I.- DATOS INICIALES DE IDENTIFICACIÓN

Documentos relacionados
Grado de Matemáticas

TITULACIÓN: Grado en Enfermería. CENTRO: Facultad de Ciencias de la Salud CURSO ACADÉMICO: GUÍA DOCENTE

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura

Guía de Aprendizaje de la asignatura Estadística y Procesos Estocásticos

ECUACIONES DIFERENCIALES II Curso 2013/14

GUIA DOCENTE DE LA ASIGNATURA CURSO Análisis Matemático I Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GEOMETRÍA I. Formación Básica Matemáticas 1º 1º 6 Básica MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO

ECUACIONES DIFERENCIALES I (Curso )

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Curso

Guía Docente: ESTADÍSTICA APLICADA

Guía Docente: ESTADÍSTICA APLICADA

DISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA

ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE

G6. Buscar y explotar nuevos recursos de información y aplicar criterios cuantitativos y aspectos cualitativos en la toma de decisiones.

CÁLCULO DE PROBABILIDADES

ESTADÍSTICA, SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y NUEVAS TECONOLOGÍAS Código de la Asignatura Créditos

UNIVERSIDAD DE ALMERIA GUÍA DOCENTE CURSO: DISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA

Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales Curso 2017/2018. IIN111 Estadística

UNIVERSIDAD DEL NORTE

Facultad de Ciencias

Guía docente de la asignatura. Curso académico

GUÍA DOCENTE Estadística. 4.a Profesor que imparte la docencia (Si fuese impartida por mas de uno/a incluir todos/as) :

GUÍA DOCENTE Estadística

DISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA

Asignatura: Horas: Total (horas): Obligatoria X Teóricas 4.5 Semana 4.5 Optativa Prácticas Semanas 72.0

ECUACIONES DIFERENCIALES I Curso

INVESTIGACIÓN OPERATIVA II Curso

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

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES CUAUTITLÁN PLAN DE ESTUDIOS DE LA LICENCIATURA EN QUÍMICA INDUSTRIAL

GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA

Carrera: Ingeniería Civil CIM 0531

GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA

TOTAL DE HORAS: Semanas de clase: 5 Teóricas: 3 Prácticas: 2. SERIACIÓN OBLIGATORIA ANTECEDENTE: Ninguna SERIACIÓN OBLIGATORIA SUBSECUENTE: Ninguna

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO

Titulación(es) Titulación Centro Curso Periodo Grado de Fisioterapia FACULTAT DE FISIOTERÀPIA 1 Primer cuatrimestre

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO Facultad de Estudios Superiores Aragón Ingeniería Mecánica Programa de Asignatura

Análisis Matemático I

Economía Descriptores Creditos ECTS Carácter Curso Cuatrimestre. 6 FB 1 2c Castellano

Titulación(es) Titulación Centro Curso Periodo Grado de Fisioterapia FACULTAT DE FISIOTERÀPIA 1 *

ESTADÍSTICA (Grado en Terapia Ocupacional)

GRADO DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

DISEÑO DE ENCUESTAS Curso

Materias Titulación Materia Carácter Grado de Sociología 5 - Estadística Obligatoria Programa Doble Titulación

Materias Titulación Materia Carácter Grado de Farmacia 7 - Estadística Formación Básica PDG Farmacia-Nutrición Humana y Dietética

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN

ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS SOCIALES I

GRADO DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA I

GRADO EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍAS APLICADAS AL DEPORTE Y AL ACONDICIONAMIENTO FÍSICO GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA

Juan Antonio Maldonado Jurado

MODELOS MATEMÁTICOS (Curso )

Guía docente MODELOS PROBABILÍSTICOS (47077) curso 2016/2017. Guía docente de la asignatura 2016/2017

Álgebra Lineal I. Código Plan 2008 ECTS 6. Carácter Básico Curso 1º Periodicidad C1. Studium-Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA I Julio 2018

MODELOS MATEMÁTICOS I

Asunto: Probabilidad I PROGRAMA DE LA ASIGNATURA PROBABILIDAD I. Curso académico: Identificación y características de la asignatura

ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS EXPERIMENTALES Y AL GABINETE

MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS (SEGÚN MEMORIA DE VERIFICACIÓN DEL GRADO)

Guía docente MODELOS PROBABILÍSTICOS (47077) curso 2015/2016. Guía docente de la asignatura Curso 2015/2016

MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO

ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE CÓRDOBA GRADO DE INGENIERÍA INFORMÁTICA CURSO 2013/14 ASIGNATURA: ESTADÍSTICA DATOS DE LA ASIGNATURA

Pontificia Universidad Católica del Ecuador

ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE

Grupo A: Fernando Martínez Álvarez

ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE. ASIGNATURA Probabilidad y estadistica. CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Segundo semestre

DISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA

ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE

Guía Docente: ESTADÍSTICA Y CÁLCULO MATEMÁTICO

GUÍA DOCENTE ESTADÍSTICA EMPRESARIAL I GRADO EN ADMINISTRACION Y DIRECCION DE EMPRESAS

Titulación(es) Titulación Centro Curso Periodo Grado de Matemáticas FACULTAD DE CC. MATEMÁTICAS 1 Primer cuatrimestre

Proyecto Docente de la Asignatura. Econometría II. Grado en Administración y Dirección de Empresas. Curso 2017/18

Programas Educativos de Programa académico. Ingeniería

Curso: 2º Créditos ECTS: 6 Tipo de asignatura: Básica Tipo de formación: Teórico-Práctica

Nombre de la materia. Departamento. Academia

Análisis Matemático I

ASIGNATURA: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA. (Especialidad: Mecánica) Troncal 1 cuatrimestre, 6 créditos: 3 teóricos, 3 prácticos

Estadística Aplicada: Técnicas Cuantitativas de Investigación Social

DISTRIBUCIÓN HORARIA DE LA ASIGNATURA SEGÚN NORMATIVA

DISEÑO DE ENCUESTAS Curso

MÓDULO MATERIA CURSO SEMESTRE CRÉDITOS TIPO BREVE DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS (SEGÚN MEMORIA DE VERIFICACIÓN DEL GRADO)

GUÍA DOCENTE Estadística Aplicada a la Gestión de Recursos Humanos

Guía docente de la asignatura

Grado en Química. Curso 2016/17

Transcripción:

I.- DATOS INICIALES DE IDENTIFICACIÓN Nombre de la asignatura: Elementos de Probabilidad y Estadística Descriptiva Carácter: Básica Créditos: 6 Titulación: Grado en Matemáticas Curso: primero Departamento: Estadística e Investigación Operativa Profesor responsable María Cruz Valsero Blanco II.- INTRODUCCIÓN A LA ASIGNATURA La estadística es una Ciencia que se utiliza en numerosos campos como herramienta para analizar, sintetizar y sacar conclusiones a un conjunto de datos. Con esta asignatura pretendemos que el estudiante tenga su primer contacto con los modelos matemáticos con incertidumbre, para que reconozca situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más comunes, maneje variables aleatorias que le faculten para la modelización de fenómenos reales y la utilización de técnicas básicas de tratamiento de datos. Utilizaremos un software adecuado que le faculte para organizar, representar y sintetizar un conjunto de datos utilizando métodos gráficos y numéricos sencillos propios que le permita tanto elaborar sus propias estadísticas así como interpretar correctamente las que le sean presentadas. III.- VOLUMEN DE TRABAJO Horas/curso ASISTENCIA A CLASES TEORICAS 30 ASISTENCIA A CLASES PRÁCTICAS 8 ESTUDIO AUTONOMO INDIVIDUAL O EN GRUPO 52 RESOLUCION DE PROBLEMAS EN GRUPOS REDUCIDOS 10 PREPARACION DE EJERCICIOS O TRABAJOS 15 PREPARACION TRABAJOS EN ORDENADOR 15 TUTORIAS / SEMINARIOS 7 DOCUMENTACION/BIBLIOGRAFIA; INTERNET 8 SESIONES DE EVALUACION 5 TOTAL HORAS PRESENCIALES 60 TOTAL VOLUMEN DE TRABAJO 150

IV.- OBJETIVOS GENERALES El objetivo general de la asignatura es: Introducción a los modelos probabilísticas básicas que permiten el tratamiento de datos.. Se plantean por tanto como objetivos específicos: - Utilizar herramientas para realizar representaciones gráficas y numéricas de un conjunto de datos. - Calcular probabilidades - Reconocer situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales. - Manejar variables aleatorias y conocer su utilidad para la modelización de fenómenos reales. - Utilizar el concepto de independencia y aplicar en casos sencillos el teorema central del límite. - Utilizar paquetes informáticos de probabilidad y estadística. V.- COMPETENCIAS - Competetencias generales: G2, G3, G, G8, G10 - G2. Saber aplicar los conocimientos matemáticos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de las Matemáticas. - G3. Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes, dentro del área de las Matemáticas, para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. - G. Poder transmitir, tanto de forma oral como escrita, información, ideas, conocimientos, problemas y soluciones del ámbito matemático a un público tanto especializado como no especializado. - G8. Conocer y utilizar recursos informáticos de carácter general y tecnologías de la información y las comunicaciones como medios de comunicación, organización, aprendizaje e investigación - G10. Tener la capacidad de trabajar en equipo, aportando orden, abstracción y razonamiento lógico; comprobando o refutando razonadamente los argumentos de otras personas y contribuyendo con profesionalidad al buen funcionamiento y organización del grupo. - Competetencias específicas: E1, E6, E7, E8, E9 - E1. Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las Matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos. - E6. Resolver problemas de Matemáticas, mediante habilidades de cálculo básico y otras técnicas. - E7. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan. - E8. Planificar la resolución de un problema en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos. - E9. Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.

VI.- CONTENIDOS PARTE I :ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA - El método estadístico - Población y muestra. - Medidas poblacionales y medidas muestrales - Tablas y gráficos PARTE II: MODELOS TEORICOS - Modelos de probabilidad - Variables aleatorias - Modelos de duracion de vida VII.- DESTREZAS A ADQUIRIR. Las actividades previstas en esta asignatura permitirán el desarrollo de ciertas competencias genéricas de tipo transversal, muy importantes desde el punto de vista de la formación personal y social, pero imprescindibles para llevar a cabo una buena práctica profesional. Entre ellas se pueden destacar las siguientes: - Desarrollo de la capacidad de trabajo en equipo - Redacción de informes - Comunicación oral - Capacidad de análisis y síntesis - Razonamiento crítico - Motivación por el trabajo bien hecho - Capacidad de gestión de la información - Capacidad de iniciativa - Aprendizaje autónomo - Desarrollo del pensamiento y del razonamiento cuantitativo - Capacidad de abstracción VIII.- TEMARIO Y PLANIFICACIÓN TEMPORAL Temas 1 Introducción a los métodos estadísticos El fenómeno de la variabilidad. Medir y estudiar la variabilidad. El papel de la Estadística. Nacimiento y desarrollo de la Estadística. Estadística Descriptiva. Cálculo de Probabilidades.Estadística Inferencial. 2 Estadística descriptiva Población y muestra. Variables. Medición de Variables. Escalas de medida. Tipos de variables. Tablas de distribución de frecuencias. Diagrama de tallo-hojas. 3 Representaciones gráficas Diagramas de Barras. Diagrama de sectores. Histograma. Series temporales Descripción numérica de variables cuantitativas Estadísticos de orden. Momentos muestrales. Cuantiles. Posición, dispersión y forma. Desigualdad de Chebichev. Tipificación de variables. Diagrama de cajas. Transformaciones de datos 5 Descripción de datos bivariantes Asociación entre variables cualitativas. Asociación entre una variable cualitativa y otra cuantitativa. Asociación entre variables cuantitativas. Tabulación. Distribuciones marginales y condicionadas. Representaciones Horas

graficas. Asociación entre variables numéricas: correlación. Regresión lineal. 6 Introducción a los modelos probabilísticos Experimento aleatorio. Variable aleatoria. Probabilidad. Definición axiomática 7 Reglas básicas del cálculo de probabilidades Probabilidad condicionada e independencia. Independencia condicionada. Regla de la probabilidad total. Regla de Bayes. 8 Modelos para experimentos y variables aleatorias Modelo uniforme. Combinatoria. Función de distribución. Vectores aleatorios. Distribución conjunta, marginal y condicionada. Independencia de variables aleatorias. 9 Descripción numérica Parámetros poblacionales. Medidas de posición, dispersión y forma. Desigualdad de Chebichev. Transformación de variables. Combinaciones lineales de variables aleatorias. Teorema central del límite 10 La distribución normal Combinaciones lineales de variables normales. El teorema central del límite 11 Proceso de Bernoulli y distribuciones asociadas Distribución de Bernoulli. Distribución binomial. Aproximación binomialnormal. Distribución geométrica. Distribución de pascal. Aproximación distribución de pascal-normal. Distribución hipergeométrica. 12 Proceso de Poisson y distribuciones asociadas Distribución depoisson. Aproximación binomial-poisson. Aproximación poisson-normal Distribución exponencial. Distribución gamma. Aproximación gamma-normal. 13 Modelos de duración de vida. Ley exponencial. Ley de Weibul. Fiabilidad de sistemas IX.- BIBLIOGRAFÍA DE REFERENCIA - MONTGOMERY-RUNGER. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. McGraw Hill - SHELDON M.ROSS. Introducción a la Estadística. Reverté - HINES-MONTGOMERY. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Administración. CECSA. - PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA. Estadística. Modelos y Métodos. Vols. I y II. Alianza Universidad - CUADRAS. Problemas de Probabilidades y Estadística. Vols. I y II. PPU. - SARABIA y MATÉ. Problemas de Probabilidad y Estadística. CLAGSA X.- METODOLOGÍA El desarrollo de la asignatura se estructura, en una o dos hora teóricas semanales, una hora de problemas, una hora que puede ser de seminario o tutoría programada y 8 horas de prácticas, repartidas a lo largo del cuatrimestre. Los alumnos dispondrán en la plataforma virtual toda la información básica requerida: objetivos, programa, evaluación, apuntes, colección de problemas propuestos, ejercicios a desarrollar por grupos o individualmente y evaluación de cada uno de los apartados.

Las prácticas de laboratorio se desarrollarán en sesiones en horario de 10 a 12, los viernes en el aula de informática. Se avisará en clase cuando se realizará cada sesión. XI.- EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE - Evaluación del trabajo personal. o Se realizarán 3 controles en horario de clase consistentes en la resolución de cuestiones prácticas relacionadas con los temas desarrollados en clase. 30% de la calificación final. Las fechas propuestas son el jueves18 de octubre, el jueves 15 de noviembre de y el jueves13 de diciembre de 1 a 2 de la tarde. Estas fechas pueden ser modificadas. Se avisara a través de la plataforma moodle - Examen final. El alumnado tendrá que dar respuesta a varias cuestiones teóricas o prácticas. 70% de la calificación final. o Examen ordinario. Se realizará el lunes de febrero de 2013 o Examen extraordinario. Se realizara el viernes 12 de julio de 2013