Programa de Estadística

Guía Docente_GIQ_ESTADISTICA_12-13
GUÍA DOCENTE
NOMBRE DE ASIGNATURA: ESTADÍSTICA
NÚMERO DE ECTS: 6
ÍNDICE:
1.- Descripción general
2.- Descriptores VERIFICA
3.- Competencias
4.- Conocimientos previos recomendados
5.- Selección y estructuración de Unidades Didácticas
6.- Distribución
7.- Metodología enseñanza-aprendizaje
8.- Resultados del Aprendizaje
9.- Evaluación
10.- Bibliografía
1.- DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ASIGNATURA
Finalidad: que el alumno entienda la contribución de la asignatura al perfil de la titulación.
La asignatura pretende formar a los futuros ingenieros en las técnicas estadísticas básicas como
herramientas de análisis de datos, mejora de procesos y ayuda en la toma de decisiones,
aspectos clave en el desarrollo profesional en el ámbito de la ingeniería. Así mismo, las técnicas
que se presentan pueden servir de apoyo a todas aquellas materias dentro del Plan de Estudios
que requieran el estudio y análisis de fenómenos cuyo comportamiento sea de carácter
aleatorio.
En este contexto, los objetivos que se persiguen son de tres tipos: de conocimientos (“saber”),
de habilidades (“saber hacer”) y de actitudes (“saber ser”).
Los objetivos de conocimiento se reflejan en el programa propuesto, y siguen las
recomendaciones de instituciones internacionales expertas en educación estadística como la
American Statistical Association (ASA) y la Internacional Association of Statistical Education
(IASE), entre otras. En este sentido se considera que la docencia de un curso introductorio de
Estadística en una Escuela de Ingenieros debe tener un enfoque eminentemente aplicado y
metodológico, cubriendo materias como Análisis de la Varianza y Modelos de Regresión Lineal.
Para que el alumno pueda entender el desarrollo de estas materias, previamente se impartirán
nociones de Estadística Descriptiva, Cálculo de Probabilidades, Distribuciones e Inferencia
Estadística.
Respecto a los objetivos de habilidades, se busca otorgar al alumno el protagonismo
esencial en el proceso de enseñanza-aprendizaje y fomentar en él el hábito del trabajo en
equipo, absolutamente indispensable en las organizaciones actuales. Al mismo tiempo se
pretende que el alumno sea capaz de comunicar eficazmente sus conocimientos o conclusiones
estadísticas, tanto oralmente como por escrito, con un lenguaje sencillo a no expertos en la
materia.
En cuanto a los objetivos de actitudes se pretende que la asignatura despierte en los
alumnos una motivación positiva hacia los métodos estadísticos como herramientas básicas en
el enfoque racional y científico de los problemas, enseñando a razonar y decidir a partir de la
información contenida en datos observados o generados mediante diseños experimentales
adecuados. Esto sólo puede conseguirse en una Escuela de Ingenieros haciendo especial
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hincapié en el estudio de problemas reales del ámbito de la Ingeniería, lo cual obliga
inexcusablemente a manejar en el ámbito operativo algún “software” estadístico adecuado.
2.- DESCRIPTORES VERIFICA
Ver documentación:
Apartado 5.3.2 Memoria “Verifica”
Tabla Excel “Resumido Descriptores”
Estadística y optimización. Análisis descriptivo de datos. Introducción al cálculo de
probabilidades. Modelos de distribuciones de probabilidad. Inferencia estadística. Análisis de la
varianza. Introducción al diseño de experimentos. Regresión lineal. Introducción a la
optimización.
3.- COMPETENCIAS
Relación de Competencias que se trabajan desde la asignatura
(Puede matizarse con 4 niveles de intensidad:
Indispensable/Necesaria/Conveniente/Recomendable)
Ver documentación:
Memoria “Verifica”. Apartado 3.1
Tabla Excel “Cuadro de competencias por materias”,
Tipo
Orden
Nivel
Competencia
G
27
I
Tomar decisiones y razonar de forma crítica.
G
28
I
Desarrollar la creatividad.
E
01
I
Capacidad para la resolución de 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.
4.- CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS
Asignaturas previas o conocimientos recomendables.
Matemáticas I
5.- SELECCIÓN Y ESTRUCTURACIÓN DE UNIDADES DIDÁCTICAS
“Unidad Didáctica: conjunto organizado, integrado, secuencial y estructurado de objetivos,
contenidos, metodologías, actividades y recursos didácticos que tienen sentido por sí mismos y
que facilita a los estudiantes el aprendizaje”
Incluir la descomposición en temas o lecciones:
Unidad
Unidad
Unidad
Unidad
Didáctica 1. Introducción. Conceptos básicos.
Didáctica 2. Estadística descriptiva.
Didáctica 3. Conceptos básicos de cálculo de probabilidades
Didáctica 4. Distribuciones de probabilidad
4.1 Introducción a las distribuciones de probabilidad: concepto de variable aleatoria,
esperanza matemática, algunas distribuciones continuas
4.2 Principales distribuciones discretas
4.3 Distribución normal y aproximaciones a la normal
Unidad Didáctica 5. Inferencia estadística
5.1 Inferencia con datos de frecuencias
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5.2 Inferencia en poblaciones normales
5.3 Análisis de la varianza
5.4 Modelos de regresión lineal
6.- DISTRIBUCIÓN
Detalle de distribución de tiempos dedicados a las actividades presenciales y no-presenciales de
cada unidad didáctica.
Detallar la distribución temporal semanal de actividades presenciales, especialmente las
actividades de laboratorio, aula informática, evaluaciones, etc.
UD
Descripción
1
2
3
4
5
Introducción. Conceptos básicos
Estadística descriptiva
Conceptos básicos de cálculo de probabilidades
Distribuciones de probabilidad
Inferencia estadística
Evaluación presencial
Total horas
Trabajo
presencial
2,00
5,00
7,00
14,00
32,00
6,00
66,00
Trabajo
no presencial
7,00
19,00
10,00
19,00
35,00
90,00
Distribución temporal Teoría de Aula y Prácticas de Aula
UNIDAD DIDÁCTICA
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
S11
S12
S9
S10
S11
S12
1. Introducción. Conceptos básicos
2. Estadística descriptiva
3. Conceptos básicos de cálculo de
probabilidades
4. Distribuciones de probabilidad
5. Inferencia estadística
*
Duración Teoría Aula+Prácticas Aula: 3,5 horas/semana en dos sesiones de 1 hora y 45 minutos
Distribución temporal Prácticas informáticas
UNIDAD DIDÁCTICA
S1
S2
S3
1. Introducción. Conceptos básicos
2. Estadística descriptiva
3. Conceptos básicos de cálculo de
probabilidades
4. Distribuciones de probabilidad
5. Inferencia estadística
*
Duración sesión de Prácticas Informáticas: 1,5 horas/semana
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S4
S5
S6
S7
S8
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7.- METODOLOGÍA ENSEÑANZA-APRENDIZAJE
Detallar actividades de trabajo presencial (clase magistral, seminario, trabajo en grupo,
problemas, caso,…) y no-presencial (estudio teórico, estudio práctico, trabajos teóricos,
trabajos prácticos,…)
Presenciales
Nombre
Clase presencial
Aprendizaje basado en
problemas
Laboratorio
Evaluación presencial
Total horas
Descripción
Exposición de contenidos mediante presentación o explicación por
parte de un profesor.
Enfoque educativo orientado al aprendizaje y a la instrucción en el
que los alumnos abordan problemas reales en pequeños grupos y
bajo la supervisión de un tutor.
Actividades desarrolladas en espacios especiales con equipamiento
especializado (laboratorio, aulas informáticas).
Realización de pruebas parciales de los contenidos
Horas
30,00
Descripción
Estudio de contenidos relacionados con las "clases teóricas":
Incluye cualquier actividad de estudio que no se haya computado
en el apartado anterior (estudiar exámenes, trabajo en biblioteca,
lecturas complementarias, hacer problemas y ejercicios, etc.).
Son tutorías no académicas y actividades formativas voluntarias
relacionadas con la asignatura, pero no con la preparación de
exámenes o con la calificación: lecturas, seminarios, asistencia a
congresos, conferencias, jornadas, vídeos, etc. También
actividades de gestión y auxiliares: pasar apuntes, gestiones de
biblioteca, realización de fotocopias, etc.
Preparación de prácticas de laboratorio y trabajos en equipo
Horas
60,00
12,50
17,50
6,00
66,00
Autónomas
Nombre
Estudio teórico
Actividades
complementarias
Otros
Total horas
1,50
28,50
90,00
8.- RESULTADOS DEL APRENDIZAJE
“El resultado de aprendizaje describe lo que previsiblemente los estudiantes deberán saber,
comprender y ser capaces de hacer al finalizar con éxito una asignatura. En su formulación
deberán tenerse en cuenta los siguientes aspectos:
* Estar relacionados con las competencias seleccionadas para la asignatura.
* Adaptarse al nivel de las mismas, ya que los resultados de aprendizaje varían según el
curso.
* Estar enunciados de manera que faciliten la comprobación del grado de adquisición por los
estudiantes.
* En su formulación deben incluirse los siguientes elementos.
• Un verbo para indicar lo que el estudiante ha de ser capaz de realizar.
• Un término (o varios) expresivos del objeto de la acción.
• Un término (o varios) expresivos del nivel de detalle, carácter o contexto de la
ejecución”
UD
1
2
Descripción
Introducción.
básicos.
Conceptos
Estadística descriptiva
Resultados de aprendizaje
Que el alumno sea capaz de valorar el importante papel que
métodos estadísticos tienen en el campo de la ingeniería.
Que se introduzca en el manejo de programas estadísticos.
Que el alumno sea capaz de identificar los conceptos
población, muestra, variable aleatoria y datos estadísticos
diversos escenarios.
Que entienda y sea capaz de emplear las herramientas
estadística descriptiva más adecuadas al problema que
pretende resolver.
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los
de
en
de
se
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3
Conceptos básicos de
cálculo de probabilidades
4
Distribuciones
probabilidad
5
Inferencia estadística
de
Que el alumno comprenda los conceptos básicos de cálculo de
probabilidades y sepa utilizarlos convenientemente en la
resolución de problemas de ingeniería.
Que el alumno comprenda las herramientas de caracterización
de la pauta de variabilidad de variables aleatorias y sepa
utilizarlas para modelar adecuadamente la pauta de variabilidad
de diversas variables aleatorias en problemas reales.
Que el alumno sea capaz de entender la variabilidad existente
en los estadísticos muestrales y caracterizar su pauta de
variabilidad en diferentes escenarios.
Que sea capaz de formular y aplicar correctamente el contraste
de hipótesis adecuado ante diferentes problemas de inferencia
reales.
Que sea capaz de analizar experimentos factoriales mediante el
ANOVA.
Que capte las potencialidades de los modelos de regresión
lineal como herramientas predictivas muy útiles en la
ingeniería. Que sea capaz de modelizar problemas reales con
estas técnicas, así como analizar e interpretar diversos modelos
en diversos escenarios relacionados con la ingeniería.
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9.- EVALUACIÓN
Detallar cómo se evalúan los resultados del aprendizaje relacionados.
Explicitar cálculo de la nota final
Métodos de evaluación
Pruebas escritas
Prueba oral
Exposición
Prácticas
Métodos de evaluación de habilidades clínicas o asistenciales
Trabajos
Otros
Total nota final
(1)
(2)
(3)
Porcentaje de la nota final
80%(1)
-
20%(2)
100%(3)
Se realizarán dos pruebas parciales de una duración aproximada de 3 horas,
pudiendo contener preguntas tipo test, cuestiones de respuesta abierta y
problemas. Estas pruebas eliminarán materia si la nota es mayor que 3,5 (sobre 10
puntos). Posteriormente se realizará el examen final, dividido en dos parciales, de
una duración aproximada de 4 horas.
La asistencia mínima a un 80% de las actividades programadas (clases y aula
informática) se considera un requisito necesario para superar la asignatura
académicamente.
Los trabajos consistirán en la resolución por parte de los alumnos de cuestiones,
problemas o proyectos.
Nota final = 0.4 × Parcial 1 + 0.4 × Parcial 2 + 0.2 × Trabajos.
10.- BIBLIOGRAFÍA
Básica:
Romero Villafranca, Rafael y Zúnica Ramajo, Luisa. Métodos estadísticos en
ingeniería. SPUPV 2005.637
Material disponible a través de la plataforma PoliformaT
Complementaria:
Montgomery, Douglas C. y Runger, George C. (2003) Probabilidad y estadística
aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley.
Peña Sánchez de Rivera, Daniel (2010) Regresión y Diseño de Experimentos.
Alianza Editorial.
Peña Sánchez de Rivera, Daniel (2008) Fundamentos de Estadística. Alianza
Editorial.
Ramis Ramos, Guillermo y García Álvarez-Coque, Mª Celia (2002) Quimiometría.
Editorial Síntesis.
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