Grado en Ingeniería de Organización Industrial GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA

Transcripción

1 Grado en Ingeniería de Organización Industrial GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA ESTADÍSTICA Curso Académico

2 1. DATOS GENERALES DE LA ASIGNATURA 1.1 ASIGNATURA: Estadística Centro Titulación Perfil Materia Módulo Centro Universitario de la Defensa. Zaragoza Ingeniería de Organización Industrial Defensa Estadística Formación Básica Carácter Obligatoria Curso 1º Cuatrimestre 2º Departamento Área Créditos ECTS 6 Idioma de impartición Forma de impartición Español Presencial Página Web 1.2 PROFESORADO Profesor Despacho Tutorías Marcos Rodríguez Rodríguez marcos@unizar.es Profesor Despacho Tutorías Alessandro Fiasconaro afiascon@unizar.es Profesor Javier Martínez Torres Despacho 4 jmtorres@unizar.es Tutorías Profesor José Olmo Badenas Despacho 18 jolmo@unizar.es Tutorías 2

3 2. PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA 2.1 Prerrequisitos Se requiere conocimiento y manejo de la hoja de cálculo Excel. Se requieren conocimientos de álgebra, cálculo diferencial e integral en una y varias variables. 2.2 Contextualización La asignatura de Estadística se inserta en el primer curso del grado, junto a otras asignaturas de carácter generalista. El estudiante aprenderá a realizar análisis estadísticos básicos y se introducirá en modelos de probabilidad y estimación, ayudándose para ello de programas estadísticos. 2.3 Repercusión en el perfil profesional Al egresado le serán de gran utilidad las posibilidades que ofrecen estas técnicas estadísticas en la toma de decisiones dentro de su ámbito profesional. El conocimiento y empleo de dichas técnicas serán indispensables para la realización de trabajos donde se disponga de una gran cantidad de datos: proyectos de fin de carrera, tesis doctorales, trabajos de investigación. Esta asignatura es un buen punto de partida para incentivar la investigación, sobre todo de materias aplicadas. 3

4 3. COMPETENCIAS 3.1 Competencias genéricas 1. Capacidad para planificar, presupuestar, organizar, dirigir y controlar tareas, personas y recursos. 2. Capacidad para resolver problemas y tomar decisiones con iniciativa, creatividad y razonamiento crítico. 3. Capacidad para comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en castellano. 4. Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la Ingeniería necesarias para la práctica de la misma. 3.2 Competencias específicas 5. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización. 6. Conocimientos y capacidades para aplicar métodos cuantitativos de decisión en las organizaciones. 4. RESULTADOS DE APRENDIZAJE El estudiante para aprobar esta asignatura debe demostrar que 1. Tiene aptitud para aplicar las técnicas de tratamiento y análisis de datos. 2. Conoce los conceptos, aplicaciones y resultados fundamentales de la probabilidad. 3. Comprende los conceptos de variable aleatoria unidimensional y multidimensional. 4. Domina el modelado de entornos de la ingeniería bajo naturaleza estocástica mediante variables aleatorias así como la realización de cálculos en situaciones de incertidumbre. 5. Conoce las técnicas de muestreo y estimación. 6. Sabe cómo utilizar contrastes de hipótesis estadísticas y su aplicación en la toma de decisiones. 7. Tiene capacidad para la elaboración, comprensión y crítica de informes basados en análisis estadísticos. 4

5 4.1 OBJETIVOS Objetivos conceptuales Representar un conjunto de datos mediante tablas de frecuencias y gráficos Conocer las principales medidas estadísticas de centralización, dispersión y forma. Diferenciar un análisis estadístico meramente descriptivo del inferencial. Conocer e interpretar los coeficientes y ecuaciones de los análisis de correlación y regresión Diferenciar los conceptos de población y muestra Distinguir los conceptos determinístico y probabilístico. Identificar los principales modelos de distribución de probabilidad discretos y continuos. Conocer la metodología de estimación por intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Objetivos procedimentales Realizar estudios e informes estadísticos que le ayuden a adoptar decisiones en su ámbito profesional. Sintetizar, describir y ordenar un conjunto de datos, en función del tipo de variable y la finalidad del estudio que se desee realizar. Explicar el comportamiento y las correlaciones existentes entre una o más variables. Utilizar y aplicar la inferencia estadística en la toma de decisiones. Elaborar, comprender e interpretar un informe basado en análisis estadísticos. Conocer y saber realizar análisis estadísticos sobre la calidad de procesos de producción. Formular problemas reales y resolverlos utilizando los métodos estadísticos de la asignatura Objetivos actitudinales Desarrollar la capacidad para resolver problemas y tomar decisiones con creatividad y razonamiento crítico. Incentivar al alumno a realizar trabajos de investigación en su ámbito profesional. Fomentar el aprendizaje cooperativo y el trabajo en grupo. Promover el empleo de técnicas de expresión oral así como la defensa de trabajos en público. 5

6 5. CONTENIDOS Bloque 0: Presentación de la asignatura. Bloque 1: Análisis exploratorio de los datos 1.1 Estadística descriptiva de una variable 1.2 Estadística descriptiva de dos variables 1.3 Teoría de la Correlación 1.4 Teoría de la Regresión Bloque 2: Cálculo de probabilidades 2.1 Concepto de probabilidad 2.2 Probabilidad condicionada 2.3 Teorema de la probabilidad total 2.4 Teorema de Bayes 2.5 Independencia estadística Bloque 3: La variable aleatoria 3.1 Concepto de variable aleatoria 3.2 Función de probabilidad y función de distribución 3.3 Variable aleatoria discreta. 3.4 Variable aleatoria continua. 3.5 Características de una variable aleatoria 3.6 Tipificación de una variable 3.7 Modelos de distribuciones discretas 3.8 Modelos de distribuciones continuas Bloque 4: Muestreo y estimación 4.1 Concepto de muestreo 4.2 Distribuciones muestrales. 4.3 Teorema Central del Límite 4.4 Concepto de estimación 4.5 Estimación puntual 4.6 Estimación por intervalos de confianza 4.7 Contrastes de hipótesis Bloque 5: Introducción al Control de Calidad 5.1 Fundamentos del control de procesos 5.2 El control de fabricación por atributos 5.3 El control de fabricación por número de defectos 5.4 El control de recepción 6

7 6. METODOLOGÍA 6.1 Actividades La asignatura comprende actividades presenciales y no presenciales. En la carga de trabajo (anexo 1) se detallan los créditos que se dedicarán a cada tipo de actividad por temas y bloques. Las actividades presenciales serán las siguientes: Tipo 1: Clase magistral Tipo 2: Resolución de problemas y casos Tipo 3: Prácticas en el aula Tipo 4: Exposición de los trabajos prácticos en grupos Las actividades no presenciales serán las siguientes: Tipo 5: Trabajos prácticos en grupos Tipo 6: Estudio autónomo del alumno 6.2 Metodología docente Las actividades presenciales se llevarán a cabo en el aula y en el laboratorio mediante sesiones. Las sesiones presenciales serán las siguientes: Sesiones magistrales: serán en el aula. Todos los alumnos (gran grupo). Se desarrollarán actividades del tipo 1 y 2. Las sesiones magistrales tendrán un carácter eminentemente práctico, impartiéndose los conceptos más importantes para la resolución de los problemas y casos prácticos a plantear. El ABP (aprendizaje basado en problemas) será una herramienta habitual en la asignatura para profundizar y comprender la teoría a través de la práctica. Sesiones de prácticas de laboratorio: serán en el aula ó en laboratorio de ordenadores. Todos los alumnos (gran grupo). Se desarrollarán actividades del tipo 3. Las sesiones de seminario serán 7 y tendrán una duración de 2 horas. Se realizarán 6 prácticas utilizando las técnicas estadísticas vistas en las sesiones magistrales, empleando para ello programas estadísticos. También habrá una evaluación inicial de una hora de duración. Sesiones de trabajos tutelados: serán en el aula ó en laboratorio de ordenadores. Serán en grupos pequeños pero siempre en presencia del gran grupo. Según el número total de alumnos, se determinará el tamaño de cada grupo de trabajo. Se desarrollarán actividades del tipo 4, exposición oral del caso práctico ya terminado. Los casos prácticos se realizarán en horas no presenciales y comprenderán desde la obtención de los datos hasta la redacción del informe final. Se realizarán 5 tutorías. Un día de cada una de las cinco últimas semanas de la asignatura se dedicará a estas exposiciones. 6.3 Tutorización La realización y exposición de los casos prácticos por grupos (actividades de tipo 5 y 4 respectivamente), así como las sesiones de laboratorio (tipo 3) y la observación y trato directo con el alumno servirán para orientar y dirigir el adecuado progreso del mismo. 7

8 7. DISTRIBUCIÓN DEL TRABAJO DEL ALUMNO (ver anexo 1) Horas presenciales Horas no presenciales Sesiones Magistrales Seminario Laboratorio Tutorías Evaluación Trabajo autónomo Trabajo en grupo EVALUACION DE LA ASIGNATURA 8.1 Instrumentos y criterios de evaluación La finalidad de la asignatura es realizar e interpretar trabajos basados en datos estadísticos aplicando los conocimientos adquiridos durante el curso. Será necesario evaluar estos conocimientos. Para ello el estudiante deberá demostrar que ha logrado los resultados de aprendizaje mediante las siguientes actividades de evaluación: 1. Evaluación inicial: Se realizará al principio del cuatrimestre. Su finalidad es medir el nivel inicial del grupo. Constará de una práctica de ordenador: ejercicio con hoja de cálculo excel. 2. Evaluación procesual: Se realizará durante todo el cuatrimestre. Su finalidad es medir el grado de asimilación de las materias impartidas. Constará de dos partes: 2.1 Exámenes parciales individuales (2) 2.2 Trabajos prácticos en grupo 2.3 Prácticas ordenador 3. Evaluación final: Se realizará al final del cuatrimestre. Su finalidad es medir el resultado final del aprendizaje. Constará de una única prueba escrita de respuesta abierta basada principalmente en la resolución de problemas. 8.2 Fórmula de evaluación. Nota final NF Fórmula de evaluación (Nota final): NF = (P1*0,2)+(P2*0,2)+(P3*0,1)+(P4*0,5) P1: Exámenes parciales ( ) P2: Trabajo en grupo ( ) P3: Prácticas ordenador ( ) P4: Prueba escrita (9.1.3) Para aprobar la asignatura son condiciones necesarias: P1: Presentarse a todos los exámenes parciales P2: Trabajos prácticos: tenerlos entregados P3: Prácticas ordenador: tenerlas terminadas P4: Prueba escrita: obtener una calificación igual o superior al 5 NF: Nota final: obtener una calificación igual o superior al 5 La evaluación inicial (9.1) no se tendrá en cuenta en la obtención de NF. 8

9 9. BIBLIOGRAFÍA, MATERIALES Y RECURSOS Bibliografía CANAVOS, G. (1988). Probabilidad y estadística. Mc-Graw Hill. Madrid. FERNÁNDEZ ABASCAL, H. y otros (1995). Ejercicios de Cálculo de probabilidades. Resueltos y comentados. Ariel Economía. Barcelona. FIASCONARO, A., MARTINEZ TORRES, J., OLMO, J. (2011). Elementos de Estadística. Aplicaciones a Ingeniería y Defensa. NORTES CHECA, A. (1993). Estadística teórica y aplicada. PPU. Barcelona. PEÑA D. (2008). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial. Madrid. PÉREZ, C. (2002). Estadística aplicada a través de Excel. Pearson. Prentice Hall. Madrid. Direcciones electrónicas Marcos Rodríguez Rodríguez: marcos@unizar.es Alessandro Fiasconaro: afiascon@unizar.es Javier Martinez Torres: jmtorres@unizar.es Jose Olmo Badenas: jolmo@unizar.es Materiales Documentos, textos y trabajos en pdf que el equipo docente considere oportunos y que estarán disponibles vía personal o plataforma. Bases de datos y archivos para el desarrollo de las prácticas de laboratorio y casos prácticos escritos. Recursos Pizarra Cañón de video Ordenador aula Software: Hoja de cálculo Excel 9

10 ANEXO 1 CARGA DE TRABAJO DEL ALUMNO (resumen) Horas presenciales Horas no presenciales Sesiones Magistrales Seminario Laboratorio Tutorías Evaluación Trabajo autónomo Trabajo en grupo CARGA DE TRABAJO DEL ALUMNO (detallado) DISTRIBUCIÓN NÚMERO DE HORAS DEL ALUMNO Actividades presenciales (p) Actividades no presenciales (np) Bloque Tipo 1 Tipo2 Tipo 3 Tipo 4 EV Total (p) Total (np) Total horas (p+np) Tutorías Evaluación totales Las actividades presenciales serán las siguientes: Tipo 1: Clase magistral Tipo 2: Resolución de problemas y casos Tipo 3: Prácticas en el aula o en el laboratorio de ordenadores Tipo 4: Tutorías: Exposición de los trabajos prácticos en grupos Los Bloques de contenidos serán los siguientes: Bloque 0: Presentación de la asignatura Bloque 1: Análisis exploratorio de los datos Bloque 2: Cálculo de probabilidades Bloque 3: La variable aleatoria Bloque 4: Muestreo y estimación Bloque 5: Introducción al control de calidad 10

11 ANEXO 2 CRONOGRAMA SEMANAL TEMPORALIZACIÓN DETALLADA DE LA ASIGNATURA TIPO ACTIVIDAD ACTIVIDADES PRESENCIALES (P) / ACTIVIDADES NO PRESENCIALES (NP) Tipo 1 Tipo2 Tipo 3 Tipo 4 EV Bloque Semana p Np P np P np p np p np 0 y * * Total horas (p/np) Total horas *: significa sesiones de tutoría por la tarde Las actividades presenciales serán las siguientes: Tipo 1: Clase magistral Tipo 2: Resolución de problemas y casos Tipo 3: Prácticas en el aula o en el laboratorio de ordenadores Tipo 4: Tutorías: Exposición de los trabajos prácticos en grupos Los Bloques de contenidos serán los siguientes: Bloque 0: Presentación de la asignatura Bloque 1: Análisis exploratorio de los datos Bloque 2: Cálculo de probabilidades Bloque 3: La variable aleatoria 11

12 Bloque 4: Muestreo y estimación Bloque 5: Introducción al control de calidad ANEXO 2 (PRESENCIAL) CRONOGRAMA SEMANAL TEMPORALIZACIÓN DETALLADA DE LA ASIGNATURA TIPO ACTIVIDAD ACTIVIDADES PRESENCIALES (P) Bloque Semana Tipo 1 Tipo2 Tipo 3 Tipo 4 EV 0 y * * Total horas *: significa sesiones de tutoría por la tarde Las actividades presenciales serán las siguientes: Tipo 1: Clase magistral. Tipo 2: Resolución de problemas y casos. Tipo 3: Prácticas en el aula o en el laboratorio ordenadores. Tipo 4: Tutorías: Exposición de los trabajos prácticos en grupos Los Bloques de contenidos serán los siguientes: Bloque 0: Presentación de la asignatura. Bloque 1: Análisis exploratorio de los datos Bloque 2: Cálculo de probabilidades Bloque 3: La variable aleatoria Bloque 4: Muestreo y estimación 12

13 Bloque 5: Introducción al control de calidad ANEXO 3 DESARROLLO DE LOS CONTENIDOS POR BLOQUES Bloque 0. Presentación de la asignatura 0.1 Explicación de la guía docente de la asignatura Objetivos Metodología Evaluación 0.2 Realización de la Evaluación inicial Bloque 1. Análisis exploratorio de los datos 1.1 Estadística descriptiva de una variable Introducción y conceptos generales Frecuencias, tablas y gráficos Medidas de centralización, dispersión y forma 1.2 Estadística descriptiva de dos variables Introducción y conceptos generales Distribuciones bidimensionales Distribuciones marginales Momentos. Covarianza 1.3 Teoría de la Correlación Introducción y conceptos generales Coeficiente de correlación lineal 1.4 Teoría de la Regresión Introducción y conceptos generales Método de los mínimos cuadrados Ecuaciones de las rectas de regresión Coeficiente de determinación Bloque 2. Cálculo de probabilidades 2.1 Concepto de probabilidad 2.2 Probabilidad condicionada 2.3 Teorema de la probabilidad total 2.4 Teorema de Bayes 13

14 2.5 Independencia estadística Bloque 3. La variable aleatoria 3.1 Concepto de variable aleatoria 3.2 Función de probabilidad y función de distribución 3.3 Variable aleatoria discreta 3.4 Variable aleatoria continua 3.5 Características de una variable aleatoria Esperanza Matemática Varianza y desviación típica 3.6 Tipificación de una variable 3.7 Modelos de distribuciones discretas Introducción y conceptos generales Distribución de Bernouilli Distribución Binomial Distribución de Poisson Otras distribuciones discretas 3.8 Modelos de distribuciones continuas Introducción y conceptos generales Distribución Normal Aproximaciones a la Normal de otras distribuciones. Factor de continuidad Otras distribuciones continuas Bloque 4. Muestreo y estimación 4.1 Concepto de muestreo 4.2 Distribuciones muestrales Definición de distribución muestral Distribución media muestral 4.3 Teorema Central del Límite 4.4 Concepto de estimación 4.5 Estimación puntual 4.6 Estimación por intervalos de confianza Estimación de la media poblacional Estimación de la varianza poblacional Estimación de la proporción poblacional 4.7 Contrastes de hipótesis 14

15 Contraste de hipótesis de la media, varianza y proporción poblacional Cálculo del p-valor Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis Bloque 5. Introducción al Control de Calidad Bloque 5: Introducción al Control de Calidad 5.1 Fundamentos del control de procesos El control de procesos por variables Gráficos de control por variables Intervalos de tolerancia El concepto de Capacidad 5.2 El control de fabricación por atributos Estudio de capacidad Gráficos de control 5.3 El control de fabricación por número de defectos Estudio de capacidad Gráficos de control 5.4 El control de recepción Plan japonés JIS Z Plan Military-Standard (MIL-STD-105D) 15