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. 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. 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.

Teoría (4ECTS).Clases teóricas con material de apoyo disponible vía web. Prácticas (2ECTS) Clases de problemas resueltos en pizarra. Clases en aula informática utilizando software estadístico. Tutorías colectivas para resolver los problemas, dudas etc.