Concpetos operacionales básicos.

Competencias específicas: 1. Conocer los conceptos básicos de población, muestra, variable y estadística. 2. Saber resumir una muestra estadística mediante medidas de centro y desviación. 3. Entender el uso de métodos gráficos para mostrar los rasgos importantes de una muestra. 4. Comprender y saber utilizar los conceptos y resultados derivados de un análisis de regresión 5. Aprender como estimar un parámetro poblacional basandose en una muestra, y como formalizar un contraste de hipótesis. 6. Manejo de software estadístico. Competencias transversales: 1. Capacidad de análisis y síntesis 2. Conocimiento de informática 3. Resolución de problemas 4. Trabajo en equipo 5. Razonamiento crítico 6. Comunicación oral y escrita

1. Análisis exploratorio de datos. 1.1. Introducción. 1.2. Tipos de variables. 1.3. Análisis univariante de datos. 1.4. Análisis bivariante de datos. 2. Inferencia estadística. 2.1. Introducción. 2.2. Estimación puntual y por intervalos. 2.3. Contraste de hipótesis de medias y proporciones. 2.4. Contraste ANOVA. 3. Relaciones entre variables. 3.1. Introducción. 3.2. Relaciones entre variables cualitativas. Estadístico Chi-cuadrado. 3.3. Relaciones entre variables cuantitativas. Correlación. 4. El modelo de regresión simple. 4.1. Objeto del análisis. 4.2. Estimación e interpretación. 4.3. Diagnóstico y bondad del ajuste. 4.4. Predicción.

Teoría (3 ECTS): Clases teóricas en las que se presenta el contenido de la asignatura ilustrado con ejemplos y con material de apoyo disponible en la Web. Prácticas (3 ECTS): Clases de resolución de problemas. Opcionalmente, se pueden completar aplicaciones prácticas a conjuntos de datos reales usando software estadístico. Se recomienda la realizacion de tutorías en grupo en las semanas previas a los exámenes parciales y al examen final para resolver dudas cara a esos exámenes.