Última actualización: 28/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Estadística
(18274)
Titulación: Grado en Matemática Aplicada y Computación (362)


Coordinador/a: AUSIN OLIVERA, MARIA CONCEPCION

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Es recomendable haber cursado satisfactoriamente las siguiente materias: Cálculo diferencial - Curso 1 - Cuatrimestre 1 Cálculo integral - Curso 1 - Cuatrimestre 2 Cálculo vectorial - Curso 1 - Cuatrimestre 2 Probabilidad - Curso 2 - Cuatrimestre 2
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la inferencia estadística. 1.0. Población y muestra 1.1. Elementos de estadística descriptiva. 1.2. Muestreo aleatorio. 1.3. Estimación puntual 1.4. Inferencia bajo la distribución normal 1.5. Inferencia para muestras grandes 1.6. Métodos de estimación 1.6.1. Método de los momentos. 1.6.2. Método de máxima verosimilitud. 2. Intervalos de confianza. 2.1. Introducción. 2.1.1. Cantidades pivotales. 2.2. Intervalos de confianza bajo la distribución normal. 2.2.1. Intervalos de confianza para una población 2.2.2. Intervalos de confianza para dos poblaciones 2.3. Intervalos de confianza asintóticos 3. Contraste estadístico de hipótesis. 3.1. Introducción. 3.2. Errores Tipo I y Tipo II. 3.3. Potencia de un contraste. 3.4. Contrastes de hipótesis bajo la distribución normal 3.4.1. Contrastes para una población 3.4.2. Contrastes para dos poblaciones 3.5. Tests asintóticos 4. Contrastes no paramétricos. 4.1. Introducción. 4.2. Contrastes de bondad de ajuste. 4.2.1. Contraste chi cuadrado. 4.2.2. Contraste de Kolmogorov-Smirnov. 4.2.3. Contraste de Lilliefors. 4.2.4. Herramientas gráficas. 4.3. Contrastes basados en la distribución binomial. 4.4. Contrastes basados en rangos. 4.5. Contrastes de independencia y homogeneidad. 5. Regresión lineal. 5.1. Introducción. 5.2. Regresión lineal simple. 5.3. Regresión lineal múltiple.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS, METODOLOGÍA A USAR Y REGIMEN DE TUTORIAS CLASES TEÓRICO-PRÁCTICAS [44 horas con un 100% de presencialidad, 1.67 ECTS] Conocimientos que deben adquirir los alumnos.Estos recibirán las notas de clase y tendrán textos básicos de referencia para facilitar el seguimiento de las clases y el desarrollo del trabajo posterior.Se resolverán ejercicios, prácticas problemas por parte del alumno y se realizarán talleres y prueba de evaluación para adquirirlas capacidades necesarias. TUTORÍAS [4 horas con un 100% de presencialidad, 0.15 ECTS] Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. TRABAJO INDIVIDUAL O EN GRUPO DEL ESTUDIANTE. [98 horas con 0% de presencialidad, 3.72 ECTS] TALLERES Y LABORATORIOS. [8 horas con 100% de presencialidad, 0.3 ECTS] EXAMEN FINAL. [4 horas con 100% de presencialidad, 0.15 ECTS] Se valorarán de forma global los conocimientos, destrezas y capacidades adquiridas a lo largo del curso. METODOLOGÍAS DOCENTES CLASE TEORÍA. Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporcionan los materiales y la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. PRÁCTICAS. Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo. TUTORÍAS. Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. PRÁCTICAS DE LABORATORIO. Docencia aplicada/experimental a talleres y laboratorios bajo la supervisión de un tutor.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
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
  • NEWBOLD, P., CARLSON, W.L., THORNE, B. . Estadística para administración y economía.. Prentice Hall. 2008
  • WACKERLY, D.D., MENDENHALL, W., SCHEAFFER, R.L.. Estadística matemática con aplicaciones. Gengage Learning. 2010
Bibliografía complementaria
  • ARNOLD, S.F.. Mathematical Statistics. Prentice Hall. 1990
  • CASELLA, G., BERGER, R.L.. Statistical Inference. Duxbury. 2002
  • CONOVER, W.J.. Practical nonparametric statistics. John Wiley & Sons. 1999
  • PEÑA, D.. Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial. 2001
  • PEÑA, D.. Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial. 2002

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