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Timestamp: 2017-04-28 10:17:55+00:00

Document:
GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: ESTADÍSTICA 1. Datos generales
ESTADÍSTICA Código:
56307 Tipología:
FORMACIÓN BÁSICA Créditos ECTS:
55 56 Curso:
1 Duración:
Segundo cuatrimestre Lengua principal de impartición:
Espacio MOODLE de la UCLM Nombre del profesor: DOROTEO VERASTEGUI RAYO - Grupo(s) impartido(s): 55 56 Despacho
Elhuyar / Matemáticas MATEMÁTICAS 6049 Doroteo.Verastegui@uclm.es El publicado en el tablón de anuncios de la Jefatura de Estudios de la EIMIA. 2. Requisitos previos
Para que los alumnos alcancen los objetivos de aprendizaje descritos, han de poseer conocimientos y habilidades que se supone garantizadas en su formación previa al acceso a la Universidad:
· Conocimientos: operaciones matemáticas básicas (potencias, logaritmos, fracciones), polinomios, matrices, derivación, integración y representación gráfica de funciones.
. Habilidades básicas en el manejo de ordenadores.
Esta asignatura proporciona al alumno las competencias necesarias para afrontar y resolver los problemas que un graduado puede encontrar en su trabajo, relacionados principalmente con el análisis y tratamiento de datos obtenidos de manera empírica.
Además, los conceptos desarrollados en esta asignatura, serán utilizados posteriormente en asignaturas obligatorias como Tecnología Eléctrica, Electrónica y Automática, Sistemas de Fabricación y Control Industrial, y Tecnología de Fabricación. También aparecen algunos de estos conceptos en varias asignaturas optativas.
Para el Ingeniero la Estadística será una herramienta de trabajo esencial en su labor cotidiana. La responsabilidad básica de un Ingeniero es la de liderar la mejora continua de la calidad y de la productividad en todos los procesos que dependan de él. Pero para mejorar los procesos es necesario cambiarlos, y esto cambios, si han de ser racionales, únicamente pueden ser fruto del análisis de datos. ¿Cómo generar datos que tengan información relevante? ¿Cómo extraer mediante el análisis adecuado dicha información de los datos? La respuesta a ambas cuestiones es el objeto de la Ciencia Estadística y como consecuencia todo Ingeniero deberá conocerla y aplicarla en su trabajo diario.
A01 Poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia del campo de estudio. A02 Saber aplicar los conocimientos al 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 estudio. A03 Tener capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro del área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. A07 Conocimientos de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). A08 Expresarse correctamente de forma oral y escrita. A12 Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. A13 Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en la Ingeniería Mecánica. A17 Capacidad para aplicar los principios y métodos de la calidad. B01 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. CB01 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio CB02 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio CB03 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética CB04 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado CB05 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía 5. Objetivos o resultados de aprendizaje esperados
Ser capaz de expresarse correctamente de forma oral y escrita y, en particular, saber utilizar el lenguaje de las Matemáticas como la forma de expresar con precisión las cantidades y operaciones que aparecen en ingeniería industrial. Habituarse al trabajo en equipo y comportarse respetuosamente. Conocer e interpretar las medidas fundamentales de la estadística descriptiva, aproximar datos bidimensionales mediante ajustes de regresión, conocer los fundamentos de la probabilidad, estimar parámetros de modelos estadísticos, construir intervalos de confianza, contrastar hipótesis y tomar decisiones. Resultados adicionales
- El alumno debe ser capaz de resumir grandes conjuntos de datos, mediante las medidas estadísticas principales y mostrar esta información de modo gráfico.
- Aplicar las propiedades fundamentales de la probabilidad a problemas relacionados con la ingeniería. También será capaz de identificar qué es una variable aleatoria y los modelos probabilísticos sobre los que se basan las principales técnicas estadísticas.
- El alumno será capaz de aplicar las principales técnicas de inferencia estadística que le permiten obtener, a partir de una muestra, conclusiones validas para la población, dando medida, así mismo, del nivel de confianza de las conclusiones obtenidas.
- Utilizar técnicas estadísticas para dar intervalos de confianza para un parámetro de la población y el nivel de confianza de este intervalo.
- Aplicar contrastes estadísticos para validar hipótesis sobre un conjunto de datos para una, dos y más poblaciones. El alumno debe ser capaz de informar sobre los resultados de estos contrastes.
- Conocer los fundamentos del análisis ANOVA y del diseño de experimentos.
- Ser capaz de ver la relación existente entre variables y calcular los parámetros necesarios para realizar una regresión entre estas variables.
- Aplicar las diferentes técnicas estadísticas mediante el uso de software.
Tema 1 Estadística descriptiva Tema 1.1 Estadística descriptiva Tema 1.2 Regresión y correlación Tema 2 Cálculo de probabilidades Tema 2.1 Concepto y propiedades de la probabilidad Tema 2.2 Variables aleatorias Tema 2.3 Distribuciones discretas de probabilidad Tema 2.4 Distribuciones continuas de probabilidad Tema 3 Inferencia estadística Tema 3.1 Introducción. Estimación puntual y por intervalos Tema 3.2 Contrastes de Hipótesis paramétricos y no paramétricos Tema 3.3 Introducción a ANOVA y al diseño de experimentos Comentarios adicionales sobre el temario
Si la marcha general del curso lo permite, se realizarán las siguientes prácticas por ordenador:
Práctica 1: Estadística de****iva. Regresión y correlación.
Práctica 2: Variables aleatorias
Práctica 3: Intervalos de confianza y contráste de hipótesis
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral A01, A02, A03, A08, A12, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 1.00 25.00 No - - Desarrollo en el aula de los contenidos teóricos, utilizando el método de la lección magistral participativa Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas A01, A02, A03, A08, A12, A13, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 0.60 15.00 Sí No No Resolución de ejercicios y problemas en el aula. Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] Prácticas A01, A02, A03, A07, A08, A12, A13, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 0.30 7.50 Sí No No Prácticas de laboratorio en el aula de informática con utilización y aplicación de software específico Tutorías individuales [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas A01, A02, A03, A07, A08, A12, A13, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 0.20 5.00 No - - Tutorización de trabajos académicos en el despacho del profesor Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Autoaprendizaje A01, A02, A03, A07, A08, A12, A13, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 3.60 90.00 No - - Estudio personal de la asignatura y resolución de ejercicios y problemas fuera del aula que se entregarán al profesor y que este evaluará Talleres o seminarios [PRESENCIAL] Seminarios A01, A02, A03, A07, A08, A12, A13, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 0.10 2.50 No - - Seminario sobre herramientas básicas de la Estadística aplicadas con apoyo informático Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación A01, A02, A03, A07, A08, A12, A13, A17, B01, CB01, CB02, CB03, CB04, CB05 0.20 5.00 Sí Sí Sí Evaluación final de la asignatura mediante prueba escrita Total:
Trabajo 30.00%
Trabajos académicos realizados por los estudiantes dentro (10 %) y fuera (10 %) de clase, algunos tutorizdos por el profesor de forma individual o en pequeños grupos, para cuya evaluación se deberá entregar una memoria donde se valorará el planteamiento del problema, la utilización de terminología y notación apropiadas para expresar las ideas y relaciones matemáticas utilizadas, la elección del procedimiento más adecuado para cada situación, la justificación de los distintos pasos del procedimiento utilizado, los resultados obtenidos y la limpieza y presentación del documento. Prácticas en el aula de informática (10 %), con aplicación de software específico, donde se valorará la entrega del trabajo realizado en las mismas, teniendo que ser defendido oralmente, de forma individual, ante el profesor. Prueba final 70.00%
Finalmente se realizará una prueba escrita que constará de preguntas, cuestiones teóricas y problemas cuyos criterios de evaluación serán similares a los de los trabajos académicos antes descritos. Total:
Para obtener la calificación final se computan los 3 sistemas de evaluación descritos, con los pesos especificados. Si la calificación obtenida en la prueba final escrita fuera inferior a 4 puntos se pondrá está como calificación final de la asignatura. Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Para obtener la calificación final se conservarán las calificaciones obtenidas en la convocatoria ordinaria en los 2 primeros sistemas de evaluación descritos y se realizará una nueva prueba final escrita, calculándose la nota final de la asignatura combinando las 3 calificaciones de la forma especificada anteriormente.
Igualmente se deberá obtener, en la prueba final escrita, una calificación igual o superior a 4 puntos sobre 10. Si la calificación obtenida en dicha prueba fuera inferior a 4 puntos se pondrá está como calificación final de la asignatura.
Si la calificación final de la asignatura, combinando los tres sistemas de evaluación fuera inferior a la calificación obtenida en la prueba final escrita, se pondrá como nota final de la asignatura la calificación obtenida en la prueba final escrita.
Si se computan los 4 sistemas de evaluación de la forma descrita en el párrafo anterior, y la calificación final resulta ser inferior a la calificación obtenida en la Prueba Final escrita, se consiganará, como calificación final de la asignatura, la obtenida en la Prueba Final. Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Se realizará una prueba final escrita, cuyo peso será del 100 % de la calificación global de la asignatura y que consistirá en preguntas, cuestiones teóricas y problemas donde se valorará el planteamiento del tema o problema, la utilización de terminología y notación apropiadas para expresar las ideas y relaciones matemáticas utilizadas, la elección del procedimiento más adecuado para cada situación, la justificación de los distintos pasos del procedimiento utilizado, los resultados obtenidos y la limpieza y presentación del documento 9. Secuencia de trabajo, calendario, hitos importantes e inversión temporal
Tutorías individuales [PRESENCIAL] [Resolución de ejercicios y problemas]
5 Talleres o seminarios [PRESENCIAL] [Seminarios]
(2.5 h tot.)
2.5 Prueba final [PRESENCIAL] [Pruebas de evaluación]
5 Tema 1 (de 3): Estadística descriptiva Actividades formativas
(25 h tot.)
5.5 Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] [Resolución de ejercicios y problemas]
4 Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] [Prácticas]
4 Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] [Autoaprendizaje]
20 Tema 2 (de 3): Cálculo de probabilidades Actividades formativas
11 Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] [Resolución de ejercicios y problemas]
7 Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] [Prácticas]
2 Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] [Autoaprendizaje]
41 Tema 3 (de 3): Inferencia estadística Actividades formativas
8.5 Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] [Resolución de ejercicios y problemas]
1.5 Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] [Autoaprendizaje]
29 Actividad global
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] [Método expositivo/Lección magistral] 25 Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] [Resolución de ejercicios y problemas] 15 Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] [Prácticas] 7.5 Tutorías individuales [PRESENCIAL] [Resolución de ejercicios y problemas] 5 Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] [Autoaprendizaje] 90 Talleres o seminarios [PRESENCIAL] [Seminarios] 2.5 Prueba final [PRESENCIAL] [Pruebas de evaluación] 5 Total horas:
Esta planificación es orientativa y puede variar en función de las necesidades docentes del grupo de alumnos matriculados. 10. Bibliografía, recursos
Canavos, George C. Probabilidad y estadística:aplicaciones y métodos McGraw-Hill 84-481-0038-7 2003 Delgado de la Torre, Rosario Probabilidad y estadística para ciencias e ingenierías Delta Publicaciones 84-96477-74-6 2008 Devore, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias Thomson 970-686-457-1 2005 García Pérez, Alfonso Ejercicios de estadística aplicada Universidad Nacional de Educación a Distancia 978-84-362-5547-8 2008 Montgomery, Douglas C. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería Limusa Wiley 978-968-18-5915-2 2007 Pérez, CésarPérez López Estadística aplicada a través de Excel Pearson/Prentice Hall 84-205-3536-2 2008 Rodríguez Muñiz, Luis J. Métodos estadísticos para ingeniería Garceta 978-84-9281-233-2 2011 Siegel, S. Estadística no paramétrica Trillas 9789682438967 1994 Triola, Mario F. Estadística / Pearson, 978-607-32-1768-2 2013 Viles Díez, Elisabeth Estadística básica para universitarios Eunsa 84-313-1841-4 2001 Web mantenido y actualizado por el

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