GUÍA DE APRENDIZAJE ESTADISTICA

Transcripción

1 GUÍA DE APRENDIZAJE ESTADISTICA GRADO EN INGENIERIA DEL SOFTWARE Datos Descriptivos CENTRO RESPONSABLE: E.U. DE INFORMATICA OTROS CENTROS IMPLICADOS: CICLO: Grado sin atribuciones MÓDULO: MATERIA: FUNDAMENTOS CIENTÍFICOS PARA LA INGENIERÍA ASIGNATURA: ESTADISTICA CURSO: 2 º DEPARTAMENTO RESPONSABLE: MATEMATICA APLICADA (E.U. INFORMATICA) CRÉDITOS EUROPEOS: 6 CARÁCTER: TRONCAL ITINERARIO: CURSO ACADÉMICO: 2011/2012 PERIODO DE IMPARTICIÓN: Semestre 1º (Septiembre-Enero) IDIOMAS IMPARTICIÓN: Español OTROS IDIOMAS IMPARTICIÓN: HORAS/CRÉDITO: 27

2 Profesorado COORDINADOR: JOSE IGNACIO TELLO DEL CASTILLO NOMBRE DESPACHO EN INGLÉS JOSE IGNACIO TELLO DEL CASTILLO 2110 No BLANCA MARIA RUIZ PALMA 2108 No JOSE LUIS CORONADO MORALES 2005 No FELIX RINCON DE ROJAS 2107 No (*) Profesores externos en cursiva. Tutorías NOMBRE TUTORÍAS Lugar Día De A JOSE IGNACIO TELLO DEL CASTILLO despacho 2010 Viernes 09:00 15:00 BLANCA MARIA RUIZ PALMA despacho 2108 despacho 2018 despacho de la a despacho 2108 Martes 13:00 14:00 Miércoles 11:00 12:00 Jueves 11:00 14:00 Viernes 10:00 11:00 JOSE LUIS CORONADO MORALES Despacho 2005 despacho 2005 Lunes 10:00 13:00 Martes 10:00 13:00 FELIX RINCON DE ROJAS despacho 2107 despacho 2107 Martes 16:00 19:00 Miércoles 16:00 19:00

3 Grupos GRUPOS ASIGNADOS EN: Nº de grupos Teoría 3 Prácticas 0 Laboratorio 6

4 Requisitos previos necesarios ASIGNATURAS SUPERADAS OTROS REQUISITOS Conocimientos previos recomendados ASIGNATURAS PREVIAS RECOMENDADAS CONOCIMIENTOS PREVIOS OTROS CONOCIMIENTOS

5 Competencias CÓDIGO COMPETENCIA NIVEL RA E4 Capacidad para diseñar soluciones apropiadas en uno o más dominios de aplicación utilizando métodos de la ingeniería del software que integren aspectos éticos, sociales, legales y económicos. N1 G5 Uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones. N1 RA_03 G6 de problemas. N2 RA_03 G9 Razonamiento crítico. N1 RA_03 I1 Capacidad para diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar aplicaciones y sistemas informáticos, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente. N1 RA_03 RA_04 I19 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantarse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: algebra, cálculo diferencial e integral i métodos numéricos; estadística y optimización. N3 RA_01 RA_03 RA_04 I6 Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. N1 RA_04

6 Resultados de aprendizaje CÓDIGO RA_01 RA_03 RA_04 DESCRIPCIÓN Resume y analiza la información contenida en un conjunto de datos mediante tablas gráficos e indicadores. Aplica los conceptos y resultados de probabilidad para analizar situaciones modeladas en términos de variables aleatorias. A partir de un conjunto de datos infiere y contrasta información tanto sobre los distintos parámetros que intervienen como sobre la validez del modelo. Relaciona muestras de distintas variables.

7 Indicadores de logro CÓDIGO INDICADOR RA IN_01 Maneja conjuntos de datos y es capaz de obtener información contenida en los mismos mediante el cálculo de gráficos y medidas RA_01 IN_02 Conoce y maneja las principales propiedades de una medida de probabilidad. IN_03 Sabe resolver problemas sencillos de probabilidad. IN_04 Conoce el concepto de variable aleatoria. IN_05 Distingue y maneja los distintos tipos de variables aleatorias IN_06 Conoce los modelos discretos más sencillos y los utiliza para realzar ajustes de datos. RA_01 IN_07 Conoce los modelos continuos más sencillos y los utiliza para realzar ajustes de datos. RA_01 IN_08 Conoce y maneja los conceptos de muestra aleatoria simple y estimador- RA_01 IN_09 Al ajustar un modelo a un conjunto de datos, es capaz de obtener estimaciones para los parámetros del modelo. RA_01 RA_03 IN_10 IN_11 Al obtener una estimación, es capaz de dar una cota de error de la misma mediante la construcción del intervalo de confianza correspondiente. Dado uno o varios conjuntos de datos, el alumno es capaz de plantear conjeturas sobre los mismos y tomar una decisión. RA_04 RA_03 RA_04

8 Contenidos específicos (temario) TEMA / APARTADO CAPÍTULO ESTIMACIÓN PUNTUAL Introducción a la inferencia estadística Estimación puntual. IN_ Obtención de estimadores: Métodos de los momentos y IN_09 de máxima verosimilitud Propiedades de los estimadores. CONTRASTES DE HIPÓTESIS Estadistica INTERVALOS DE CONFIANZA MODELOS DE DISTRIBUCIONES CONTINUAS MODELOS DE DISTRIBUCIONES DISCRETAS Introducción. Tipos de contrastes Contrastes paramétricos Conceptos básicos El p-valor de un contraste Contrastes para poblaciones normales Contrastes para la comparación de parámetros en poblaciones normal Conceptos generales Distribución de frecuencias Representaciones gráficas Medidas de centralización, dispersión y forma Diagrama de caja Introducción Conceptos básicos Intervalos de confianza para poblaciones normales Error de la estimación Comparación de parámetros en dos poblaciones Intervalos de confianza para poblaciones no normales Introducción Distribución uniforme Distribución Gamma. Distribución exponencial Distribución de Pareto Distribución normal Teorema Central del Límite Introducción Distribución uniforme discreta Distribución binomial Distribución geométrica Distribución de Poisson Ajuste de un conjunto de datos a un modelo teórico. IN_08 IN_11 IN_01 IN_08 IN_10 IN_07 IN_06

9 Probabilidad VARIABLES ALEATORIAS Definición axiomática de probabilidad. Consecuencias Probabilidad condicionada Independencia de sucesos Teoremas de la probabilidad total y de Bayes Definición de variable aleatoria Función de distribución de una variable aleatoria Variables aleatorias discretas. Función de masa Variables aleatorias continuas. Función de densidad Transformaciones de variables aleatori IN_02 IN_03 IN_04 IN_05

10 Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y métodos de enseñanza empleados MODALIDAD DESCRIPCIÓN MÉTODO MÉTODOS DE ENSEÑANZA lección magistral Estudio de Teoría practicas con ordenador Estudio y trabajo autónomo Estudio de la asignatura de Problemas Laboratorio

11 Cronograma de trabajo de la asignatura SEMANA ACTIVIDADES 1 Laboratiorio 2 3 Estudio de Teoría 4 de Problemas 5 Estudio de Teoría de Problemas 6 examen temas 1 2 y 3 Estudio y trabajo autónomo Aula 2 hrs. Sí Evaluación continua 20 13,58 7 Estudio de Teoría

12 8 Laboratorio 3 hrs. No 1, Examen temas 4 y 5 (se requieren conocimientos de los temas 1, 2 y 3) Estudio y trabajo autónomo Laboratorio 2 hrs. Sí Evaluación continua 20 13, aboratorio 14 15

13 16 17 Examen temas 6, 7 y 8 Estudio y trabajo autónomo Aula 3 hrs. Sí Evaluación continua 38 25,31 examen final Estudio y trabajo autónomo Aula 4 hrs. Sí Examen final 81 52,47

14 Evaluación de la asignatura SEMANA EVALUACIONES Actividad Lugar Tipo Técnica eval. Peso(%) Eval. min. 6 examen temas 1 2 y 3 Aula Evaluación continua Pruebas de respuesta larga, de desarrollo 20 Actividad Lugar Tipo Técnica eval. Peso(%) Eval. min. 10 Examen temas 4 y 5 (se requieren conocimientos Laboratorio de los temas 1, 2 y 3) Evaluación continua Pruebas de respuesta larga, de desarrollo 40 Actividad Lugar Tipo Técnica eval. Peso(%) Eval. min. 17 Examen temas 6, 7 y 8 Aula Evaluación continua Pruebas de respuesta larga, de desarrollo 40 examen final Aula Examen final Pruebas de respuesta larga, de desarrollo 100

15 Criterios de calificación de la asignatura EVALUACIÓN CONTINUA: (3 EXAMENES) EXAMEN DE LOS TEMAS 1, 2 Y 3- Peso nota total: 20% EXAMEN DE LOS TEMAS 4 Y 5 (Se requieren conocimientos de los temas 1,2 y 3) Peso nota total 40% EXAMEN DEL RESTO DE LOS TEMAS total 40% DÍA DEL EXAMEN FINAL Peso nota l LOS ALUMNOS DEBERÁN OPTAR POR EVALUACIÓN CONTINUA O SOLO EXAMEN FINAL. SE PERMITIRÁ QUE REALICEN ESTA ELECCIÓN HASTA 1 SEMANA DESPUÉS DE SABER LAS NOTAS DEL SEGUNDO PARCIAL. SI DECIDEN LA OPCIÓN DE EXAMEN FINAL, DEBERÁN SOLICITARLO POR ESCRITO, COMO INDICA LA NORMATIVA SI ELIGEN LA OPCIÓN DE EXAMEN FINAL, LA NOTA OBTENIDA EN EL MISMO SERÁ LA ÚNICA NOTA A TENER EN CUENTA EN LA ASIGNATURA.

16 Recursos didácticos TIPO Bibliografía DESCRIPCIÓN CORONADO, J.L.; CORRAL, A.; GÓMEZ, J.I.; LÓPEZ, P.; RUIZ, B.; VILLÉN, J.: Estadística. Servicio de Publicaciones de la E.U. de Informática, CANAVOS, G.C.: Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y Métodos. Ed. McGraw-Hill, DEGROOT, M.H.: Probabilidad y Estadística. Ed. Addison-Wesley, DEVORE, J.L.: Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thomson, HORRA, J.: Estadística Aplicada (Segunda edición). Ed. Díaz de Santos, MENDENHALL, W. y otros: Estadística Matemática con aplicaciones. Grupo Editorial Iberoamericana, PEÑA, D.: Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial, CUADRAS, C.M.: Problemas de Probabilidades y Estadística. Vol. I y II. Promociones Publicaciones Universitarias, LOPEZ DE LA MANZANARA, J.: Problemas de Estadística. Ed. Pirámide, QUESADA, V. y otros: Curso y ejercicios de Estadística. Ed. Alhambra, 1987 Equipamiento VILLEN, J.: 203 problemas de Estadística con programas en Pascal. Servicio de Publicaciones de la E.U. de Informática, Aulas clásicas y s con ordenadores

17 Otra información reseñable