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. Introducción. 1.1. Concepto y usos de la estadística. 1.2. Términos estadísticos: poblaciones, subpoblaciones, individuos y muestras. 1.3. Tipos de variables. 2. Análisis de datos univariantes. 2.1. Representaciones y gráficos de datos cualitativos. 2.2. Representaciones y gráficos de datos cuantitativos. 2.3. Resumen numérico. 3. Análisis de datos bivariantes. 3.1. Representaciones y gráficos de datos cualitativos y discretos. 3.2. Representaciones y resúmenes numéricos de datos cuantitativos: correlación y regresión. 3.3 Introducción al análisis de series temporales 4. Probabilidad y modelos probabilísticos. 4.1. Experimentos aleatorios, espacio muestral, sucesos elementales y compuestos. 4.2. Propiedades de la probabilidad. 4.3. Probabilidad condicionada y sus propiedades. 4.4. Variables aleatorias y sus características. 4.5. Ensayos de Bernoulli y distribuciones relacionadas. 4.6. Distribución normal. 4.7. Otras distribuciones. 5. Introducción a la inferencia estadística. 5.1. Planteamientos y objetivos. 5.2. Estimadores puntuales. 5.3. Estimadores por intervalos. 5.4. Conceptos fundamentales del contraste de hipótesis. 5.5. Contrastes para la media en poblaciones normales. 5.6. Contrastes para proporciones. 5.7. Contrastes de independencia.

Teoría:Clases teóricas con material de apoyo disponible vía web. Prácticas: Clases de problemas resueltos en pizarra. Clases en aula informática utilizando software estadístico. Tutorías colectivas para resolver los problemas, dudas etc.