes. 6. Test de bondad de ajuste. En esta páctica ilustraremos las pruebas no paramétricas cuya finalidad es determinar si los datos con los que trabajamos pueden considerarse procedentes de una distribución de probabilidad prefijada de antemano , midiendo la discrepancia entre la distribución observada y la teórica e indicando en qué medida las discrepancias, si las hubiera, se deben al azar.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REGRESIÓN
7. Regresión lineal simple: Diagnosis y validación del modelo. Modelos linealizables. En esta práctica se aplicará el modelo de regresión lineal simple a un conjunto de datos bidimensional, se interpretarán los p-valores en los contrastes t de las estimaciones del modelo, se construirán intervalos de confianza a las estimaciones del modelo y se interpretará el coeficiente de determinación. A continuación se estudiará la diagnosis y validación del modelo mediante los gráficos de los residuos y algunas pruebas numéricas. Finalmente se ajustará un nuevo modelo de regresión que precisa una transformación de los datos para linealizarlos.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual, y en el que encontraras instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
PART 1. DESCRIPTIVE STATISTIC AND PROBABILITY
Unit 1.- Descriptive statistics.
Unit 2.- Probability theory foundations.
PART 2.RANDOM VARIABLES AND SOME PROBABILITY DISTRIBUTIONS
Unit 3.- Unidimensional random variables.
Unit 4.- Multidimensional random variables.
PART 3. SAMPLING METHODS AND STATISTICAL INFERENCE
Unit 5.- Sampling and sampling distributions.
Unit 6.- Introduction to estimation theory.
Unit 7.- Introduction to test hypothesis theory
and Goodness-of-fit tests.
PART 4. REGRESSION
Unit 9.- The simple linear regression model.
Unit 10.- Simple linear regression.
Clase de teoría: Actividades consistentes en sesiones formativas para desarrollar conocimientos teóricos basadas en trabajo sobre conceptos y teorías
Clases de teoría desarrolladas en el aula, empleando el método de la lección magistral mediante el uso de pizarra, diapositivas y/o recursos adaptados a los temas en desarrollo. Resolución de dudas planteadas por los alumnos.
22
100
Clase de problemas: Actividades consistentes en sesiones formativas para desarrollar conocimiento práctico o aplicado basadas en la resolución de ejercicios, problemas o casos prácticos
Se resolverán problemas tipo y se analizarán casos prácticos. Se enfatizará el trabajo en plantear los métodos de resolución y no sólo los resultados
20
100
Clase de prácticas en laboratorio o de campo: Actividades orientadas al desarrollo de destrezas prácticas o aplicadas por parte del estudiante supervisadas por el profesor a distancia
No procede en esta asignatura
0
100
Clase de prácticas en aula de informática: Actividades para la adquisición de determinadas destrezas mediante el manejo de software específico
Clases prácticas de software estadístico correspondientes a las actividades de evaluación AEC3 y AEC4
12
100
Seminarios, tutorías convocadas por el profesorado, conferencias, visitas técnicas, mesas redondas, etc.: Actividades para desarrollar conocimiento teórico, práctico o aplicado basado en el trabajo sobre temáticas específicas o abordadas desde el punto de vista de la profesión
No procede con la modificación realizada
0
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación continua): pruebas escritas u orales, exposiciones, presentaciones, con carácter individual o de grupo, indicadoras de los conocimientos adquiridos. Se incluyen aquí actividades de evaluación formativa y sumativa
Se realizarán exámenes de problemas, cuestiones teórico/prácticos y/o cuestiones tipo test. Dichas actividades servirán como seguimiento del grado de asimilación de los contenidos.
6
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación final): pruebas escritas u orales, con carácter individual o de grupo, indicadoras de los conocimientos adquiridos. Se incluyen aquí actividades de evaluación sumativa
Realización de pruebas en el sistema de evaluación final.
6
100
Tutorías: Tanto las de carácter individual como las realizadas en grupo servirán para asesorar, resolver dudas, orientar, realizar el seguimiento de trabajos o de los conocimientos adquiridos, entre otros
Consultas individuales o grupales de los estudiantes en el despacho del profesor
4
50
Realización de trabajos individuales o en grupo: Aprendizaje autónomo y/o colaborativo del estudiante para desarrollar conocimiento teórico, práctico o aplicado mediante realización de proyectos, informes de prácticas y/o trabajos
Preparación de actividades grupales y/o individuales.
5
0
Estudio individual: Tiempo dedicado al estudio de la materia
Tiempo estimado de dedicación del estudiante al trabajo y estudio individual para superar la asignatura.
105
0
Evaluación de trabajos y portfolio
Se valoraran los trabajos y actividades realizadas por el alumno de forma individual o en grupo durante el desarrollo de la asignatura, incluyendo de manera espacial las prácticas realizadas.
20 %
Prueba final individual
Pruebas escritas , con un peso del 80%. Se corresponden con actividades AEC1 (Actividad de Evaluación Continua 1): Examen escrito de problemas sin uso de software. Se realizarán dos pruebas con un peso del 30% sobre la calificación final, cada una de ellas, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 en cada una de ellas para poder optar a superar la asignatura. Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y Máster de la UPCT. Se evalúan los resultados del aprendizaje, así como la competencia básica CB3, la específica CE1 y la competencia transversal T4. AEC2 (Actividad de Evaluación Continua 2): Examen escrito de Prácticas con uso de software. Se realizará una única prueba de este tipo con un peso del 20% sobre la calificación final, estableciéndose un mínimo de 3 puntos sobre 10 para esta actividad para poder optar a superar la asignatura. Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y Máster de la UPCT. Se evalúan los resultados del aprendizaje 7 y 8 ( de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3. Evaluación de prácticas a partir de exámenes AEC3( Actividad de Evaluación Continua 3): Resolución de cuestiones, problemas, y/o casos prácticos en grupo con uso de software. Se realizará una única tarea con un peso del 10% sobre la calificación final, no estableciéndose puntuación mínima para esta actividad. Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y Máster de la UPCT. . Se evalúan los resultados de aprendizaje 4 y 7 de la memoria del título, así como la competencia básica CB3. Evaluación de prácticas a partir de exámenes AEC4( Actividad de Evaluación Continua 4): Resolución de cuestiones, problemas, y/o casos prácticos en grupo sin uso de software. Se realizará una única tarea con un peso del 10% sobre la calificación final, no estableciéndose puntuación mínima para esta actividad. Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y Máster de la UPCT. . Se evalúan los resultados de aprendizaje 4 y 5 de la memoria del título, así como la competencia específica CE1. Se realizará una prueba final de la asignatura, sobre los contenidos impartidos en clase
80 %
Evaluación de trabajos y portfolio
AF3(Actividad de Evaluación Final 3): Actividad equivalente a la AEC3 del sistema de evaluación continuo. Resolución individual(con uso de software) de cuestiones , problemas adicionales a la prueba de evaluación final, y referidos a los contenidos de la AEC3. Al no establecerse mínimos los estudiantes podrán conservar la calificación de la AEC3. En caso de renuncia, deberán de resolver individualmente cuestiones y/o problemas adicionales en la prueba de evaluación final AEF2. Estas cuestiones tendrán un peso del 10% sobre la calificación final de la asignatura.
10 %
Evaluación en aula informática y mediante empleo de TIC's
AF3(Actividad de Evaluación Final 3): Actividad equivalente a la AEC3 del sistema de evaluación continuo. Resolución individual(con uso de software) de cuestiones , problemas adicionales a la prueba de evaluación final, y referidos a los contenidos de la AEC3. Al no establecerse mínimos los estudiantes podrán conservar la calificación de la AEC3. En caso de renuncia, deberán de resolver individualmente cuestiones y/o problemas adicionales en la prueba de evaluación final AEF2. Estas cuestiones tendrán un peso del 10% sobre la calificación final de la asignatura. Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y Máster de la UPCT. . Se evalúan los resultados de aprendizaje 4 y 7 de la memoria del título, así como la competencia básica CB3.
10 %
Prueba final individual
Se realizará una prueba final de la asignatura, sobre los contenidos impartidos en clase
80 %
Autor: Kessler, M.
Título: Métodos Estadísticos de la Ingeniería
Editorial: Universidad Politécnica de Cartagena
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 9788496997073
Autor: Peña Sánchez de Rivera, Daniel
Título: Fundamentos de estadística
Editorial: Alianza
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 9788420683805
Autor: Montgomery, Douglas C.
Título: Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 2005
ISBN: 9701010175
Autor: Moore, David S.
Título: Estadística aplicada básica
Editorial: Antoni Bosch editor,
Fecha Publicación: 2005
ISBN:
Autor: Peña Sánchez de Rivera, Daniel
Título: Regresión y diseño de experimentos
Editorial: Alianza
Fecha Publicación: 2002
ISBN: 9788420693897
Autor: Montgomery, Douglas C.
Título: Control estadístico de la calidad
Editorial: Limusa-Wiley
Fecha Publicación: 2004
ISBN: 9681862341