240EO011 - Estadística Aplicada

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1 Unidad responsable: Unidad que imparte: Curso: Titulación: Créditos ECTS: ETSEIB - Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de Barcelona EIO - Departamento de Estadística e Investigación Operativa MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN (Plan 2012). (Unidad docente Obligatoria) 6 Idiomas docencia: Inglés Profesorado Responsable: Otros: Ginebra Molins, Josep Puig Oriol, Xavier Ginebra Molins, Josep Competencias de la titulación a las cuales contribuye la asignatura Específicas: 2. Adquirir conceptos y técnicas relacionados con la estadística descriptiva e inferencial. 3. Aplicar conceptos y técnicas de estadística descriptiva e inferencial. Genéricas: 1. Conocer y dominar las herramientas analíticas necesarias para que la toma de decisiones en el contexto organizativo sea más eficiente. Metodologías docentes Existen dos tipos de sesiones presenciales: clases de teoría y clases de prácticas. En las clases de teoría (2 horas semanales) se exponen los conceptos básicos, a partir de ejemplos. Son clases expositivas, en las cuales se intercala a menudo ejemplos sobre el tema tratado. En las clases de prácticas (2 horas semanales) se resuelven problemas y casos prácticos con ayuda de software estadístico. Los estudiantes tienen que realizar un trabajo en equip en el que tendran de construir un modelo a unos datos buscados por ellos, y una serie de pequeños trabajos individuales que se recogeran. Objetivos de aprendizaje de la asignatura Una vez realizada la asignatura el estudiante será capaz de: 1. Diseñar cómo recoger datos y cómo convertir estos datos en información útil para la toma de decisiones en entornos donde hay variabilidad. 2. Comprender el concepto de variabilidad y cómo se mide. 3. Describir y saber aplicar algunas de las técnicas más habituales de recogida y análisis de datos. 4. Aprender a construir modelos estadísticos para sintetizar información, hacer predicciones y reducir la dimensionalidad. 5. Utilizar software estadístico para la resolución de problemas lo más parecidos posible a lo que se encontrará en su futuro trabajo profesional. 1 / 5

2 Horas totales de dedicación del estudiantado Dedicación total: Horas grupo grande: Horas grupo mediano: Horas grupo pequeño: Horas actividades dirigidas: Horas aprendizaje autónomo: 2 / 5

3 Contenidos Tema 1: Probabilidad Aprendizaje autónomo: 1 1. Población y muestra. 2. Diferencias entre estadística y probabilidad. 3. Modelos de probabilidad para variables discretas. 4 Modelos de Bernoulli, Binomial y Poisson. 5. Modelos de probabilidad para variables continuas. 6. Modelos uniforme, exponencial y normal. 7. Independencia. 8. Ley de los grandes numeros. 9 Teorema central del limite. Entender el concepto de variabilidad y como se modela. Conocer y saber utilizar algunos modelos de probabilidad. Tema 2: Estadística Aprendizaje autónomo: 1 1.The statistical problem. 2.Point estimation for the population mean. 3.Point estimation of the population variance. 4.Distribution of the sample mean. 5.Confidence intervals for the population mean. 6.Test of hypothesis for the population mean. 7.Distribution of the difference between two sample means. 8.Comparison of two population means through unpaired samples. 9.What happens when the two samples are paired? Sentar las bases que a continuación se utilizan para hacer inferencia sobre modelos estadísticos. Tema 3: Modelos lineales para respuesta continua Dedicación: 5 Grupo grande/teoría: 12h Grupo pequeño/laboratorio: 12h Aprendizaje autónomo: 26h 1.Normal linear model; theoretical versus fitted model. 2.Stages in the construction of a linear model. 3.Model fit. 4.ANOVA table and goodness of fit measures. 5.Statistical inference on the parameters of the model. 6.Prediction. 7.Model checking. 8.Model selection. 9.Interpretation of the fitted model; Bias, colinearity and causality. 10.Use of categorical explanatory variables. 11.Comparison of means. 12.Analysis of two-level factorial experimental experiments. Aprender a construir un modelo lineal que relacione una variable respuesta continua con una serie de variables explicatives, aprender a interpretar este modelo y a hacer predicciones con el, i aprender a diseñar experimentos estadísticamente eficientes. 3 / 5

4 Tema 4: Modelos no-lineales para respuesta continua Dedicación: 9h Grupo grande/teoría: 2h Grupo pequeño/laboratorio: 2h Aprendizaje autónomo: 5h 1.Normal non-linear model. 2.Model fit. 3.Statistical inference. 4.Model checking. To learn how to build a non-linear model that relates one continuous response variable to a list of explanatory variables, to learn how to interpret that model and make predictions with it, and to check that the model is a good enough approximation of reality. Tema 5: Modelos para respuesta binaria Aprendizaje autónomo: 1 1.Binary response models. 2.Model fit. 3.Statistical inference. 4.Model checking. 5.Interpretation of the fitted model. 6.Politomous response models. 7.Contingency tables. Aprendre a construir un modelo lineal que relacione una variable respuesta binaria con una serie de variables explicatives y aprender a interpretar este modelo y a hacer predicciones con el. Tema 6: Modelos de series temporales Aprendizaje autónomo: 1 1.Descripción de una serie temporal. 2.Modelos AR. 3.Modelos MA. 4.Modelos ARMA. 5.Modelos ARIMA. 6.Modelos ARIMA estacionales. Aprender a construir un modelo de series temporales. 4 / 5

5 Sistema de calificación La nota final del curso (NF) constará de cuatro 'inputs': 1) Nota proyectos pequeños: NP 2) Nota del trabajo en grupo: NT 3) Examen Parcial: EP 4) Examen Final: EF La nota final del curso se calculará según: NF = 0.10*NP *NT *EP *EF Bibliografía Básica: Peña, Daniel. Fundamentos de estadística. Madrid: Alianza Editorial, ISBN Peña, Daniel. Regresión y diseño de experimentos. Madrid: Alianza Editorial, ISBN Peña, Daniel. Análisis de series temporales. Madrid: Alianza Editorial, ISBN Weisberg, Sanford. Applied linear regression. 3rd ed. New York: Wiley, ISBN Wakefield, Jon. Bayesian and frequentist regression methods. New York: Springer Verlag, ISBN / 5

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