Estadística
GUÍA DOCENTE Curso 2012-13
Titulación: | Grado en Matemáticas | 701G |
Asignatura: | Estadística | 821 |
Materia: | Estadística |
Módulo: | Preparatorio de Matemáticas |
Carácter: | BÁSICA | Curso: | 2 | Semestre: | Primer Semestre |
Créditos ECTS: | 6,00 | Horas presenciales: | 60,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 90,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Español |
Departamentos responsables de la docencia
MATEMÁTICAS Y COMPUTACIÓN | R111 |
Dirección: | C/ Luis de Ulloa, s/n | Código postal: | 26004 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299452 | Fax: | 941299460 | Correo electrónico: | |
Profesores
Profesor responsable de la asignatura: | San Martín Pérez, Montserrat |
Teléfono: | | Correo electrónico: | montse.sanmartin@unirioja.es |
Despacho: | | Edificio: | Edificio Vives |
Horario de tutorías: | No especificado |
Descripción de los contenidos
- Estadística Descriptiva: Tablas y gráficos, medidas de tendencia central y no central, medidas de dispersión, medidas de forma.
- Teoría de la Probabilidad: Definición y propiedades de la probabilidad, probabilidad condicionada, variables aleatorias, modelos discretos de probabilidad, modelos continuos de probabilidad.
- Inferencia Estadística: Estimación de parámetros, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis.
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Relación de asignaturas que proporcionan los conocimientos y competencias requeridos
Contexto
Esta asignatura se imparte en el primer semestre del segundo curso.
Prepara a los estudiantes para el manejo de herramientas básicas de Probabilidad y Estadística.
Además, los futuros graduados en Matemáticas necesitan estos conocimientos para cursar las asignaturas: Probabilidad y Estadística, que se imparte en el segundo semestre y Modelos de Regresión en tercero.
Competencias
Competencias generales
CG1: Comprender el lenguaje matemático, enunciados y demostraciones, identificando razonamientos incorrectos, y utilizarlo en diversos problemas y aplicaciones.
CG7: Saber abstraer las propiedades estructurales de objetos de la realidad observada y de otros ámbitos, distinguiéndolas de aquellas puramente ocasionales, comprobando la aplicabilidad de las Matemáticas.
Competencias específicas
CE2: Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización, u otras, para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.
CE3: Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
Resultados del aprendizaje
- Conocer las técnicas básicas de la estadística descriptiva unidimensional.
- Conocer los conceptos fundamentales de la teoría de la probabilidad.
- Conocer las distribuciones de probabilidad más importantes.
- Conocer las técnicas más importantes de la inferencia estadística.
- Conocer el manejo básico de un paquete estadístico.
Temario
Tema D.- Estadística Descriptiva
Tema P1.- Probabilidad
Tema P2.- Variables aleatorias
Tema P3.- Variables aleatorias más destacadas
Tema I1.- Muestreo y estimación
Tema I2.- Contrastes de hipótesis paramétricos
Tema I3.- Contrastes de hipótesis no paramétricos
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | DELGADO, R. (2008): Probabilidad y estadística para ciencias e ingenierías. Ed: Delta publicaciones. Absys Biba |
Básica | GIL, M., GONZÁLEZ, A.I., JANO, M.D. y ORTIZ, S. (2006): Problemas de Estadística: Probabilidad e Inferencia. Ediciones de la Universidad Autónoma de Madrid. Absys Biba |
Básica | HERRERÍAS, R. y otros (2004): Ejercicios resueltos de Inferencia Estadística y del Modelo Lineal simple. Ed: Delta Universidad. Absys Biba |
Básica | LUENGO MERINO, I. (2006): Problemas resueltos de cálculo de probabilidades y estadística. Servicio de publicaciones de la Universidad de Las Palmas Absys Biba |
Básica | MILTON, J.S. Y ARNOLD, J.C. (2004): Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales. Ed: McGraw Hill Absys Biba |
Básica | PARDO, E. (2006): Probabilidad y Estadística. Teoría y Problemas. Servicio editorial de la Universidad del País Vasco. Absys Biba |
Básica | WALPOLE, R.E., MYERS, R.H., MYERS, S.L. y YE, KEYING (2007): Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. Ed: Prentice Hall Absys Biba |
Recursos en Internet |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Clases prácticas
Tutorías
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Resolución de ejercicios y problemas
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases prácticas con ordenador | Informática | 20,00 |
Clases prácticas en aula convencional | Grande | 20,00 |
Clases teóricas | Grande | 16,00 |
Pruebas presenciales de evaluación | Grande | 4,00 |
Total de horas presenciales | 60,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio autónomo individual o en grupo | 40,00 |
Otras actividades | 10,00 |
Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actividades en biblioteca o similar | 40,00 |
Total de horas de trabajo autónomo | 90,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | % | ¿Recuperable? |
SE1: Prueba escrita de resolución de problemas | 50 | Sí |
SE2: Prueba escrita realizada con ordenador | 20 | Sí |
SE3: Pruebas realizadas a través de aula virtual | 20 | No |
SE4: Tareas realizadas con ordenador | 10 | No |
Total | 100% | |
Comentarios
Para los estudiantes a tiempo parcial (reconocidos como tales por la Universidad), los apartados de evaluación no recuperable podrán ser sustituidos por otros, a especificar en cada caso.
Criterios críticos para superar la asignatura
La calificación de la prueba escrita de resolución de problemas debe ser de, al menos, 4 sobre 10.