ESTADÍS STICA AP PLICADA Cur rso: 2014 4-2015

 Escuela Téccnica Superrior de Ingeeniería Agro
onómica UPCT ESTADÍSSTICA AP
PLICADA
Titulaación: Graado en Inggeniería A
Agroalimen
ntaria y de Sistemaas Biológiccos Currso: 2014
4‐2015 Guía Docente 1. Datos de la asignatura Nombre Estadística Aplicada Materia Estadística Módulo Materias Obligatorias Código 518102006 Titulación Grado en Ingeniería Agroalimentaria y de Sistemas Biológicos Plan de estudios Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica Tipo Obligatoria Periodo lectivo Primer Cuatrimestre Curso 2º Idioma Castellano ECTS 4.5 Horas / ECTS
30 Carga total de trabajo (horas) 135 Horario clases teoría Aula
Horario clases prácticas Lugar
2. Datos del profesorado Perfil Docente e investigador Experiencia docente Teresa Montero Cases/Licenciada en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Valencia/Profesora Titular de Escuela Universitaria Desde 1990 Asignaturas impartidas: Métodos Estadísticos de la Ingeniería (I.I.), Estadística Aplicada (I.A.), Diseño de Experimentos y Técnicas de Muestreo (I.A.), etc. Líneas de Investigación Desarrollo de sistemas de procesado y modelado de señales digitales Inferencia no paramétrica Experiencia profesional Otros temas de interés 3. Descripción de la asignatura 3.1. Presentación La asignatura “Estadística Aplicada” es una asignatura con un carácter eminentemente aplicado y tiene como objetivo que los alumnos de ingeniería agronómica adquieran los conocimientos necesarios para comprender y estudiar los fenómenos no deterministas, así como para poder aplicar las técnicas estadísticas a la exploración y análisis de conjuntos de datos numerosos. 3.2. Ubicación en el plan de estudios La asignatura “Estadística Aplicada” se estudia en segundo curso y se imparte en el primer cuatrimestre. De esta manera, los alumnos cuando cursan la asignatura “Estadística Aplicada” ya han adquirido los conocimientos previos del cálculo en una y varias variables y también han adquirido destrezas en el manejo de equipos informáticos al haber cursado las asignaturas “Matemáticas e Informática” y “Ampliación de Matemáticas” en primer curso. 3.3. Descripción de la asignatura. Adecuación al perfil profesional La asignatura “Estadística Aplicada” se ha diseñado teniendo en cuenta el perfil profesional del ingeniero en agronomía. Como consecuencia, el objetivo de la misma es formar a los alumnos para que puedan aplicar y ampliar sin dificultad los aspectos puntuales que requiera de esta disciplina en su futura actividad profesional. 3.4. Relación con otras asignaturas. Prerrequisitos y recomendaciones Al tratarse de una asignatura básica que utiliza bastantes rudimentos matemáticos, será de gran utilidad el dominio de los contenidos de las asignaturas “Matemáticas e Informática” y “Ampliación de Matemáticas” cursadas en el primer curso. Así, los alumnos deben haber adquirido previamente los siguientes conocimientos mínimos para un correcto seguimiento de la asignatura: funciones de variable real, cálculo diferencial e integral en una variable, funciones de varias variables y cálculo diferencial e integral en varias variables. 3.5. Medidas especiales previstas El alumno que, por sus circunstancias, pueda necesitar de medidas especiales deberá comunicarlo al profesorado al inicio del cuatrimestre. 4. Competencias 4.1. Competencias específicas de la asignatura 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. Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. 4.2. Competencias genéricas / transversales COMPETENCIAS INSTRUMENTALES  T1.1 Capacidad de análisis y síntesis  T1.2 Capacidad de organización y planificación  T1.3 Comunicación oral y escrita en lengua propia  T1.4 Compresión oral y escrita de lengua extranjera  T1.5 Habilidades básicas computacionales  T1.6 Capacidad de gestión de la información  T1.7 Resolución de problemas  T1.8 Toma de decisiones COMPETENCIAS PERSONALES  T2.1 Capacidad crítica y autocrítica  T2.2 Trabajo en equipo  T2.3 Habilidades en las relaciones interpersonales  T2.4 Habilidades de trabajo en un equipo interdisciplinar  T2.5 Habilidades para comunicarse con expertos en otros campos  T2.6 Reconocimiento de la diversidad y multiculturalidad  T2.7 Habilidad para trabajar en un contexto internacional  T2.8 Compromiso ético COMPETENCIAS SISTÉMICAS  T3.1 Capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica  T3.2 Capacidad de aprender  T3.3 Adaptación a nuevas situaciones  T3.4 Capacidad de generar nuevas ideas (creatividad)  T3.5 Liderazgo  T3.6 Conocimiento de otras culturas y costumbres  T3.7  T3.8  T3.9  T3.10 Habilidad de realizar trabajo autónomo
Iniciativa y espíritu emprendedor Preocupación por la calidad Motivación de logro 4.3. Competencias específicas del título E1. Capacidad para la preparación previa, concepción, redacción y firma de proyectos que tengan por objeto la construcción, reforma, reparación, conservación, demolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de bienes muebles o inmuebles que por su naturaleza y características queden comprendidos en la técnica propia de la producción agrícola y ganadera (instalaciones o edificaciones, explotaciones, infraestructuras y vías rurales), la industria agroalimentaria (industrias extractivas, fermentativas, lácteas, conserveras, hortofrutícolas, cárnicas, pesqueras, de salazones y, en general, cualquier otra dedicada a la elaboración y/o transformación, conservación, manipulación y distribución de productos alimentarios) y la jardinería y el paisajismo (espacios verdes urbanos y/o rurales ‐parques, jardines, viveros, arbolado urbano, etc.‐, instalaciones deportivas públicas o privadas y entornos sometidos a recuperación paisajística). E2. Conocimiento adecuado de los problemas físicos, las tecnologías, maquinaria y sistemas de suministro hídrico y energético, los límites impuestos por factores presupuestarios y normativa constructiva, y las relaciones entre las instalaciones o edificaciones y explotaciones agrarias, las industrias agroalimentarias y los espacios relacionados con la jardinería y el paisajismo con su entorno social y ambiental, así como la necesidad de relacionar aquellos y ese entorno con las necesidades humanas y de preservación del medio ambiente. E3. Capacidad para dirigir la ejecución de las obras objeto de los proyectos relativos a industrias agroalimentarias, explotaciones agrarias y espacios verdes y sus edificaciones, infraestructuras e instalaciones, la prevención de riesgos asociados a esa ejecución y la dirección de equipos multidisciplinares y gestión de recursos humanos, de conformidad con criterios deontológicos. E4. Capacidad para la redacción y firma de mediciones, segregaciones, parcelaciones, valoraciones y tasaciones dentro del medio rural, la técnica propia de la industria agroalimentaria y los espacios relacionados con la jardinería y el paisajismo, tengan o no carácter de informes periciales para Órganos judiciales o administrativos, y con independencia del uso al que este destinado el bien mueble o inmueble objeto de las mismas. E5. Capacidad para la redacción y firma de estudios de desarrollo rural, de impacto ambiental y de gestión de residuos de las industrias agroalimentarias explotaciones agrícolas y ganaderas, y espacios relacionados con la jardinería y el paisajismo. E6. Capacidad para la dirección y gestión de toda clase de industrias agroalimentarias, explotaciones agrícolas y ganaderas, espacios verdes urbanos y/o rurales, y áreas deportivas públicas o privadas, con conocimiento de las nuevas tecnologías, los procesos de calidad, trazabilidad y certificación y las técnicas de marketing y comercialización de productos alimentarios y plantas cultivadas. X E7. Conocimiento en materias básicas, científicas y tecnológicas que permitan un aprendizaje continuo, así como una capacidad de adaptación a nuevas situaciones o entornos cambiantes. X E8. Capacidad de resolución de problemas con creatividad, iniciativa, metodología y razonamiento crítico. E9. Capacidad de liderazgo, comunicación y transmisión de conocimientos, habilidades y destrezas en los ámbitos sociales de actuación. E10. Capacidad para la búsqueda y utilización de la normativa y reglamentación relativa a su ámbito de actuación. E11. Capacidad para desarrollar sus actividades, asumiendo un compromiso social, ético y ambiental en sintonía con la realidad del entorno humano y natural. E12. Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales. 4.4. Resultados esperados del aprendizaje Al finalizar el curso el alumno deber ser capaz de:
1. Discriminar entre los objetivos de un análisis de tipo descriptivo o un análisis de tipo inferencial. 2. Conocer las técnicas descriptivas de clasificación y obtención de información a través de parámetros que caractericen el conjunto de datos objeto de estudio. 3. Aplicar las técnicas de mínimos cuadrados para obtener relaciones lineales o no lineales entre conjuntos de datos observados de manera simultánea. 4. Conocer los principios generales de la teoría de la probabilidad. 5. Construir y aplicar árboles de decisión como herramienta para la toma de decisiones en ambientes de incertidumbre. 6. Analizar e identificar los modelos de distribuciones de probabilidad que subyacen más frecuentemente. 7. Realizar el estudio conjunto de dos o más variables aleatorias identificando situaciones de independencia e interdependencia estadística entre ellas. 8. Conocer los fundamentos y técnicas básicas del muestreo estadístico. 9. Aplicar las técnicas básicas del control de procesos productivos y manejar los distintos criterios que indican la falta de control del proceso. 10. Conocer los principios y aplicaciones de la inferencia estadística (técnicas de estimación de parámetros, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos). 11. Formular problemas reales en términos de estadísticos y aplicar las técnicas adecuadas para su correcta resolución. 12. Poseer las destrezas en el manejo de software específico y tablas estadísticas. 13. Tomar conciencia de que los conocimientos, aptitudes, capacidades y destrezas adquiridas con esta materia resultan fundamentales para su futura actividad profesional. Las actividades de enseñanza/aprendizaje diseñadas permitirán al alumno desarrollar su capacidad de trabajo en equipo, análisis y síntesis de información, expresión escrita y comunicación oral mediante la redacción de informes y su exposición oral en las sesiones especialmente dedicadas a este tipo de actividades. 5. Contenidos 5.1. Contenidos según el plan de estudios Estadística descriptiva. Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad. Variables aleatorias unidimensionales y bidimensionales. Modelos discretos y continuos de distribuciones unidimensionales. Técnicas de muestreo y distribuciones muestrales. Introducción a la estimación paramétrica. Introducción a los contrastes de hipótesis. Inferencia para una y dos poblaciones. 5.2. Programa de teoría BLOQUE 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD Tema 1. Estadística descriptiva 1. Conceptos básicos: características continuas y discretas. 2. Organización y representaciones gráficas asociadas a un conjunto de datos. 3. Medidas características de un conjunto de datos. 4. Formulación del problema de regresión: Principio de mínimos cuadrados. Tema 2. Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad 1. Espacio muestral y sucesos. Definición axiomática de probabilidad. 2. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. 3. Teorema de la Probabilidad Total. Teorema de Bayes. BLOQUE 2. VARIABLES ALEATORIAS Tema 3. Variables aleatorias 1. Concepto de variable aleatoria y función de distribución. 2. Variables aleatorias discretas: función puntual de probabilidad. 3. Variables aleatorias continuas: función de densidad. 4. Medias de centralización y dispersión asociadas a variables aleatorias. 5. Desigualdad de Tchebychev. 6. Principales distribuciones discretas. 7. Principales distribuciones continuas. 8. Teorema de Moivre_Laplace. 9. Distribución asociada al modelo normal: Distribución t de Student. Tema 4. Vectores aleatorios 1. Distribuciones multivariantes. 2. Distribución conjunta. Distribuciones marginales y condicionadas. 3. Independencia de variables aleatorias. BLOQUE 3. MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales 1. Conceptos básicos. 2. Técnicas de muestreo. Estadísticos muestrales. 3. Distribuciones asociadas a los principales estadísticos muestrales. 4. Nociones básicas asociadas al control estadístico de procesos. Tema 6. Introducción a la Teoría de Estimación 1. Estimación puntual. Sesgo y varianza asociados a un estimador. 2. Estimación por intervalos de confianza. 3. Intervalos de confianza asociados a los principales estadísticos. 4. Determinación del tamaño de la muestra. Tema 7. Contrastes de hipótesis paramétricos 1. Conceptos básicos. Hipótesis estadísticas y errores asociados. 2. Contrastes unilaterales y bilaterales asociados a los principales estadísticos. 3. Contrastes para dos poblaciones.
5.3. Programa de prácticas Sesiones en el aula de informática: • Introducción al software de prácticas. Manejo de ficheros. • Estadística descriptiva. • Regresión lineal y no lineal. • Distribuciones asociadas a variables aleatorias. • Muestreo. • Intervalos de confianza. • Contrastes de hipótesis. 5.4. Programa resumido en inglés (opcional) PART 1. DESCRIPTIVE STATISTICS AND PROBABILITY Unit 1 ‐ Descriptive statistics. Unit 2. ‐ Introduction to Probability Theory. PART 2. RANDOM VARIABLES Unit 3. ‐ Unidimensional random variables. Unit 4. ‐ Multidimensional random variables. PART 3. SAMPLING METHODS AND STATISTICAL INFERENCE Unit 5. ‐ Sampling and sampling distributions. Unit 6. ‐ Introduction to Estimation Theory. Unit 7. ‐ Hypothesis Testing. 6. Metodología docente 6.1. Actividades formativas Actividad Clase de teoría Clase de problemas. Resolución de ejercicios y problemas tipo Clase de prácticas. Sesiones en el aula de informática Seminarios de problemas y otras actividades de aprendizaje cooperativo Actividades de evaluación formativa Trabajo del profesor Trabajo del estudiante Clase expositiva utilizando técnicas de aprendizaje cooperativo informal de corta duración. Resolución de dudas planteadas por los estudiantes. Se tratarán los temas de mayor complejidad y los aspectos más relevantes. Se resolverán problemas tipo y se analizarán casos prácticos. Se enfatizará el trabajo en plantear los métodos de resolución y no los resultados Se plantearán problemas y/o situaciones reales para que los alumnos los resuelvan de manera individual o en pequeños grupos, siendo guiados paso a paso por el profesor. Presencial: Toma de apuntes. Planteamiento de dudas. Las sesiones prácticas de laboratorio de informática son fundamentales para aplicar los contenidos teóricos y prácticos a problemas reales que suelen involucrar a un elevado número de datos. Mediante las sesiones de aula de informática se pretende que los alumnos adquieran habilidades básicas en el manejo de asistentes y herramientas estadísticas. Se realizarán varios seminarios de problemas a lo largo del curso. Los alumnos trabajan en grupos para resolver problemas con el fin de afianzar y aclarar conceptos. Además del examen final de problemas y de prácticas, a lo largo del cuatrimestre se realizarán cuestionarios de respuesta breve y/o cuestiones teórico‐prácticas y/o cuestiones tipo test. Dichas pruebas servirán como seguimiento del grado de asimilación de los contenidos, así como para la evaluación sumativa del alumno. ECTS 0.6 (18 h) No presencial: Estudio de la materia. 0.8 (24 h) Presencial: Participación activa. Resolución de ejercicios y problemas. Planteamiento de dudas. 0.6 (18 h) No presencial: Estudio de la materia. Resolución de los ejercicios y problemas propuestos por el profesor. 0.9 (27 h) Presencial: Manejo de herramientas informáticas. Desarrollo de competencias en expresión oral y escrita mediante la presentación y exposición de los resultados obtenidos así como la elaboración de los informes correspondientes. No presencial: Resolución de ejercicios prácticos propuestos por el profesor, consistentes en el análisis de conjuntos de datos reales o simulados usando software estadístico. Preparación del examen práctico 0.3 (9 h) 0.3 (9 h) Presencial: Resolución de los problemas. Explicación del método de resolución a los compañeros. Discusión de dudas y puesta en común del trabajo realizado. 0.1 (3 h) Presencial: Realización de los cuestionarios, puesta en común de las distintas respuestas para fomentar el espíritu crítico y la capacidad de auto‐
evaluación, auto‐reflexión y co‐
evaluación. 0.1 (3 h) Tutorías individuales y de grupo Actividades de evaluación sumativa Resolución de dudas sobre teoría, ejercicios, problemas y prácticas de ordenador. Las tutorías serán individuales o de grupo con objeto de realizar un seguimiento individualizado y/o grupal del aprendizaje. Se realizarán varias pruebas escritas de tipo individual. Estas pruebas están distribuidas a lo largo del curso y permiten comprobar el grado de consecución de las competencias específicas. Realización de trabajos en grupo con presentación oral Se plantearán una serie de problemas reales para su resolución con las herramientas informáticas utilizadas en las sesiones prácticas. Dichos informes deberán ser defendidos mediante la presentación pública del mismo. Examen Evaluación escrita (examen oficial). TOTAL Presencial: Planteamiento de dudas en horario de tutorías. Presencial: Asistencia a las pruebas escritas y realización de éstas. Presencial: Planteamiento del trabajo y tutorías de seguimiento y orientación por grupos. Exposición oral de los resultados más significativos obtenidos. No presencial: Búsqueda y síntesis de información. Organización del trabajo en grupo. Elaboración del informe técnico y preparación de la presentación del trabajo. La extensión y estructura de los informes serán establecidas previamente. Presencial: Realización del examen. 0.1 (3 h) 0.15 (4.5h) 0.1 (3 h) 0.3 (9 h) 0.15 (4.5 h) 4. 5 (135h) 7. Evaluación 7.1. Técnicas de evaluación Instrumento
s Examen(1) (75%) Trabajo en grupo con exposición oral(2) Realización / criterios Cuestiones teóricas y/o teorico‐prácticas: Ejercicio de resolución de problemas teórico‐
prácticos mediante los cuales se pretende evaluar la comprensión de los conceptos así como la adquisición de las habilidades previstas. Prácticas: Ejercicio de resolución de problemas haciendo uso de un software estadístico. Se evalúa principalmente la capacidad de aplicar conocimientos a la práctica y la capacidad de análisis y el manejo del software estadístico. Se realizará un trabajo en grupo cuyo objetivo será el análisis de conjuntos de datos aplicando las técnicas estadísticas desarrolladas durante el curso y utilizando el software de prácticas. Se evaluarán las habilidades y destrezas adquiridas en la aplicación de las herramientas estadísticas para la exploración y el análisis de datos, así como el trabajo en equipo y la comunicación oral y escrita. Realización de cuestionarios de respuesta breve y/o cuestiones teórico‐
prácticas y/o cuestiones tipo test. Estas pruebas podrán ser de carácter exclusivamente Competencias genéricas (4.2) evaluadas Resultados (4.4) evaluados T1.1, T1.2, T1.3, T1.7, T3.2 y T3.7 1‐12 15 % T1.1, T1.5, T1.7, T3.1 y T3.7 1‐12 10 % T1.3, T1.5, T1.6, T2.1, T2.2, T2.5, T3.1 y T3.10 1‐13 Peso 60 % Otras actividades de evaluación individual o bien individual y grupal, realizándose un mínimo de 2 y un máximo de 4 de estas pruebas. La calificación obtenida en esta parte se conservará para las convocatorias de febrero, junio y septiembre del curso actual. 15% T1.1, T1.6, T1.7, T1.8, T2.2 y T3.1 1‐12 (1) IMPORTANTE: Aquellos alumnos que, por motivos debidamente justificados, no puedan realizar evaluación continua y deseen realizar una única prueba final de carácter global, el examen supondrá un 100% de la nota final. Para ello, se incluirán cuestiones adicionales tanto en el examen de teoría‐problemas como en el examen de prácticas, siendo la ponderación en este caso del 80%y 20%, respectivamente. Para poder acogerse a esta modalidad de evaluación, el alumno deberá presentar la solicitud correspondiente al Departamento de Matemática Aplicada y Estadística, en plazo y forma según determine el citado departamento. (2) La extensión y estructura de los informes serán establecidos previamente. Nota.‐ Se entiende que se supera la asignatura si la puntuación final, sumando todas las puntuaciones obtenidas en las distintas técnicas, es superior a 50 sobre 100. 7.2. Mecanismos de control y seguimiento El seguimiento del aprendizaje se realizará mediante las siguientes actividades: ‐ Resolución de problemas y cuestiones planteadas en clase. ‐ Supervisión durante los seminarios de problemas. ‐ Elaboración de las memorias correspondientes a los problemas propuestos en las sesiones de prácticas de laboratorio, así como la presentación/exposición de los mismos. ‐ Tutorías individuales y grupales. 8. Distribución de la carga de trabajo del alumnado ACTIVIDADES PRESENCIALES
TO TAL NO PRESENCIALES
Prácticas instrumentos
Trabajos / informes en grupo
Trabajos / informes individuales
Estudio
TO TAL NO CO NVENCIO NALES
Exposición de trabajos
Evaluación
Evaluación formativa
Visitas
Seminarios
Tutorías
Trabajo cooperativo
No convencionales
TO TAL CO NVENCIO NALES
Prácticas instrumentos
Aula informática
Laboratorio
Clases problemas
Tem as o
actividades (visita,
exam en parcial,
Semana
etc.)
Clases teoría
Convencionales
ACTIVIDADES NO
PRESENCIALES
TOTAL
HORAS
1
T1
1,5
1,5
3
2
2
5
2
T1
1,5
1,5
3
3
3
6
3
T2
1,5
1,5
3
4
T2
1,5
1,5
3
5
T3
1,5
1,5
3
6
T3
1,5
1,5
7
T4
1
1
1
3
8
T4
1
1
1
3
9
T5
1
1
1
3
1
1
1
1
3
10
T5
1
1
1
3
11
T6
1
1
1
3
12
T6
1
1
1
3
13
T7
1
1
1
3
14
T7
1
1
1
3
15
T1-T7
1
1
1
3
1
3
3
7
1
3
3
7
1
3
3
7
1
1
1
1
1
1
1
3
3
7
3
3
6
1
3
1
3
1
3
2
3
1
3
2
3
2
3
3
1
Periodo de exámenes
1
1,5
2
3
3,5
3
1
1
1
4,5
5,5 10
7,5 1,5
21
2
3
5
9
6
10
3
7
5
10
6
10
3
6
5
10
6
12,5
10
15,5
69
135
Otros
TOTAL HORAS
18
18
9
45
3
6
3
54
6
9
9. Recursos y bibliografía 9.1. Bibliografía básica ‐
Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Devore, Jay L. Ed. International Thomson Editores. ‐
Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Montgomery, D y Runger, G. Ed. McGraw‐Hill. ‐
Probabilidad y Estadística. Walpole, R.E. y Myers, R. Ed. McGraw‐Hill. ‐
Probabilidad y Estadística: Problemas. Franco, M. Guillamón, A. y Navarro, J. Ed.‐ Diego Marín. ‐
Estadística Básica con R y R‐Commander. ISBN: 978‐84‐9828‐186‐6. Disponible en
http://knuth.uca.es/ebrcmdr ‐
Estadística para Biología y Ciencias Ambientales. Tratamiento informático mediante SPSS. Lara Porras, Ana Mª. Ed. Proyecto Sur de Ediciones, S.L. ‐
9.2. Bibliografía complementaria ‐
‐
‐
‐
‐
Estadística Modelos y métodos (Vol1 y 2). Peña , D.. Ed.‐ Alianza Universidad Textos. Estadística para los negocios y la Economia. Newbold, P. Ed. Prentice Hall. Introducción a la probabilidad y estadística. Lipschutz, S. y Schiller, J. Serie Schaum, Ed. Mc Graw Hill. Estadística Aplicada a través de Excel. Pérez, C. Ed. Prentice Hall. Kessler, M. Apuntes de métodos estadísticos para la ingeniería. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2008. 123 p. ISBN 978‐8496997073. Disponible en el repositorio digital de la UPCT. http://hdl.handle.net/10317/1351 9.3. Recursos en red y otros recursos Aula virtual de la asignatura accesible para todos los alumnos matriculados a través de la dirección web http://moodle.upct.es.