Nombre: ESTADÍSTICA APLICADA
Código: 513102002
Carácter: Básica
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 2º - Primer cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos:
[CB2 ]. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
[CG3 ]. Capacidad para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones basándose en los conocimientos adquiridos en materias básicas y tecnológicas.
[CG4 ]. Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y para comunicar y transmitir conocimientos habilidades y destrezas.
[FB1 ]. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre; álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización
[T5 ]. Aplicar a la práctica los conocimientos adquiridos
Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de:
Identificar las técnicas de tratamiento y análisis de datos mediante parámetros estadísticos, sabiendo discriminar entre los objetivos de un análisis descriptivo o un análisis de tipo inferencial.
Dominar los principios y aplicaciones de la teoría de la probabilidad y distribuciones de probabilidad usuales. Dominar los fundamentos y técnicas básicas del muestreo e inferencia estadística, así como del control de calidad de procesos productivos.
Enumerar y aplicar los modelos básicos de regresión. Poseer las destrezas en el manejo de software y tablas estadísticas.
Formular problemas reales de Ingeniería en términos estadísticos siendo capaz de proponer modelos adecuados, tomando conciencia de que los conocimientos y destrezas adquiridas son fundamentales para la futura actividad profesional.
Estadística Descriptiva. Introducción a la Teoría de la Probabilidad. Variables aleatorias y Modelos probabilísticos. Muestreo e Inferencia estadística. Gráficos de Control. Test de Bondad de Ajuste (Test Ji-cuadrado y Kolmogorov). Modelos de regresión.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Tema 1. Estadística descriptiva
1.1. Conceptos básicos: características continuas y discretas.
1.2. Organización y representaciones gráficas asociadas a un conjunto de datos.
1.3. Medidas características de un conjunto de datos.
Tema 2. Introducción a la teoría de la probabilidad
2.1. El modelo probabilístico.
2.2. Espacio muestral, sucesos y probabilidad.
2.3. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos.
2.44. Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes.
VARIABLES ALEATORIAS Y MODELOS UNIVARIANTES
Tema 3. Variables aleatorias
3.1. Concepto de variable aleatoria y función de distribución.
3.2. Variables aleatorias discretas: función puntual de probabilidad.
3.3. Variables aleatorias continuas: función de densidad.
3.4. Medias de centralización y dispersión asociadas a variables aleatorias.
3.5. Desigualdad de Tchebychev.
3.6. Principales distribuciones discretas.
3.7. Principales distribuciones continuas.
3.8. Teorema de De Moivre-Laplace.
3.9. Distribuciones asociadas al modelo normal: Distribución Ji-cuadrada y distribución t de Student.
Tema 4. Vectores aleatorios
4.1. Distribuciones multivariantes.
4.2. Distribución conjunta, marginal y condicionada.
4.3. Independencia de variables aleatorias.
MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA
Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales
5.1. Conceptos básicos.
5.2. Técnicas de muestreo. Estadísticos muestrales.
5.3. Distribuciones asociadas a los principales estadísticos muestrales.
5.4. Fundamentos básicos asociados al Control Estadístico de los Procesos.
Tema 6. Introducción a la teoría de la estimación
6.1. Estimación puntual. Propiedades. Sesgo y varianza asociado a un estimador.
6.2. Construcción de estimadores: Método de la Máxima Verosimilitud
6.3. Estimación por intervalos de confianza.
6.4. Intervalos de confianza asociados a los principales estadísticos.
6.5. Determinación del tamaño de la muestra.
Tema 7. Contrastes de hipótesis paramétricos y Test de bondad de ajuste
7.1. Conceptos básicos. Hipótesis estadísticas y errores asociados.
7.2. Contrastes unilaterales y bilaterales asociados a los principales estadísticos.
7.3. Contrastes para dos poblaciones.
7.4. Test de bondad de ajuste basados en la distribución Ji-cuadrado.
7.5. Test de Kolmogorov-Smirnov.
7.6. Test de Shapiro-Wilks y gráfico de cuantiles.
REGRESIÓN
Tema 8. El modelo de regresión lineal
8.1. Hipótesis del modelo de regresión simple.
8.2. Estimación de los parámetros del modelo e inferencia.
8.3. Predicciones.
8.4. Diagnosis y validación del modelo. Análisis de los residuos, pruebas de falta de ajuste.
8.5. Transformaciones.
Introducción al software R y R-Commander. 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.
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.
Distribuciones asociadas a variables aleatorias.
En esta práctica veremos cómo R-Commander 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.
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.
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
Test de bondad de ajuste.
En esta práctica 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.
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.
DESCRIPTIVE STATISTIC AND PROBABILITY
1. Descriptive statistics.
2. Probability theory foundations.
RANDOM VARIABLES AND SOME PROBABILITY DISTRIBUTIONS
Unidimensional Random variables.
Multidimensional random variables.
SAMPLING METHODS AND STATISTICAL INFERENCE
Sampling and sampling distributions.
Introduction to estimation theory.
Introduction to test hypothesis theory.
Goodness-of-fit tests.
REGRESSION
The simple linear regression model.
Simple linear regression: assumptions and validations.
Clase en aula convencional: teoría, problemas, casos prácticos, seminarios, etc
Clases de teoría desarrolladas en el aula empleando el método de la lección magistral, pudiendo usarse presentaciones u otros recursos. Resolución de dudas planteadas por los estudiantes.
Se resolverán problemas tipo y se analizarán casos prácticos. Se enfatizará el trabajo en plantear los métodos de resolución y no los
resultados.
42
100
Clase en laboratorio: prácticas
No procede en esta asignatura.
0
100
Clase en campo o aula abierta (visitas técnicas, conferencias, etc.). En general, actividades que requieren de unos recursos o de una planificación especiales
No procede en esta asignatura.
No procede con la modificación realizada.
0
100
Clase en aula de informática: prácticas
Clases de prácticas con software estadístico, desarrolladas en el aula de informática.
12
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación continua)
A lo largo del cuatrimestre se realizarán varias actividades de evaluación continua para evaluar los resultados del aprendizaje. Los
detalles de cada actividad aparecen descritos en el apartado "Sistemas de evaluación".
6
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación final)
En las fechas oficiales fijadas por el centro, se realizarán pruebas equivalentes a las actividades del sistema de evaluación continua. Los detalles de cada actividad aparecen descritos en el apartado "Sistemas de evaluación".
6
100
Tutorías
Las tutorías serán individuales o de grupo con objeto de realizar un seguimiento individualizado y/o grupal del aprendizaje. Revisión de exámenes por grupos y motivación por el aprendizaje.
4
50
Trabajo del estudiante: estudio o realización de trabajos individuales o en grupo
Preparación de actividades en grupo/informes de prácticas con ayuda de software estadístico.
Estimación de la dedicación por parte del estudiante
110
0
Prueba oficial individual
Pruebas Escritas Oficiales (Peso Total = 80%).
Se corresponden con 3 Actividades de Evaluación (AEC1, AEC2 y AEC3) descritas a continuación.
AEC1 (Actividad de Evaluación Continua 1: Peso =30%):
Examen escrito de problemas y/o cuestiones teórico-prácticas sin uso de software. Esta prueba tiene un peso del 30% sobre la calificación final, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 para poder optar a superar la asignatura. Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente: RA1, 2, 3 y 4.
AEC2 (Actividad de Evaluación Continua 2: Peso =30%):
Examen escrito de problemas y/o cuestiones teórico-prácticas sin uso de software. Esta prueba tiene un peso del 30% sobre la calificación final, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 para poder optar a superar la asignatura. Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente: RA2, 3, y 4.
AEC3 (Actividad de Evaluación Continua 3):
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.
Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente: RA1, 2 ,3 y 4.
80 %
Evaluación de prácticas, visitas y seminarios a partir de las memorias e informes correspondientes
AEC4 (Actividad de Evaluación Continua 4):
Resolución de cuestiones, problemas y/o casos prácticos en grupo con uso de software. Se evalúa la resolución de problemas y el trabajo en equipo, así como las destrezas y habilidades para el manejo de herramientas estadísticas. También se realizará la exposición oral de las conclusiones más relevantes correspondientes a la resolución de los problemas planteados. Se realizará una única tarea con un peso del 10% sobre la calificación final, no estableciéndose puntuación mínima para esta actividad.
Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente RA1-4.
10 %
Exposición y defensa de trabajos individuales y de grupo
AEC5 (Actividad de Evaluación Continua 5):
Resolución de cuestiones y/o casos prácticos en grupo sin uso de software. Se realizará una única tarea con un peso del 10% sobre la calificación final sin establecerse puntuación mínima para esta actividad.
Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente RA1-4.
10 %
Prueba oficial individual
Pruebas Escritas Oficiales (Peso Total = 80%).
Se corresponden con 3 Actividades de Evaluación (AEC1, AEC2 y AEC3) descritas a continuación.
AEC1 (Actividad de Evaluación Continua 1: Peso =30%):
Examen escrito de problemas y/o cuestiones teórico-prácticas sin uso de software. Esta prueba tiene un peso del 30% sobre la calificación final, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 para poder optar a superar la asignatura. Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente: RA1, 2, 3 y 4.
AEC2 (Actividad de Evaluación Continua 2: Peso =30%):
Examen escrito de problemas y/o cuestiones teórico-prácticas sin uso de software. Esta prueba tiene un peso del 30% sobre la calificación final, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 para poder optar a superar la asignatura. Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente: RA2, 3, y 4.
AEC3 (Actividad de Evaluación Continua 3):
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.
Se evalúan los resultados del aprendizaje total o parcialmente: RA1, 2 ,3 y 4.
80 %
Evaluación de prácticas, visitas y seminarios a partir de las memorias e informes correspondientes
AEF4 (Actividad de Evaluación Final 4, correspondencia no idéntica a la AEC4 del Sistema de Evaluación Continuo):
Resolución individual (con uso de software) de cuestiones, problemas adicionales en la prueba de evaluación final, y referidos a los contenidos de la actividad AEC4. Al no establecerse mínimos, los estudiantes podrán conservar la calificación obtenida en la actividad AEC4. En caso de renuncia, deberán resolver individualmente cuestiones y/o problemas adicionales en la prueba de evaluación final AEF3. Estas cuestiones adicionales tendrán un peso del 10% sobre la calificación final.
Se evalúan el resultado del aprendizaje total o parcialmente RA1-4 (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB2.
10 %
Exposición y defensa de trabajos individuales y de grupo
AEF5 (Actividad de Evaluación Final 5, correspondencia no idéntica a la AEC5 del Sistema de Evaluación Continuo):
Resolución individual (sin uso de software) de cuestiones de respuesta corta y/o cuestiones tipo test, problemas y/o casos prácticos en la prueba de evaluación final, y referidos a los contenidos de la actividad AEC5. Al no establecerse mínimos, los estudiantes podrán conservar la calificación obtenida en la actividad AEC5. En caso de renuncia, deberán resolver individualmente cuestiones y/o problemas adicionales en la prueba de evaluación final AEF2. Estas cuestiones adicionales tendrán un peso del 10% sobre la calificación final.
Se evalúan los resultados del aprendizaje RA1, 2, 3 y cuatro (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia específica FB1.
10 %
La nota final de la asignatura se obtendrá sumando las puntuaciones obtenidas en las distintas actividades de evaluación, teniendo en cuenta sus ponderaciones correspondientes. Para superar la asignatura, el estudiante deberá obtener una nota final de al menos 5 puntos sobre 10 y haber alcanzado la calificación mínima exigida en cada actividad de evaluación. Según lo establecido en el artículo 8.3 del Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y de Máster de la UPCT, para esta asignatura se establece que: si un estudiante desea presentarse a una actividad del sistema de evaluación final habiendo superado la calificación mínima de la actividad correspondiente del sistema de evaluación continua, deberá renunciar a la calificación obtenida en dicha actividad del sistema de evaluación continua con al menos 5 días naturales de antelación a la realización de la nueva actividad a la que desea presentarse. La renuncia deberá realizarse mediante un escrito remitido al profesor responsable de la asignatura y solo tendrá efecto para la convocatoria en la que se presenta el estudiante.
Respecto a la conservación de la calificación obtenida en cada actividad de evaluación, será de aplicación lo establecido en la normativa correspondiente de la UPCT.
Autor:
Título: Estadística básica con R y R-comander
Editorial: Cádiz :|Universidad de Cádiz,
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 8498281866
Autor: Montgomery, Douglas C.
Título: Probabilidad y estadistica aplicadas a la ingeniería
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 1996
ISBN: 9701010175
Autor: Walpole, Ronald E.
Título: Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2011
ISBN: 9786073214186
Autor: Navarro Camacho, Jorge
Título: Probabilidad y estadística: problemas
Editorial: Diego Marín
Fecha Publicación: 1999
ISBN: 8495095726
Autor: Walpole, Ronald E.
Título: Probabilidad y estadística para ingenieria y ciencias
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2007
ISBN: 978974425536
Autor: Montgomery, Douglas C.
Título: Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 2005
ISBN: 9701010175
Autor: Walpole, Roland E.
Título: Probabilidad y estadística para ingenieros
Editorial: Interamericana
Fecha Publicación: 1987
ISBN: 9682511135
Autor: Walpole, Ronald E.
Título: Probabilidad y estadística
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 2000
ISBN: 9684229925
Autor: Lara Porras, Ana María
Título: Estadística para biología y ciencias ambientales tratamiento informático mediante SPSS
Editorial: Proyecto Sur,
Fecha Publicación: 2010
ISBN: 9788482541853
Autor: Lipschutz, Seymour
Título: Introducción a la probabilidad y estadística
Editorial: McGraw-Hill Interamericana
Fecha Publicación: 2001
ISBN: 8448125045
Autor: Newbold, Paul
Título: Estadística para los negocios y la economía
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2000
ISBN: 8489660069
Autor: Berenson, Mark L.
Título: Estadística para administración
Editorial: Pearson Educación
Fecha Publicación: 2001
ISBN: 9684444567
Autor: Hillier, Frederick S.
Título: Introducción a la investigación de operaciones
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 2006
ISBN: 9701056213
Autor: Kenett, Ron
Título: Estadística industrial moderna diseño y control de la calidad y la confiabilidad
Editorial: International Thompson
Fecha Publicación: 2000
ISBN: 9706860274
Autor: Montgomery, Douglas C.
Título: Control estadístico de la calidad
Editorial: Limusa-Wiley
Fecha Publicación: 2004
ISBN: 9681862341
Autor: Pérez López, César
Título: Estadística aplicada a través del Excel
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2005
ISBN: 9788420535364
Autor: Lara Porras, Ana María
Título: Estadística para biología y ciencias ambientales tratamiento informático mediante SPSS
Editorial: Proyecto Sur,
Fecha Publicación: 2010
ISBN: 9788482541853
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