G4031109 - Métodos Estadísticos (Formación Básica) - Curso 2012/2013

Información

• Créditos ECTS
• Créditos ECTS: 6.00
• Total: 6.0
• Horas ECTS
• Clase Expositiva: 30.00
• Clase Interactiva Laboratorio: 15.00
• Clase Interactiva Seminario: 4.00
• Horas de Tutorías: 2.00
• Total: 51.0

Otros Datos

• Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007
• Departamentos: Estadística e Investigación Operativa
• Áreas: Estadística e Investigación Operativa
• Centro: Facultad de Ciencias [L]
• Convocatoria: 2º Semestre de Titulaciones de Grado/Máster
• Docencia y Matrícula: null

Profesores

Nombre	Coordinador
MUÑOZ FERREIRO, MARIA DE LAS NIEVES.	NO
RAMIL NOVO, LUIS ALBERTO.	SI

Horarios

Nombre	Tipo Grupo	Tipo Docencia	Horario Clase	Horario exámenes
Grupo CLE01	Ordinario	Clase Expositiva	SI	SI
Grupo CLIL_01	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NO
Grupo CLIS_01	Ordinario	Clase Interactiva Seminario	SI	NO
Grupo TI-ECTS01	Ordinario	Horas de Tutorías	SI	NO
Grupo TI-ECTS02	Ordinario	Horas de Tutorías	SI	NO

Programa

Existen programas da materia para los siguientes idiomas:

Castellano

Gallego

Objetivos de la asignatura
El objetivo general es dar a conocer los principales modelos de distribución de probabilidad, las técnicas clásicas de inferencia estadística, y sus aplicaciones.
Contenidos
Tema 1. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
Variables unidimensionales. Distribuciones de frecuencias. Representaciones gráficas. Medidas de posición, de dispersión y de forma.
Variables bidimensionales. Coeficientes de correlación y determinación. Ajustes de funciones por el método de mínimos cuadrados.

Tema 2. CÁLCULO DE PROBABILIDADES Y VARIABLES ALEATORIAS
Definiciones de probabilidad. Cálculo de probabilidades. Independencia.
Variables aleatorias discretas y continuas. Función de masa de probabilidad. Función de densidad.
Características poblacionales de posición y de dispersión.
Modelos de distribución de probabilidad de uso común. Distribución binomial. Distribución normal. Teorema central del límite. Distribuciones relacionadas con la normal: ji cuadrado de Pearson, t de Student, F de Fisher-Snedecor.

Tema 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE CONFIANZA
Introducción al muestreo aleatorio. Estimadores puntuales y errores típicos. Estadísticos y distribuciones de referencia: estimación y comparación de medias, proporciones y varianzas. Intervalos de confianza basados en una y dos muestras sobre medias, proporciones y varianzas. Determinación del tamaño muestral.

Tema 4. CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Metodología y conceptos básicos. Tests de hipótesis sobre medias, proporciones y varianzas. Contrastes de bondad de ajuste. Técnicas de control estadístico para la optimización de procesos.

Tema 5. MODELOS DE ANÁLISIS DE LA VARIANZA
Diseño completamente aleatorizado. Comparación conjunta de medias. Comparación de medias por pares: Determinación de los niveles óptimos de un proceso. Análisis de los residuos. Diseños con dos factores.

Tema 6. MODELOS DE REGRESIÓN
El modelo de regresión lineal simple e el modelo de regresión lineal múltiple.
Inferencia estadística sobre los coeficientes de regresión e el valor medio. Intervalos de predicción. Análisis de los residuos.
Transformaciones de modelos no lineales.

Laboratorio. ESTADÍSTICA CON EXCEL Y R-COMMANDER
Sesión 1. Utilización de fórmulas y funciones de Excel.
Análisis exploratorio de datos mediante gráficos.
Sesión 2. Análisis estadístico descritivo y variables aleatorias.
Elaboración de un libro Excel para el análisis estatístico de datos.
Sesión 3. Inferencia estadística I.
Sesión 4. Inferencia estadística II.
Sesión 5. Introducción a R-commander.
Bibliografía básica y complementaria
Arriaza Gómez, A.J. y outros (2008). Estadística básica con R y R-commander.
Universidad de Cádiz.

Asín J. y otros (2009) Probabilidad y Estadística en Ingeniería: ejercicios resueltos.
Prensas Universitarias de Zaragoza.

Cao, R. y otros (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide.

Carot Alonso, V. (1998). Control estadístico de la calidad. Universidad Politécnica de Valencia

Delgado de la Torre, R. (2007). Probabilidad y Estadística para Ciencias e Ingenierías.
Delta Publicaciones

Gardiner, W.P. (1997). Statistical analysis methods for chemists. The Royal Society of
Chemistry

García Pérez, A. (2010). Estadística básica con R. UNED

Hines, W. W. y Montgomery, D. C. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería
y Administración. CECSA.

Mendenhall, W. y Sincich, T. (1997). Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. Prentice-Hall.

Miller, J.C. y Miller, J.N. (1993). Estadística para Química Analítica. Addison-Wesley
Iberoamericana.

Milton, J. S. (2007). Estadística para biología y ciencias de la salud. McGraw-Hill

Milton, J. S. y Arnold, J. C. (2004). Probabilidad y Estadística con aplicaciones para
ingeniería y ciencias computacionales. McGraw-Hill

Montgomery, D. C. e Runger, G.C. (2010). Probabilidad y Estadística aplicadas a la
Ingeniería. Limusa Wiley

Navidi, W. (2006). Estadística para Ingenieros y Científicos. McGraw-Hill

Novo Sanjurjo, V. (2003). Problemas de Cálculo de Probabilidades y Estadística.
Ed. Sanz y Torres.

Parra Frutos, I. (2003). Estadística Empresarial con Microsoft Excel. Problemas de
Inferencia Estadística. Ed. AC.

Peña Sánchez de Rivera, D. (2001). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial.

Peña Sánchez de Rivera, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. Alianza Ed.

Viedma, J. A. (1990). Exposición intuitiva y problemas resueltos de Métodos
Estadísticos. Ed. del Castillo.

Walpole, R. E. y otros (1999). Probabilidad y estadística para ingenieros.
Prentice-Hall.

Competencias
COMPETENCIAS GENERALES
Capacidad para la resolución de problemas matemáticos que requieran técnicas estadísticas y de optimización que puedan surgir en la ingeniería.
Capacidad para aplicar las técnicas de estadística descriptiva, de inferencia estadística y de diseño estadístico de experimentos en problemas de optimización y mejora de procesos industriales

RESULTADOS DEL APRENDIZAJE
Los conocimientos adquiridos proporcionarán capacidad para:
- Diseñar cómo seleccionar una muestra.
- Formular problemas en términos de modelos estadísticos.
- Proponer métodos estadísticos para la resolución de problemas en base a modelos estadísticos.
- Realizar los cálculos que requieran los métodos estadísticos para a resolución de problemas.
- Interpretar los resultados de los análisis estadísticos.
Y en particular, la capacidad para:
- Utilizar los métodos estadísticos de presentación y resumen de la información.
- Analizar muestras tomando como referencia los modelos estadísticos para problemas de inferencia estadística relativos a una media, una proporción o una varianza; problemas relativos a la comparación de dos medias, proporciones o varianzas; y problemas relativos a la comparación de varias medias.
Metodología de la enseñanza
A lo largo del curso se recurrirá a los siguientes tipos de clases.

1. Clases expositivas. Abordarán la metodología estadística. Las exposiciones se harán mediante presentaciones con ordenador que se complementarán con las explicaciones necesarias, haciendo uso del encerado cuando sea conveniente, y con la resolución de problemas.
Las transparencias de las presentaciones de cada tema estarán a disposición de los estudiantes antes de comezar el tema correspondiente.

2. Clases interactivas. Son las clases de prácticas y los seminarios.
2.1 Clases de prácticas. Tendrán lugar en las aulas de informática del centro. Se centrarán en el aprendizaje de la hoja de cálculo Excel y del programa R-commander como herramientas para llevar a cabo análisis estadísticos. En estas clases se emplearán unos guiones que estarán a disposición de los estudiantes antes de cada sesión.
2.2. Seminarios. Estarán dedicados a la resolución de problemas y casos prácticos.

Las tutorías en grupo estarán dedicadas a las actividades para la evaluación del seguimiento continuo de las clases que se propondrán a lo largo del curso (análisis de casos prácticos, resolución de boletines de problemas o pruebas).
Sistema de evaluación
La evaluación se hará en base a los dos apartados siguientes.

1. El examen de la materia, con una valoración de 6,5 puntos.
Hay dos convocatorias que se celebrarán en las fechas oficiales fijadas por el centro.
Este examen abordará cuestiones sobre métodos estatísticos, y la resolución razonada de problemas.

2. Las actividades para la avaliación del seguimiento continuo de las clases (análisis de casos prácticos, resolución de boletines de problemas o pruebas) y el examen de prácticas de Bioestadística, con una valoración conjunta de 3,5 puntos.
El examen de las prácticas de Métodos Estadísticos tendrá una valoración de 2,5 puntos. Las actividades para la evaluación del seguimiento continuo de las clases tendrán una valoración de 1 punto.
En cada una de las dos convocatorias oficiales habrá un examen de prácticas. En la primera convocatoria, la fecha y la hora del examen de cada grupo se indicarán durante las clases de prácticas. En la segunda convocatoria el examen de prácticas será a continuación del examen de la materia.
La nota del examen de prácticas de la primera convocatoria se conserva para la segunda, excepto para aquellos estudiantes que realicen el examen de prácticas en esta última convocatoria.
El examen de prácticas consistirá en la resolución de problemas con Excel o R-commander.

Tiempo de estudio y trabajo personal
Créditos ECTS: 6

Horas presenciales
Horas expositivas: 30
Horas interactivas: 20 (Horas de seminarios: 4 Horas de prácticas: 16)
Horas de tutoría en grupo: 2

Horas no presenciales
Horas de estudio y elaboración de trabajos (estimadas): 96 horas.
Recomendaciones para el estudio de la asignatura
- La asistencia a las clases, tanto a las expositivas (de teoría) como a las interactivas (de prácticas y seminarios).
- La realización de las actividades de evaluación continua y los boletines de problemas propuestos.
- El estudo de la materia al ritmo que se imparte en las clases.
- La consulta de bibliografía recomendada para la materia.