Estadística
(Curso Académico 2021 - 2022)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 139262011
  • Centro: Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
  • Lugar de impartición: Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
  • Titulación: Grado en Ingeniería Informática
  • Plan de Estudios: 2010 (publicado en 21-03-2011)
  • Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Estadística e Investigación Operativa
  • Curso: 2
  • Carácter: Formación Básica
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 6,0
  • Modalidad de impartición: Presencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Español
2. Requisitos para cursar la asignatura
No existen requisitos para cursar la asignatura
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: CARMEN ELVIRA RAMOS DOMINGUEZ

General:
Nombre:
CARMEN ELVIRA
Apellido:
RAMOS DOMINGUEZ
Departamento:
Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
Área de conocimiento:
Estadística e Investigación Operativa
Grupo:
1,2, PA101, PA102, PA201, PA202, PE101, PE102, PE103, PE104, PE201, PE202, PE203, PE204
Contacto:
Teléfono 1:
922 845278
Teléfono 2:
Correo electrónico:
ceramos@ull.es
Correo alternativo:
ceramos@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 09:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT Despacho de Subdirección de la ESIT situado en la segunda planta de la ESIT (encima de la secretaría)
Todo el cuatrimestre Jueves 09:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT Despacho de Subdirección de la ESIT situado en la segunda planta de la ESIT (encima de la secretaría)
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Lunes 09:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT Despacho de Subdirección de la ESIT situado en la segunda planta de la ESIT (encima de la secretaría)
Todo el cuatrimestre Jueves 09:30 12:30 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT Despacho de Subdirección de la ESIT situado en la segunda planta de la ESIT (encima de la secretaría)
Observaciones:
General:
Nombre:
CARLOS
Apellido:
GONZALEZ MARTIN
Departamento:
Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
Área de conocimiento:
Estadística e Investigación Operativa
Grupo:
1, PA101, PA102, PE101, PE102, PE103, PE104, TU101, TU102, TU103, TU104,
Contacto:
Teléfono 1:
922318191
Teléfono 2:
Correo electrónico:
cgonmar@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 12:00 13:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 100
Todo el cuatrimestre Miércoles 12:00 13:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 100
Todo el cuatrimestre Jueves 08:30 11:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 100
Observaciones: Durante el periodo en el que no hay clases, las tutorías serán Lunes y Martes de 9 a 12 horas (en el mismo lugar) Cualquier cambio será comunicado oportunamente a través del campusvirtual.ull.es (aulas virtuales)
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 08:30 10:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 100
Todo el cuatrimestre Miércoles 08:30 10:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 100
Todo el cuatrimestre Viernes 08:30 10:30 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 100
Observaciones: Durante el periodo en el que no hay clases, las tutorías serán Lunes y Martes de 9 a 12 horas (en el mismo lugar) Cualquier cambio será comunicado oportunamente a través del campusvirtual.ull.es (aulas virtuales)
General:
Nombre:
SERGIO FERNANDO
Apellido:
ALONSO RODRIGUEZ
Departamento:
Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
Área de conocimiento:
Estadística e Investigación Operativa
Grupo:
PE201, PE202, PE203, PE204, TU201,TU202, TU203, TU204
Contacto:
Teléfono 1:
922845037
Teléfono 2:
Correo electrónico:
salonso@ull.es
Correo alternativo:
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 11:00 14:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
Todo el cuatrimestre Miércoles 11:00 14:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
10-02-2022 26-03-2022 Miércoles 11:00 14:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
05-04-2022 31-07-2022 Martes 14:00 16:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
05-04-2022 31-07-2022 Miércoles 14:00 16:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
05-04-2022 31-07-2022 Miércoles 10:00 12:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
10-02-2022 26-03-2022 Martes 11:00 14:00 Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología - AN.4A ESIT 2
Observaciones:
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Formación Básica
  • Perfil profesional: Ingeniero Técnico en Informática
5. Competencias

Competencias Específicas

  • C1 - Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.

Competencias Generales

  • CG8 - Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
  • CG10 - Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planificación de tareas y otros trabajos análogos de informática, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de este anexo.

Transversales

  • T1 - Capacidad de actuar autónomamente.
  • T2 - Tener iniciativa y ser resolutivo.
  • T3 - Tener iniciativa para aportar y/o evaluar soluciones alternativas o novedosas a los problemas, demostrando flexibilidad y profesionalidad a la hora de considerar distintos criterios de evaluación.
  • T9 - Capacidad para argumentar y justificar lógicamente las decisiones tomadas y las opiniones.
  • T10 - Capacidad de integrarse rápidamente y trabajar eficientemente en equipos unidisciplinares y de colaborar en un entorno multidisciplinar.
  • T13 - Capacidad para encontrar, relacionar y estructurar información proveniente de diversas fuentes y de integrar ideas y conocimientos.
  • T15 - Capacidad de tomar decisiones basadas en criterios objetivos (datos experimentales, científicos o de simulación disponibles).
  • T16 - Capacidad de planificación y organización del trabajo personal.
  • T20 - Capacidad de trabajar en situaciones de falta de información y/o con restricciones temporales y/o de recursos.
  • T21 - Capacidad para el razonamiento crítico, lógico y matemático.
  • T22 - Capacidad para resolver problemas dentro de su área de estudio.
  • T23 - Capacidad de abstracción: capacidad de crear y utilizar modelos que reflejen situaciones reales.
  • T24 - Capacidad de diseñar y realizar experimentos sencillos y analizar e interpretar sus resultados.
  • T25 - Capacidad de análisis, síntesis y evaluación.

Módulo Fundamentos Matemáticos

  • EFM4 - Organizar conjuntos de datos, extraer información relevante y presentar dicha información usando herramientas numéricas y gráficas. Resolver problemas de cálculo de probabilidades y de manejo de variables aleatorias. Resolver problemas de estimación puntual y por intervalos de confianza. Resolver problemas de contrastes de hipótesis. Resolver problemas de tipo no paramétrico. Manejar algún paquete de programas estadísticos.
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

Temario para Teoría y Problemas 
- Profesores: Carlos González Martín y Carmen Elvira Ramos Domínguez

Módulo I: Introducción
Tema 1: Introducción a la Estadística
Aspectos históricos. Campos de aplicación. Metodología. Estadística e Ingeniería Informática.

Módulo II: Estadística Descriptiva
Tema 2: Estadística descriptiva unidimensional
Tablas de Frecuencias.Herramientas numéricas y gráficas. Frecuencias. Medidas de centralización, medidas de posición, medidas de dispersión, medidas de forma.
Tema 3: Estadística descriptiva bidimensional
Tablas de Frecuencias Bidimensionales. Medidas de asociación. Rectas de regresión. Coeficiente de correlación.

Módulo III: Variables Aleatorias
Tema 4: Probabilidad
Definición y propiedades básicas. Cálculo de probabilidades.
Tema 5: Variables aleatorias unidimensionales
Conceptos y propiedades básicos. Función de probabilidad. Función de densidad. Función de distribución.
Tema 6: Variables aleatorias multidimensionales
Distribución de probabilidad conjunta. Distribuciones marginales. Distribuciones condicionadas. Independencia.
Tema 7: Distribuciones de probabilidad discretas
Pruebas de Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Distribución Geométrica. Distribución Binomial Negativa. Distribución Hipergeométrica. Distribución uniforme discreta.
Tema 8: Distribuciones de probabilidad continuas
Distribución Uniforme Continua. Distribución Normal. Distribución Exponencial. Distribución Gamma. Distribución Chi Cuadrado.Distribución t-Student. Distribución F de Snedecor

Módulo IV: Introducción a la Inferencia Estadística
Tema 9: Introducción a la Inferencia Estadística
Conceptos y terminología básicos. Introducción al muestreo. Distribuciones en el muestreo.
Tema 10: Métodos de estimación.
Estimación puntual. Método de Máxima Verosimilitud. Método de los Momentos.
Tema 11: Intervalos de confianza
Construcción de intervalos de confianza. Intervalos de confianza para la media. Intervalos de confianza para proporciones.
Tema 12: Contrastes de hipótesis paramétricos
Planteamiento y tipos de contrastes. Regiones de aceptación y crítica. Errores. Contrastes para la media. Contrastes para proporciones. P- valor.
Tema 13: Introducción a la Estadística no paramétrica
Problemas de la Estadística no Paramétrica. Pruebas de la Chi- Cuadrado: ajuste, independencia, homogeneidad,…

Temario para Prácticas de Laboratorio 
- Profesores: Sergio Fernando Alonso Rodríguez y Arturo Javier Fernández Rodríguez

Práctica 1: Introducción al R y RStudio
Práctica 2: Operaciones con un Data Frame
Práctica 3: Estadística Descriptiva Unidimensional. Tablas de Frecuencias. Medidas Descriptivas. Gráficos.
Práctica 4: Estadística Descriptiva Bidimensional. Tablas de Frecuencias Bidimensionales. Distribuciones Marginales y Condicionadas.
Práctica 5: Estadística Descriptiva Bidimensional. Regresión y Correlación 
Práctica 6: Variables Aleatorias Discretas. Simulación. Cálculo de Probabilidades. Función de Distribución. 
Práctica 7: Variables Aleatorias Continuas. Simulación. Cálculo de Probabilidades. Función de Distribución. 
Práctica 8: Estimación Puntual e Intervalos de Confianza
Práctica 9: Contrastes de Hipótesis de una Población
Práctica 10: Contrastes de Hipótesis de dos Poblaciones.

Actividades a desarrollar en otro idioma

- Profesores: Sergio Fernando Alonso Rodríguez, Carlos González Martín y Carmen Elvira Ramos Domínguez

- Resolución de Problemas cuyo enunciado sea en Inglés.
- Consulta sobre conceptos, técnicas y metodologías en bibliografía escrita en Inglés
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

Cada alumno recibirá 25 horas de clases magistrales dónde se introducen y desarrollan los fundamentos teóricos y prácticos de la asignatura. La parte práctica de la asignatura se desarrolla en 15 horas de problemas en aula y en 10 horas de prácticas de laboratorio informático. Cada alumno será supervisado mediante 6 horas de asistencia a tutorías académicas-formativas que velarán por la consecución de los objetivos y competencias enumerados para esta asignatura.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 25,00 0,00 25,0 [T1], [T3], [T9], [T13], [T15], [T2], [T10], [T16], [T20], [T21], [T22], [T23], [T25], [CG10], [T24], [C1], [CG8], [EFM4]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 25,00 0,00 25,0 [T1], [T3], [T9], [T13], [T15], [T2], [T10], [T16], [T20], [T21], [T22], [T23], [T25], [CG10], [T24], [C1], [CG8], [EFM4]
Realización de trabajos (individual/grupal) 0,00 30,00 30,0 [T1], [T15], [T10], [T22], [T25], [CG10], [C1], [CG8], [EFM4]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 10,00 10,0 [T1], [T15], [CG10], [C1], [CG8], [EFM4]
Realización de exámenes 4,00 0,00 4,0 [T1], [T15], [T10], [T22], [T25], [CG10], [C1], [CG8], [EFM4]
Asistencia a tutorías 6,00 0,00 6,0 [T1], [T15], [T10], [T23], [CG10], [C1], [CG8], [EFM4]
Estudio autónomo individual o en grupo 0,00 50,00 50,0 [T1], [T15], [T10], [T22], [T25], [CG10], [C1], [CG8], [EFM4]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

De La Horra Navarro, J. (2003). Estadística Aplicada. Díaz de Santos
Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (1996). Probabilidad y Estadística aplicada a la Ingeniería. McGraw-Hill.
Spiegel, M. R., Schiller, J. Srnivasan, R. A. (2001). Probabilidad y Estadística. McGraw-Hill
Walpole, R.E., Myers, R.H. Myers, S.L. (1999)  Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Prentice Hall.

Bibliografía complementaria

Mendenhall, W. y Sincich, T. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Pretince Hall.
Canavos, G.C. (1992). Probabilidad y Estadística. McGraw-Hill.
Quesada, V.; Isidoro, A. Y López, L. A. (1989). Cursos y Ejercicios de Estadística. Alhambra Universidad. 

Otros recursos

Software:
R:es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico. R es una implementación de software libre del lenguaje S pero con soporte de alcance estático. Se trata de uno de los lenguajes más utilizados en investigación por la comunidad estadística, siendo además muy popular en el campo de la minería de datos, la investigación biomédica, la bioinformática y las matemáticas financieras.
 
9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

El sistema de evaluación de esta asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación de la ULL, BOC de 19 de Enero de 2016. Comprende una prueba de aula, de desarrollo teórico-práctico, que supone el 75% de la calificación final, y la evaluación continua  el 25% restante de la calificación final. Para superar la evaluación continua, el alumno deberá asistir obligatoriamente a las prácticas de laboratorio y tutorías académicas-formativas, no pudiendo faltar a más de dos, y  entregar informes y realizar cuestionarios, (que supone un 10% + un 15% = 25% de la calificación final). En cada convocatoria habrá una prueba de aula y, para los alumnos que no superan la evaluación continua durante el curso, un examen de laboratorio. Para poder aplicar los porcentajes que dan como resultado la calificación final, se exige al alumno haber superado con un 5 (sobre 10), tanto la prueba de aula como la parte de evaluación continua.

Si la normativa sanitaria vigente no lo impide, todas las pruebas de evaluación serán presenciales.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas objetivas [EFM4], [T25], [T24], [T23], [T22], [T21], [T20], [T16], [T15], [T13], [T10], [T9], [T3], [T2], [T1], [CG10], [CG8], [C1] - Adecuación a lo solicitado
- Nivel de conocimientos adquiridos
- Nivel de aplicabilidad
75,00 %
Informes memorias de prácticas [EFM4], [T25], [T22], [T10], [T1] - Adecuación a lo solicitado
- Nivel de conocimientos adquiridos
- Nivel de aplicabilidad
10,00 %
Valoración de las actividades prácticas en el laboratorio [EFM4], [T25], [T22], [T10] - Adecuación a lo solicitado
- Nivel de conocimientos adquiridos
- Nivel de aplicabilidad
15,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
  • El alumno será capaz de organizar datos en tablas de frecuencias y extraer información relevante usando herramientas gráficas y numéricas. También será capaz de efectuar la correspondiente interpretación de los resultados obtenidos.
  • El alumno tendrá conocimientos básicos del cálculo de probabilidades y se ejercitará en la resolución de distintos problemas tipo. Estará familiarizado con el manejo práctico de variables aleatorias y sus características (incluido el caso bidimensional) y será capaz de resolver problemas con las distribuciones más usadas: Binomial, Poisson, Normal, Exponencial, Chi-cuadrado,…
  • El alumno conocerá los elementos imprescindibles para iniciarse en el estudio y aplicaciones de la Inferencia Estadística. Podrá identificar los parámetros que caracterizan determinadas distribuciones y resolverá problemas típicos de estimación puntual, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis, eligiendo el procedimiento adecuado e interpretando los resultados obtenidos.

11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

El horario de la asignatura es el siguiente:

Grupo de Mañana:
- Martes y Miércoles de 11:00 a 11:50, clases magistrales.
- Viernes de 8:30 a 9:20 y de 9:30 a 10:20, problemas.
- Martes y Miércoles de 8:30 a 10:20, prácticas de Laboratorio

Grupo de Tarde:
- Martes y Miércoles de 17:00 a 17:50, clases magistrales.
- Viernes de 14:30 a 15:20 y de 15:30 a 16:20, problemas.
- Martes de 14:30 a 16:20 y Miércoles de 15:30 a 16:20, prácticas de Laboratorio

Las clases magistrales y de problemas se impartirán en el aula 1.1 de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología, mientras que las prácticas de laboratorio se impartirán en el laboratorio de Estadística e Investigación Operativa (LEIO) en la 1ª planta de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología.

La distribución de los temas y actividades por semana que se muestra a contiuación, es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades que surjan en la práctica docente. 

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: 1 y 2 Clases Teóricas: 1
Clases de Problemas: 1
Tutoría Académica-Formativa: T1
 
3.00 3.00 6.00
Semana 2: Clases Teóricas: 1
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P1
Tutoría Académica-Formativa: T2
4.00 5.00 9.00
Semana 3: Clases Teóricas: 1
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P2
3.00 3.00 6.00
Semana 4: 4 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P3 
4.00 5.00 9.00
Semana 5: 5 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Tutoría Académica-Formativa: T3 (Prueba de Control 1)
4.00 5.00 9.00
Semana 6: 5 y 6 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P4 
4.00 4.00 8.00
Semana 7: 6 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P5 
4.00 5.00 9.00
Semana 8: 7 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Tutoría Académica-Formativa: T4 (Prueba de Control 2)
4.00 6.00 10.00
Semana 9: 8 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P6
4.00 5.00 9.00
Semana 10: 9 y 10 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P7
 
4.00 4.00 8.00
Semana 11: 10 Clases Teóricas: 1
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P8 

 
3.00 4.00 7.00
Semana 12: 11 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Tutoría Académica-Formativa: T5 (Prueba de Control 3)
 
4.00 6.00 10.00
Semana 13: 11 y 12 Clases Teóricas: 2
Clases de Prácticas: P9
3.00 4.00 7.00
Semana 14: 12 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Clases de Prácticas: P10
4.00 5.00 9.00
Semana 15: 13 Clases Teóricas: 2
Clases de Problemas: 1
Tutoría Académica-Formativa: T6 (Prueba de Control 4)
4.00 6.00 10.00
Semana 16 a 18: Evaluación Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de la evaluación. 4.00 20.00 24.00
Total 60.00 90.00 150.00
Fecha de última modificación: 30-06-2021
Fecha de aprobación: 12-07-2021