G1011101 - Elementos de Probabilidade e Estatística (Probabilidade, Estatística e Investigación Operativa) - Curso 2013/2014

Información

• Créditos ECTS
• Créditos ECTS: 6.00
• Total: 6.0
• Horas ECTS
• Clase Expositiva: 30.00
• Clase Interactiva Laboratorio: 18.00
• Clase Interactiva Seminario: 10.00
• Horas de Titorías: 2.00
• Total: 60.0

Outros Datos

• Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007
• Departamentos: Estatística e Investigación Operativa
• Áreas: Estatística e Investigación Operativa
• Centro: Facultade de Matemáticas
• Convocatoria: 1º Semestre de Titulacións de Grao/Máster
• Docencia e Matrícula: Primeiro Curso (1º 1ª vez)

Profesores

Nome	Coordinador
FEBRERO BANDE, MANUEL.	SI
PATEIRO LOPEZ, BEATRIZ.	NON
RODRIGUEZ CASAL, ALBERTO.	NON

Horarios

Nome	Tipo Grupo	Tipo Docencia	Horario Clase	Horario exames
Grupo CLE01	Ordinario	Clase Expositiva	SI	SI
Grupo CLE02	Ordinario	Clase Expositiva	SI	NON
Grupo CLIL_01	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NON
Grupo CLIL_02	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NON
Grupo CLIL_03	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NON
Grupo CLIL_04	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NON
Grupo CLIL_05	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NON
Grupo CLIL_06	Ordinario	Clase Interactiva Laboratorio	SI	NON
Grupo CLIS_01	Ordinario	Clase Interactiva Seminario	SI	NON
Grupo CLIS_02	Ordinario	Clase Interactiva Seminario	SI	NON
Grupo CLIS_03	Ordinario	Clase Interactiva Seminario	SI	NON
Grupo CLIS_04	Ordinario	Clase Interactiva Seminario	SI	NON
Grupo TI-ECTS01	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS02	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS03	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS04	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS05	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS06	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS07	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS08	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS09	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS10	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON
Grupo TI-ECTS11	Ordinario	Horas de Titorías	NON	NON

Programa

Existen programas da materia para os seguintes idiomas:

Castelán

Galego

Inglés

Obxectivos da materia
Introducir aos estudantes nas ferramentas da análise descritiva de datos e da teoría da probabilidade. Tomar contacto co software de distribución libre R para realizar análises descriptivos e para a xeración de modelos probabilísticos.



Contidos
Estatística descritiva dunha variable.(15%)
Introdución á estatística descritiva. Tipos de datos e variables.
Frecuencias. Medidas de localización, dispersión e forma.
Ferramentas gráficas de análise descritivo dunha variable.
Estatística descritiva bidimensional. (15%)
Distribución conxunta de frecuencias. Táboas. Frecuencias marxinais e condicionadas.
Ferramentas gráficas para dúas variables.
Dependencia lineal. Rectas de Regresión. Covarianza e Correlación.
Introdución ao cálculo de probabilidades. (10%)
Espazo de probabilidades. Sucesos. Probabilidade. Propiedades
Probabilidade condicionada. (15%)
Independencia. Teorema das probabilidades totais. Teorema de Bayes.
Variables aleatorias unidimensionais. (20%)
Variable aleatoria. Función de distribución. Tipos de variables aleatorias:
Discretas e Continuas. Función masa de probabilidade e función de densidade.
Características dunha variable aleatoria. Transformación de variables aleatorias.
Principais modelos de probabilidade.(25%)
Discretos: Uniforme, Bernouilli, Binomial, Poisson, Hiperxeométrica,Xeométrica,
Binomial Negativa
Continuos: Uniforme, Normal, Exponencial, Gamma, Beta.
Relacións de interese entre as distribucións

Contidos das clases interactivas de laboratorio (13 h)
O paquete estatístico R.
Análise exploratorio de datos con R.
Xeración de modelos de probabilidade con R.

Bibliografía básica e complementaria
Bibliografía Básica
- D. FREEDMAN et al. (2001), Statistics. Norton, 2001. (traducido: Estadística. Antoni Bosch, 1993)
- D. PEÑA (2001), “Fundamentos de Estadística”, Ciencias Sociales Alianza Editorial.
- H. TIJMS (2007), Understanding Probability, Cambridge University Press

Bibliografía complementaria –
- R. CAO et al. (2001), Introducción a la Estadística y sus aplicaciones”, Pirámide.
- L. COCKING, W. SMITH (2001), Á Estadística en caricaturas!, Publicado pola SGAPEIO.
-GRINSTEAD y SNELL, Introduction to Probability, AMS, Segunda Edición. Este libro pódese descargar gratuitamente dende a dirección http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/amsbook.mac.pdf
- J. VERZANI (2005), Using R for Introductory Statistics, Chapman and Hall

Competencias
Xerais
Comunicar, tanto por escrito como oralmente, coñecementos, procedementos, resultados, tanto a un público especializado como non especializado.
Estudiar e aprender de forma autónoma novos coñecementos e técnicas.
Ler textos científicos e técnicos tanto en lingua propia como inglesa.

Específicas
Sintetizar e analizar descritivamente un conxunto de datos.
Entender o concepto de probabilidade condicionada.
Comprender a utilidade práctica dos principais teoremas de probabilidade
Resolver problemas que requiran o cálculo de probabilidades
Utilizar o concepto de variable aleatoria para modelar fenómenos reais.
Asociar fenómenos reais a modelos de probabilidade.
Utilizar aplicacións informáticas de análise estatístico

Competencias transversal



Metodoloxía da ensinanza
As clases de docencia expositiva consistirán basicamente en leccións impartidas polo profesor dedicadas á introducción de contidos teóricos e a resolución de problemas ou exercicios. Nas clases interactivas procurarase unha maior implicación do alumno. As sesións de laboratorio servirán para a adquisición de habilidades prácticas e a ilustración dos contidos teóricos. Tódalas las tarefas do alumno serán orientadas polo profesor nas sesións de titoría.

Sistema de evaluación
A cualificación farase mediante avaliación continua, baseada principalmente na participación do estudante na clase, e a realización dun exame final. Esta cualificación será o máximo da nota do exame final e da ponderación desta nota coa avaliación continua onde o peso relativo de cada apartado será 60-40 respectivamente.

O exame final constará dunha parte teórica baseada en cuestións breves na que se pretende avaliar a adquisición de coñecementos claves da materia. O resto do exame consistirá nunha parte práctica enfocada a resolver exercicios e problemas similares aos propostos ó longo do curso. O peso relativo da cada parte no exame será 30% teoría-70% práctica







Tempo de estudo e traballo persoal
O número total de horas de traballo do alumno é de 25 x 6 = 150. A distribución detállase na seguinte táboa:
TRABALLO PRESENCIAL NA AULA Horas TRABALLO PERSOAL DO ALUMNO Horas
Clases de pizarra en grupo grande 30 Estudio autónomo individual ou en grupo 70
Clases de pizarra en grupo reducido 10
Clases con ord./lab en grupo reducido 8 Programación ou outros traballos en ord/lab. 15
Titorías en grupo reducido sin ord./lab. 5
Titorías en grupo reducido con ord./lab. 5 Preparación de presentacións orais 5
Titorías en grupos moi reducidos 2
Total horas traballo presencial na aula 60 Total horas traballo persoal do alumno 90

Recomendacións para o estudo da materia
Recoméndase a asistencia a clase e o seguimento das actividades propostas como medios fundamentais para o aproveitamento da materia.

Para superar con éxito a materia é aconsellable a asistencia ás sesións de docencia expositiva e interactiva, sendo fundamental o seguimento diario do traballo realizado na aula. Tamén é recomendable que o alumno practique a utilización do programa estatístico R para explorar as posibilidades das diversas técnicas explicadas ao longo do curso.


Observacións
O programa informático que se usará nas clases de ordenador/laboratorio pode descargarse gratuitamente dende a dirección http://www.r-project.org/

Ademais da docencia presencial contarase cun curso no Campus Virtual da Universidade, no que o alumnado poderá atopar materiais complementarios e ferramentas de comunicación asíncrona.