Álgebra lineal Cálculo Programación

Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de: 1. Tener conocimiento y comprensión de los principios estadísticos que subyacen a la rama de ingeniería industrial 2. Tener capacidad de aplicar su conocimiento y comprensión para identificar, formular y resolver problemas de estadística utilizando métodos establecidos 3. Tener capacidad de aplicar su conocimiento y comprensión al análisis de la ingeniería de productos, procesos y métodos 4. Tener comprensión de los diferentes métodos estadísticos y la capacidad para utilizarlos 5. Tener capacidad de seleccionar y utilizar herramientas y métodos estadísticos adecuados 6. Tener capacidad de combinar la teoría y la práctica para resolver problemas de ingeniería 7. Tener comprensión de métodos y técnicas estadísticas aplicables y sus limitaciones

CB1. Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio. CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. COCIN4. Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial. COCIN8. Capacidad para aplicar los principios y métodos de la calidad. CEB1. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización. Al terminar con éxito esta materia, los estudiantes serán capaces de: RA1.1. Tener conocimiento y comprensión de los principios estadísticos que subyacen a la rama de ingeniería industrial. RA2.1. de aplicar su conocimiento y comprensión para identificar, formular y resolver problemas de estadística utilizando métodos establecidos. RA2.2. Tener capacidad de aplicar su conocimiento y comprensión al análisis de la ingeniería de productos, procesos y métodos. RA3.2. Tener comprensión de los diferentes métodos estadísticos y la capacidad para utilizarlos. RA5.1. Tener capacidad de seleccionar y utilizar herramientas y métodos estadísticos adecuados. RA5.2. Tener capacidad de combinar la teoría y la práctica para resolver problemas de ingeniería. RA5.3. Tener comprensión de métodos y técnicas estadísticas aplicables y sus limitaciones.

1.Estadística descriptiva 1.1. Datos cualitativos vs datos cuantitativos 1.2. Estadística descriptiva para una variable 1.3. Estadística descriptiva para dos variables 2. Probabilidad 2.1. Introducción a la probabilidad 2.2. Sucesos y operaciones con sucesos 2.3. Definición y propiedades de la probabilidad 2.4. Probabilidad condicionada e independencia 2.5. Teorema de la probabilidad total 2.6. Teorema de Bayes 3. Variables aleatorias 3.1 Concepto de variable aleatoria 3.2 Variables aleatorias discretas 3.3 Variables aleatorias continuas 3.4 Medidas características de una variable aleatoria 3.5 Independencia de variables aleatorias 4. Modelos de distribución 4.1 Binomial 4.2 Geométrica 4.3 Poisson 4.4 Uniforme (continua) 4.5 Exponencial 4.6 Normal (con TCL) 5. Inferencia Estadística 5.1 Introducción 5.2 Estimadores y sus distribuciones en el muestreo 5.3 Intervalos de confianza 5.4 Contrastes de hipótesis 6. Control de calidad 6.1. Introducción al control de calidad 6.2. Gráficos de control por variables 6.3. Gráficos de control por atributos 7. Regresión lineal 7.1 Introducción 7.2 Regresión lineal simple 7.3 Regresión lineal múltiple

- Clases magistrales: 2,2 ECTS - Clases de resolución de problemas: 1,8 ECTS - Prácticas de ordenador: 1 ECTS - Sesiones de evaluación (exámenes de evaluación continua y examen final): 1 ECTS