Última actualización: 19/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Probabilidad y análisis de datos
(16477)
Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos (Plan: 392 - Estudio: 350)


Coordinador/a: RUIZ MORA, CARLOS

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Formación Básica
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:

Rama de Conocimiento: Ingeniería y Arquitectura



Objetivos
Adquirir conocimientos y comprensión para: 1. Analizar datos de una y dos variables. 2. Resolver problemas de probabilidad. 3. Analizar problemas sobre fenómenos aleatorios 4. Usar variables aleatorias 5. Conocer cómo aplicar estos métodos estadísticos con la ayuda de software estadístico. 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Conocimientos del uso de software estadístico. 3. Resolución de problemas. 4. Trabajo en equipo. 5. Razonamiento crítico. 6. Comunicación oral y escrita.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
El objetivo del curso es que el alumno aprenda conceptos básicos y herramientas estadísticas que le permitan: a) analizar, resumir y extraer conclusiones de bases de datos reales, y b) entender los conceptos de incertidumbre y probabilidad y aplicar modelos de distribución para resolver problemas. 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: covarianza y correlación. 4. Probabilidad 4.1. Introducción 4.2. Fenómenos y experimentos aleatorios 4.3. Concepto de probabilidad y propiedades 4.4. Asignación de probabilidades en la práctica 4.5. Probabilidad condicionada 4.6. Teorema de Bayes 5. Variables aleatorias 5.1. Concepto de variable aleatoria 5.2. Variables aleatorias discretas 5.3. Variables aleatorias continuas 5.4. Medicas características de una variable aleatoria 5.5. Independencia de variables aleatoria 6. Modelos de distribución 6.1. Binomial 6.2. Geométrica 6.3. Poisson 6.4. Uniforme (continua) 6.5. Exponencial 6.6. Normal (con TCL) 7. Regresión lineal 7.1. Introducción 7.2. Regresión lineal simple 7.3. Regresión lineal múltiple
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
- Clases magistrales: Presentación de conceptos, desarrollo de la teoría y ejemplos, 2.2 ECTS - Clases de resolución de problemas: 2.2 ECTS - Prácticas de ordenador: 0.6 ECTS -- 4 PRÁCTICAS - Sesiones de evaluación (exámenes de evaluación continua y examen final): 1 ECTS
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • MONTGOMERY, D.C., RUNGER, G.C.. Probabilidad y Estadística aplicadas a las ingenierías. Limusa Wiley. 2002
  • Navidi, W. Estadística para ingenieros y científicos. McGraw-Hill. 2006
Bibliografía complementaria
  • GUTTMAN, L., WILKS, S.S., HUNTER, J.S. . Introductory Engineering Statistics. . Wiley. . 1992
  • Newbold, P.. Statistics for Business and Economics.. Prentice-Hall.. 1995.
  • PEÑA, D.. Regresión y Diseño de Experimentos.. Alianza Editorial.. 2002
  • PEÑA, D. . Fundamentos de Estadística.. Alianza Editorial.. 2001

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