Ingeniería Informática - Matemáticas Plan 2019

Grado y Doble Grado. Curso 2019/2020.

ESTADÍSTICA - 900209

Curso Académico 2019-20

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística, con base en las Matemáticas.
Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
Poder transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la estadística con el lenguaje matemático adecuado.
Adquirir la capacidad para enunciar y demostrar proposiciones en distintos campos de la Estadística.
Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar dichos objetos en diferentes contextos.
Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.
Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas estadísticos.

Transversales
Conocer los problemas susceptibles de ser modelizados por las distintas familias de distribuciones
Diseñar experimentos añleatorios
Recolección de datos para resumirlos y extraer conclusiones del fenómeno en estudio
Construcción de encuestas
Modelización de datos aleatorios
Específicas
Analizar datos sujetos a incertidumbre

Realizar estimaciones: por punto, por intervalo y tests de hipótesis

Manejar e interpretar paquetes estadísticos

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
SI
Seminarios
No
Clases prácticas
SI
Trabajos de campo
No
Prácticas clínicas
No
Laboratorios
Dos horas semanales
Exposiciones
No
Presentaciones
No
Otras actividades
no
TOTAL
100%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

4

Breve descriptor:

Estadistica para el Doble Grado en Ingenieria Informatica y Matematicas.

Requisitos

Conocimientos de distribuciones y cálculo de probabilidades
Haber cursado la materia de Probabilidad

Objetivos

Conocer la naturaleza, metodos y fines de la Estadistica con un fundamento matematico riguroso. Capacitar para la utilizacion de los conocimientos teoricos y practicos adquiridos en la definicion, planteamiento y resolucion de problemas susceptibles de un tratamiento matematico-estadistico en contextos academicos y profesionales. Valorar la Estadistica como instrumento imprescindible en la adquisicion del conocimiento. Preparar para posteriores estudios especializados, tanto en la misma disciplina como en cualquiera de las areas de aplicacion que precisan de herramientas y metodos estadisticos bien fundamentados.

Contenido

Introducción a la estadistica. Analisis de datos. Muestreo: Muestras y estadisticos muestrales. Distribuciones asociadas a la normal. Teorema de Fisher. Estimacion puntual parametrica: frecuentista y bayesiana. Estimacion por regiones de confianza: Metodo de la variable pivotal, Intervalos de confianza asociados a la poblacion normal, regiones creibles. Tests de hipotesis: Teoria de Neyman-Pearson, Tests bayesianos.

Evaluación

Examen final: al menos un 70% y el resto Evaluación continua (Entrega de problemas y/o trabajos y/o pruebas escritas, etc..)

Se necesita tener 3.5 puntos (sobre 10) en el examen final para promediar con la nota obtenida por la Evaluación continua.

Bibliografía

-Bickel, P. J. and Doksum, K. A. (2007) Mathematical Statistics. Basic Ideas and Selected Topics. New Jersey: Prentice Hall.

-Casella, G. and G. Berger, R. L.(2002) Statistical Inference. London: Brooks/Cole.

-Gómez Villegas, M. A. (2005, 2012, 2014, 2016, 2018) Inferencia Estadística. Madrid: Díaz de Santos.


Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo A [m3 de grados]27/01/2020 - 14/05/2020LUNES 13:00 - 14:00B16M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
MARTES 12:30 - 13:30B16M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
JUEVES 12:30 - 13:30B16M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
Grupo B [m4 de grados]27/01/2020 - 14/05/2020LUNES 14:00 - 15:00B13MIGUEL ANGEL GOMEZ VILLEGAS
MARTES 13:30 - 14:30B13MIGUEL ANGEL GOMEZ VILLEGAS
JUEVES 13:30 - 14:30B13MIGUEL ANGEL GOMEZ VILLEGAS
Grupo R [t1 de grados]27/01/2020 - 14/05/2020LUNES 19:00 - 20:00B03M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
MARTES 19:00 - 20:00B03M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
VIERNES 19:00 - 20:00B03M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE


Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo A [m3 de grados]27/01/2020 - 14/05/2020MIÉRCOLES 11:00 - 12:00B16M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
Grupo B [m4 de grados]27/01/2020 - 14/05/2020MIÉRCOLES 12:00 - 13:00B13M. DEL CARMEN PARDO LLORENTE
Grupo R [t1 de grados]27/01/2020 - 14/05/2020JUEVES 18:00 - 19:00B03