Estadística
GUÍA DOCENTE Curso 2025-26
| Titulación: | Grado en Matemáticas | 701G |
| Asignatura: | Estadística | 821 |
| Materia: | Estadística |
| Módulo: | Preparatorio de Matemáticas |
| Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial | Carácter: | Básica |
| Curso: | 2 | Créditos ECTS: | 6,00 | Duración: | Semestral (Primer semestre) |
| 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/ Madre de Dios, 53 | Código postal: | 26006 |
| Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
| Teléfono: | 941299452 | Fax: | 941299460 | Correo electrónico: | dpto.dmc@unirioja.es |
Profesorado previsto
| Profesor: | Arregui Casaus, José Luis | Responsable de la asignatura |
| Teléfono: | 941299446 | Correo electrónico: | jose-luis.arregui@unirioja.es |
| Despacho: | D3227 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
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
Ninguno especificado.
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.
NOTA: Esta asignatura es común a los grados en Matemáticas y en Ingeniería Informática.
Competencias
Competencias generales
CG1: Comprender el lenguaje matemático, enunciados y demostraciones, identificando razonamientos incorrectos, y utilizarlo en diversos problemas y aplicaciones.
CG2: Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser capaces de utilizar este objeto en diferentes contextos.
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
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
Estadística Descriptiva
- Estadistica descriptiva de una variable
- Tablas y gráficos
- Medidas de posición
- Medidas de dispersión
- Medidas de concentración y forma
Probabilidad
- Probabilidad
- Sucesos y probabilidad
- Probabilidad condicionada
- Independencia de sucesos
- Teorema de la probabilidad total. Teorema de Bayes
- Distribuciones de probabilidad y variables aleatorias
- Funciones de distribución. Funciones de probabilidad (de masa y de densidad)
- Distribuciones de Bernoulli y uniforme
- Variables independientes
- Distribuciones binomial y geométrica
- Esperanza y varianza de variables aleatorias. Desigualdad de Chebyshev
- La distribución normal
- Ley de los Grandes Números. Teorema del Límite Central
Estadística Inferencial
- Estimación de parámetros. Intervalos de confianza
- La media muestral y la cuasivarianza muestral
- Las distribuciones ji-cuadrado y t de Student
- Intervalos de confianza para la media en una población normal
- Intervalos de confianza para una proporción
- Error muestral y tamaño de la muestra
- Intervalos de confianza para la varianza en una población normal
- Intervalos para la diferencia de medias en poblaciones normales
- Intervalos para la diferencia entre proporciones
- Contrastes de hipótesis paramétricos
- Hipótesis nula y alternativa. Regiones de rechazo y de aceptación
- Errores de tipo I y II. El p-valor de una muestra para un contraste
- Contrastes de la media de una población normal
- Contrastes de una proporción
- Contrastes de la diferencia de medias en poblaciones normales
- Contrastes de la diferencia de proporciones
- Contrastes de la varianza de una población normal
- Contrastes no paramétricos
- Contrastes de aleatoriedad: test de rachas
- Contrastes de bondad del ajuste: Shapiro-Wilk, Kolmogórov-Smirnov, Lilliefors, ji-cuadrado
- Contrastes de localización: test de signos, test de Wilcoxon
Bibliografía
| Tipo: | Título |
| Básica | Probabilidad y estadística para ciencias e ingenierías Absys Biba |
| Básica | Problemas de Estadística: Probabilidad e Inferencia Absys Biba |
| Básica | Ejercicios resueltos de Inferencia Estadística y del Modelo Lineal simple Absys Biba |
| Básica | Problemas resueltos de cálculo de probabilidades y estadística Absys Biba |
| Básica | Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales Absys Biba |
| Básica | Probabilidad y Estadística. Teoría y Problemas Absys Biba |
| Básica | Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias Absys Biba |
| Básica | Estadística para todos Absys Biba |
| Básica | Estadística básica con R y R-Commander Absys Biba |
| Básica | Estadística aplicada a las ciencias sociales mediante R y R-Commander Absys Biba |
| Recursos en Internet |
R (software libre)
|
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Clases prácticas
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Organización
| Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
| Clases teóricas | Grande | 16,00 |
| Clases prácticas en aula convencional | Grande | 20,00 |
| Clases prácticas con ordenador | Informática | 20,00 |
| Pruebas presenciales de evaluación | Grande | 4,00 |
| Total de horas presenciales | 60,00 |
| Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
| Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actividades en biblioteca o similar | 40,00 |
| Estudio autónomo individual o en grupo | 40,00 |
| Otras actividades | 10,00 |
| Total de horas de trabajo autónomo | 90,00 |
Evaluación
| Sistema de evaluación | Recuperable | No Recup. |
| Pruebas escritas | 65% | |
| Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas | 15% | |
| Portafolio | | 20% |
| Total | 100% |
Comentarios
- En el apartado de "Portafolio" se incluyen las pruebas y tareas de evaluación continua de la asignatura.
- En el apartado de "Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas" se incluyen las pruebas y tareas de evaluación de las prácticas con ordenador, utilizando el software explicado ese año en la asignatura.
Criterios críticos para superar la asignatura
La calificación de Prácticas ("pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas") debe ser superior a 0 para aprobar la asignatura. Si es 0, la nota final será el mínimo entre 4 y el promedio ponderado de las notas parciales.
Versión: 29/07/2026 14:16:32 - G 2025-26 - 701G - 821 - Impresión: 07/08/2026 21:25:46
