Última actualización: 28/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Estadística
(13876)
Titulación: Grado en Ingeniería Informática (218)


Coordinador/a: ALONSO FERNANDEZ, ANDRES MODESTO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Formación Básica
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:

Rama de Conocimiento: Ciencias Sociales y Jurídicas



Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Cálculo (Curso 1 - Cuatrimestre 1) y Álgebra lineal (Curso 1 - Cuatrimestre 1)
Objetivos
El objetivo de este curso es que el estudiante adquiera un conjunto de herramientas o habilidades relacionadas con la Estadística tanto a nivel teórico como aplicado. -Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos univariantes y bivariantes. -Calcular probabilidades y momentos estadísticos en distintos espacios. -Manejar variables aleatorias y conocer su utilidad para la modelización de fenómenos reales. -Reconocer situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales. -Conocer y aplicar las propiedades básicas de los estimadores puntuales y de intervalo con el fin de realizar inferencias sobre un problema real. -Conocer los fundamentos y práctica de los modelos estadísticos y la estimación óptima de sus parámetros mediante maximización de la verosimilitud y la minimización de los errores cuadráticos. -Formular hipótesis sobre una población. -Construir modelos lineales sencillos que ayuden a entender y predecir fenómenos reales. -Saber utilizar e interpretar herramientas de software estadístico.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Tema 1: Estadística descriptiva 1.1 Introducción. El propósito de la estadística 1.2 Descripción de datos mediante tablas 1.3 Descripción de datos mediante gráficos 1.4 Medidas características de una variable Tema 2: Estadística descriptiva bivariante 2.1 Introducción 2.2 Tablas de frecuencias bivariantes 2.3 Gráficos de dispersión 2.4 Medidas de relación lineal 2.5 La recta de regresión simple Tema 3: Probabilidad 3.1 Introducción 3.2 Definición de probabilidad y propiedades 3.3 Probabilidad condicionada y total 3.4 Independencia de sucesos 3.5. Teorema de Bayes Tema 4: Introducción a las Variables Aleatorias 4.1 Introducción. 4.2 Variables aleatorias univariantes discretas 4.3 Variables aleatorias univariantes continuas 4.4 Medidas características de las variables aleatorias Tema 5: Modelos de probabilidad 5.1 Introducción 5.2 El proceso de Bernoulli 5.3 El proceso de Poisson 5.4 Variables aleatorias asociadas al proceso de Poisson 5.5 La variable aleatoria normal 5.6 Relación entre la normal, la binomial y la Poisson 5.7 El modelo de regresión simple Tema 6: Introducción a la inferencia estadística 6.1 La inferencia estadística. Población y muestra 6.2 Distribución muestral de un estadístico 6.3 La distribución de la media muestral 6.4 Estimación y estimadores 6.5 El método de los momentos 6.6 Diagnosis y crítica del modelo 6.7 Transformaciones que mejoran la normalidad Tema 7: Inferencia con muestras grandes 7.1 Intervalos de confianza para la media con muestras grandes 7.2 Determinación del tamaño muestral 7.3 Otros intervalos de confianza 7.4 Introducción al contraste de hipótesis 7.5 Contraste de hipótesis sobre la media con muestras grandes 7.6 Interpretación de un contraste usando el p-valor 7.7 Relación entre contrastes de hipótesis e intervalos de confianza Tema 8: Comparación de poblaciones 8.1 Introducción 8.2 Comparación de dos medias usando muestras independientes 8.3 Comparación de dos medias usando datos emparejados 8.4 Comparación de dos proporciones 8.5 Comparación de dos varianzas en poblaciones normales Tema 9: Introducción a la regresión múltiple 9.1 El modelo de regresión simple. 9.2 Definición del modelo de regresión múltiple. 9.3 Estimación del modelo de regresión múltiple. 9.4 Inferencia en regresión múltiple. 9.5 Diagnosis del modelo de regresión. 9.6 Regresión con variables binarias.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las actividades formativas que se realizarán durante el curso son: -Clases magistrales en modalidad presencial (0,8 ECTS): Presentación de los principales conceptos estadísticos e ilustración por parte del profesor mediante el uso de ordenador y datos reales o simulados. Debate y aclaración de dudas de los conceptos adquiridos por el alumno en el proceso de autoaprendizaje. -Clases de ejercicios prácticos (0,8 ECTS). Sesiones en las que se plantean problemas y se deja a los estudiantes en grupos que planteen sus soluciones. -Laboratorios (0,2 ECTS): Los alumnos resuelven problemas de estadística y realizan prácticas de las nuevas técnicas aprendidas. Los alumnos se organizan en grupos que, posteriormente, deben entregar un caso práctico evaluable. -Tutorías (1,1 ECTS): Asistencia individualizada o en grupo a los estudiantes por parte del profesorado con un 25% de presencialidad. -Trabajo individual o en grupo (2,9 ECTS). -Examen final (0,2 ECTS).
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • DEVORE, J.L.. "Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias". International Thompson.
  • PALOMO, J.; SANCHEZ, M.J.; SANCHEZ, I.;. "Problemas resueltos de Estadística". Síntesis. .
  • PEÑA, D.. "Fundamentos de Estadística". Alianza Editorial.
Bibliografía complementaria
  • CANAVOS, G.. "Probabilidades y Estadística. Aplicaciones y Métodos". MacGraw-Hill.
  • DEGROOT, M.H.. "Probabilidades y Estadística". Adison-Wesley.
  • PEÑA, D.; ROMO, J.. "Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales". McGraww-Hill.
  • WALPOLE, R.E; MYERS, R.H.; MYERS, S.L.. "Probabilidad y estadística para ingenieros". Prentice-Hall.

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.