ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE

Transcripción

1 PROCESO DE COORDINACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS PR/CL/001 Montes, Forestal y del ASIGNATURA PLAN DE ESTUDIOS 13IF - CURSO ACADÉMICO Y SEMESTRE Primer semestre

2 Índice Guía de Aprendizaje 1. Datos descriptivos Profesorado Conocimientos previos recomendados Competencias y resultados de aprendizaje Descripción de la asignatura y temario Cronograma Actividades y criterios de evaluación Recursos didácticos...9

3 1. Datos descriptivos 1.1 Datos de la asignatura Nombre de la Asignatura Nº de Créditos 3 ECTS Carácter Curso Semestre Período de impartición Idioma de impartición Titulación Centro en el que se imparte Optativa Cuarto curso Séptimo semestre Septiembre-Enero Castellano 13IF - Curso Académico Profesorado 2.1 Profesorado implicado en la docencia Nombre Despacho Correo electrónico Horario de tutorías* Joaquin Solana Gutierrez (Coordinador/a) Estadistica joaquin.solana@upm.es L - 13:00-15:00 M - 13:00-15:00 J - 17:00-19:00 * Las horas de tutoría son orientativas y pueden sufrir modificaciones. Se deberá confirmar los horarios de tutorías con el profesorado. Página 1 de 9

4 3. Conocimientos previos recomendados 3.1 Asignaturas previas que se recomienda haber cursado - Informatica y modelizacion matematica - Estadistica 3.2 Otros conocimientos previos recomendados para cursar la asignatura - Manejo de bases de datos y documentales en internet 4. Competencias y resultados de aprendizaje 4.1 Competencias que adquiere el estudiante al cursar la asignatura - 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. - Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. CT 1 - Comunicación oral y escrita. Concluir aportaciones por escrito, desarrollando la capacidad de síntesis y presentación de las ideas propias en un grupo de trabajo y en exposición pública. - Resolución de Problemas. CT 3 - Fortalecer el conocimiento oral y escrito del idioma inglés Página 2 de 9

5 CT 4 - Análisis y Síntesis. Esta capacidad permite afrontar y conocer más profundamente realidades complejas, simplificar su descripción, descubrir relaciones aparentemente ocultas y construir nuevos conocimientos a partir de otros que ya se posean. CT 5 - Búsqueda bibliográfica y análisis de documentación. CT 8 - Creatividad y capacidad de observación, generación de hipótesis y planteamiento de problemas experimentales. 4.2 Resultados del aprendizaje al cursar la asignatura RA163 - Obtención de las competencias lingüísticas comunicativas (comprensión, expresión, etc.) habladas y escritas en entornos académicos/profesionales nacionales/internacionales. RA164 - Obtención de las técnicas necesarias para la realización de un informe o memoria sobre un trabajo realizado en un entorno socio-lingüístico nacional/internacional. 5. Descripción de la asignatura y temario 5.1 Descripción de la asignatura La asignatura se plantea como una profundización en el conocimiento de los métodos estadísticos mediante la programación en R. Es una asignatura que repasa los conceptos estadísticos que el alumno ha estudiado previamente, el enfoque es principalmente práctico. La programación en R también servirá para afianzar los conocimientos de programación del alumno. Página 3 de 9

6 5.2 Temario de la asignatura 1. Software estadístico y algoritmos básicos en R 2. Estructuras de control 3. Análisis gráfico de datos 4. Programación modular 5. Modelos de distribución, estimación paramétrica y contraste 6. Buenas prácticas en R. Documentación, control de calidad y debuging 7. Bootstrapping y métodos de Montecarlo 8. Modelos lineales (LM) 9. Modelos Lineales Generalizados (GLM) 10. Modelos Aditivos Generalizados (GAM) Página 4 de 9

7 6. Cronograma 6.1 Cronograma de la asignatura* Semana Actividad Presencial en Aula Actividad Presencial en Otra Actividad Presencial Actividades de Evaluación 1.Software estadístico y algoritmos 1.Aplicaciones de los comandos de R 1 básicos en R 2. Estructuras de control 2.Comandos de R: while, for, repeat, ifelse 2 3.Análisis gráfico de datos 3.Comandos de R: hist, plot, points, lines, charplot, boxplot 3 4.Programación modular 4.Comandos de R: Funciones, atributos y metodos 4 5. Modelos de distribución, estimación 5.Comandos de R: dt, pt,qt,rt, dbinom, 1.Test on-line paramétrica y contraste dnorm, dchisq, dunif,dpois,dexp, ET: Técnica Prueba 5 dgamma,dbeta TelemáticaEvaluación continua y sólo prueba final 6. Bootstrapping y métodos de 6.Comandos de R: sample, boot 6 Montecarlo 7. Buenas prácticas en R. 7.Comandos de R: Sys.time(), difftime, Documentación, control de calidad y diffs 7 debuging Primer trabajo práctico - Taller práctico - Exposición y defensa del trabajo 8 TG: Técnica Trabajo en GrupoEvaluación continua y sólo prueba final Duración: 02:00 8.Modelos lineales (LM) 8.Comandos de R: lm, glm 9 Página 5 de 9

8 10 9.Modelos Lineales Generalizados (GLM) 9.Comandos de R: lm, glm 10.Selección de modelos y analisis de 10.Aplicación de analisis de residuos 11 residuos 11.Modelos Aditivos Generalizados 11.Comandos de R: gam,loess,lowess 2.Test on-line (GAM) ET: Técnica Prueba 12 TelemáticaEvaluación continua y sólo prueba final Segundo trabajo práctico individual - Exposición y defensa del trabajo 13 TG: Técnica Trabajo en GrupoEvaluación continua y sólo prueba final Duración: 02: * El cronograma sigue una planificación teórica de la asignatura y puede sufrir modificaciones durante el curso. Página 6 de 9

9 7. Actividades y criterios de evaluación 7.1 Actividades de evaluación de la asignatura Evaluación continua Sem. Descripción Modalidad Tipo Duración Peso en la nota Nota mínima Competencias evaluadas 5 1.Test on-line ET: Técnica Prueba Telemática Presencial 01:00 15% 0 / 10 CT 5 8 Primer trabajo práctico - Taller práctico - Exposición y defensa del trabajo TG: Técnica Trabajo en Grupo Presencial 02:00 30% 0 / 10 CT 1 CT 8 CT Test on-line ET: Técnica Prueba Telemática Presencial 01:00 15% 0 / 10 CT 5 TG: Técnica CT 3 13 Segundo trabajo práctico individual - Exposición y defensa del trabajo Trabajo en Presencial 02:00 40% 0 / 10 CT 1 CT 8 Grupo CT Evaluación sólo prueba final Sem. Descripción Modalidad Tipo Duración Peso en la nota Nota mínima Competencias evaluadas 5 1.Test on-line ET: Técnica Prueba Telemática Presencial 01:00 15% 0 / 10 CT 5 8 Primer trabajo práctico - Taller práctico - Exposición y defensa del trabajo TG: Técnica Trabajo en Grupo Presencial 02:00 30% 0 / 10 CT 1 CT 8 CT 4 Página 7 de 9

10 12 2.Test on-line ET: Técnica Prueba Telemática Presencial 01:00 15% 0 / 10 CT 5 TG: Técnica CT 3 13 Segundo trabajo práctico individual - Exposición y defensa del trabajo Trabajo en Presencial 02:00 40% 0 / 10 CT 1 CT 8 Grupo CT Evaluación convocatoria extraordinaria No se ha definido la evaluación extraordinaria. 7.2 Criterios de Evaluación Los trabajos se calificarán con las siguientes rúbricas de calidad en: 1.Presentación, edición, correcta utilización del lenguaje escrito; 2.Estructura técnica del documento; 3.Métodos y modelos estadísticos utilizados; 4.Discusión crítica de los resultados y extracción de conclusiones; 5.Documentación de los scripts; 6.Valoración de la economía de tiempos y debuging; 7. Uso de bibliografía, bases de datos, documentación y referencias Página 8 de 9

11 Powered by TCPDF ( PR/CL/ Recursos didácticos 8.1 Recursos didácticos de la asignatura Nombre Tipo Observaciones Crawley M.J., The R Book. Wiley. Maindonald J.H. and Braun W. J., Data Analysis and Graphics Using R - An Example-Based Approach. Cambridge University Press Venables, W.N., Ripley, B.D., Modern applied Statistics with S-plus. Springer Wood, S. N Generalized Additive Models: An Introduction with R. Chapman & Hall/CRC Venables W.N., Smith D.M. and the R Development Core Team, 2009.An Introduction to R. Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics The R Project for Statistical Computing Bibliografía Bibliografía Bibliografía Bibliografía Bibliografía Recursos web Página 9 de 9