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Guía Docente
11711010-Métodos de inferencia estadística
Curso Académico 2025-26
FICHA IDENTIFICATIVA
Datos de la asignatura:
Código:
11711010
Nombre:
Métodos de inferencia estadística
Centro:
FACULTAD CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS
Titulación:
Grado en Estadística y empresa
Curso:
2
Cuatrimestre:
SEGUNDO CUATRIMESTRE
Tipo:
Troncal / Básica
Idioma de impartición:
Español
Nivel PATIE:
-
Plataforma de teleformación:
Modalidad de impartición:
Presencial
Información adicional (PROF)
-




PROFESORADO

COORDINACIÓN
Nombre:
CONDE SÁNCHEZ, ANTONIO
Departamento:
U112 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Área:
265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Categoría:
TITULAR DE UNIVERSIDAD
Despacho:
B3 - 055
Correo-e:
aconde@ujaen.es
Teléfono:
953212928
URL web:
-

EQUIPO DOCENTE




RESUMEN
Conocimientos previos y recomendaciones
Se recomienda haber cursado la asignatura Cálculo de Probabilidades. Además, se trata de una materia que sirve como base de conocimiento para materias posteriores, por lo que es recomendable que se curse en el cuatrimestre que le corresponde dentro de la configuración del plan de estudios. El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante para proceder a realizar, en su caso, la adaptación curricular correspondiente.
Breve resumen de la asignatura (según memoria RUCT)
- Contrastes paramétricos - Contrastes no paramétricos - Contrastes asociados a la verificación de modelos
Prerrequisitos
Ninguno




COMPETENCIAS / RESULTADOS DEL PROCESO DE FORMACIÓN Y APRENDIZAJE
COMPETENCIAS
Código Descripción
CG1 CG1 - Habilidad de comprensión cognitiva
CG2 CG2 - Capacidad para el análisis crítico  y la síntesis
CG4 CG4 - Habilidad de comunicación oral y escrita en lengua castellana
CG6 CG6 - Adquirir habilidades y dominar herramientas informáticas aplicadas a las diferentes materias
CG7 CG7 - Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de diversas fuentes)
CG8 CG8 - Capacidad para la resolución de problemas
CG9 CG9 - Capacidad para la toma de decisiones
CG12 CG12 - Capacidad de aprendizaje y trabajo autónomo
CG16 CG16 - Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica
CB1 CB1 - 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
CB2 CB2 - 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
CB3 CB3 - 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
CB4 CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CE3 CE3 - Conocer y aplicar los conceptos básicos de Inferencia Estadística 

 

RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Código Descripción
Resultado 8 Conocer los procedimientos que permiten comprobar hipótesis estadísticas sobre una o varias poblaciones
Resultado 9 Manejar las pruebas que permiten comprobar características generales sobre la población de interés y su utilidad en la validación y diagnosis de modelos
Resultado 10 Conocer y saber usar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas




DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS
Teoría

Tema 1.- Introducción a la inferencia estadística
* Test de hipótesis
* Métodos paramétricos frente a no paramétricos


Tema 2.- Procedimientos para una muestra
* Inferencia sobre parámetro de localización
* Inferencia sobre parámetro de dispersión
* Inferencia sobre una proporción poblacional
* Pruebas de aleatoriedad


Tema 3.- Bondad de ajuste
* Test chi-cuadrado de bondad de ajuste
* Contraste de Kolmogorov-Smirnov
* Otros contrastes de normalidad


Tema 4.- Procedimientos para dos muestras independientes
* Inferencia sobre la diferencia de dos parámetros de localización
* Inferencia sobre la igualdad de dos parámetros de dispersión
* Otros tests


Tema 5.- Procedimientos para dos muestras relacionadas
* Inferencia sobre parámetros de localización
* Contraste de igualdad de proporciones
* Otros tests


Tema 6.- Tests de independencia
* Medidas de asociación
* Test chi-cuadrado de independencia
* Test chi-cuadrado de homogeneidad


Tema 7.- Procedimientos para tres o más muestras independientes
* Contrastes de igualdad de medias
* Comparaciones múltiples
* Contrastes de igualdad de varianzas
* Otros tests


Tema 8.- Procedimientos para tres o más muestras relacionadas
* Contrastes de igualdad de medias
* Comparaciones múltiples
* Otros tests


Tema 9.- Otros procedimientos para la verificación de modelos
* Análisis de residuos
* Procedimientos gráficos
* Otros tests

Práctica

Las prácticas se realizarán con el software R, concretamente utilizando la interfaz R Commander. Se llevarán a cabo simultáneamente con la exposición de los contenidos teóricos a través de los ejemplos propuestos.





METODOLOGÍAS DOCENTES Y ACTIVIDADES FORMATIVAS
Información adicional
Las actividades en las que se estructura el desarrollo de la asignatura son: Las clases expositivas en gran grupo, en donde se facilita al alumno los conocimientos teóricos y prácticos a través de transparencias y desarrollos en la pizarra de demostraciones y ejemplos. Así mismo se plantearán ejercicios para ser resueltos por los alumnos. Las clases en grupo de prácticas se llevarán a cabo en el aula de ordenadores. Estas últimas van a consistir en la resolución de problemas con un software estadístico. En la Plataforma de docencia virtual se encuentra todo el material necesario para el seguimiento de la asignatura. Es importante que el alumno disponga del material para cada tema antes de empezar el mismo. Por su parte, el alumno debe tener un papel participativo en el desarrollo de las clases. De hecho, para aprovechar al máximo las clases expositivas es conveniente que el alumno lea y obtenga una primera visión del tema antes de su desarrollo en clase, de forma que las clases expositivas no se conviertan en una mera lección magistral, sino que en ellas se aclaren dudas y se dedique más tiempo a los aspectos más complejos y a resolver ejercicios.
Metodologías docentes
Código Descripción
M1 M1-Clases expositivas en gran grupo: Clases magistrales
M2 M2-Clases expositivas en gran grupo: Exposición de teoría y ejemplos generales
M3 M3-Clases expositivas en gran grupo: Actividades introductorias
M7 M7-Clases en pequeño grupo: Seminarios
M10 M10-Clases en pequeño grupo: Aulas de informática
M11 M11-Clases en pequeño grupo: Resolución de ejercicios
M12 M12-Clases en pequeño grupo: Presentaciones/exposiciones
Actividades formativas

Actividad

Horas presenciales

Horas trabajo autónomo

Presencialidad
(%)

ECTS

Competencias (códigos)

A1-Clases expositivas en gran grupo

  • M1: Clases magistrales
  • M2: Exposición de teoría y ejemplos generales
  • M3:  Actividades introductorias

45

75

38

4.8

-CG2
-CG8
-CG9
-CE3

A2-Clases en pequeño grupo

  • M7: Seminarios
  • M10: Aulas de informática
  • M11: Resolución de ejercicios
  • M12: Presentaciones/exposiciones

15

15

50

1.2

-CG2
-CG6
-CG8
-CG9
-CG16
-CE3





SISTEMAS DE EVALUACIÓN
Sistemas de evaluación (específico)
Aspecto Peso Resultados de aprendizaje
S1-Asistencia y participación 0.0  
S2-Conceptos teóricos de la materia 75.0 R8 y R9
S3-Realización de trabajos, casos o ejercicios 0.0  
S4-Prácticas de laboratorio/ordenador 25.0 R8, R9 y R10

De forma detallada, la evaluación consistirá en:

  • un examen escrito con el apoyo opcional del ordenador, donde se resolverán problemas prácticos así como cuestiones teóricas, que pongan de manifiesto un dominio por parte del alumno de los conocimientos teóricos y prácticos de la materia.
  • la resolución de casos prácticos con el ordenador durante el curso, donde se valorara el dominio del software informático utilizado, así como la aplicación de la técnica apropiada e interpretación de resultados.

No hay un examen de prácticas, ya que se pretende que exista una evaluación continua de las mismas, por lo tanto la nota de prácticas obtenida durante el curso se mantendrá en todas las convocatorias, tanto ordinarias como extraordinarias. En cuanto a la entrega de las prácticas realizadas con el ordenador, ésta se realizará a través de la Plataforma con las actividades que en ella aparecen, bien mediante la realización de un informe o la respuesta a unas preguntas tipo test.

Para la realización del examen escrito sólo está permitido el uso del material autorizado por los profesores responsables de la asignatura.

Importante: si un alumno sólo se presenta al examen escrito, sólo opta al 75% de la calificación.

Sistemas de evaluación (general)
Aspecto Peso
S1-Asistencia y participación 0.0 - 40.0
S2-Conceptos teóricos de la materia 0.0 - 80.0
S3-Realización de trabajos, casos o ejercicios 0.0 - 80.0
S4-Prácticas de laboratorio/ordenador 0.0 - 70.0




BIBLIOGRAFÍA
Bibliografía
  1. Applied Nonparametric Statistics. Autor: Daniel, Wayne W.. Editorial: PWS-KENT.(C. Biblioteca)


  2. Estadística Aplicada A Los Negocios Y La Economía . Autor: Lind, Douglas A.. Editorial: McGraw-Hill.(C. Biblioteca)


  3. Estadística Para Administración Y Economía . Autor: Newbold, Paul. Editorial: Pearson Educación.(C. Biblioteca)


  4. Introducción A La Estadística . Autor: Ross, Sheldon M.. Editorial: Reverté.(C. Biblioteca)


  5. Fundamentos De Inferencia Estadística. Autor: Ruiz-Maya, Luis. Editorial: AC.(C. Biblioteca)


  6. Handbook Of Parametric And Nonparametric Statistical Procedures. Autor: Sheskin, David J.. Editorial: Chapman & Hall/CRC.(C. Biblioteca)


  7. Applied Nonparametric Statistical Methods . Autor: Sprent, P. Editorial: Chapman and Hall.(C. Biblioteca)


  8. Understanding And Applying Basic Statistical Methods Using R . Autor: Wilcox, Rand R.. Editorial: Wiley.(C. Biblioteca)


  9. Estadística Para Administración Y Economía.. Autor: Levin, Richard.. Editorial: Pearson Educación de México, SA de CV.(C. Biblioteca)


  10. Estadística Para Administración . Autor: Levine, David M.. Editorial: Pearson Educación de México.(C. Biblioteca)


  11. Probability And Statistics With R . Autor: Ugarte, María Dolores.. Editorial: Taylor & Francis.(C. Biblioteca)


  12. Estadística Aplicada A Las Ciencias Sociales Mediante R Y R-Commander . Autor: Garceta. Editorial: 9788415452140.


  13. Nonparametric Statistics : A Step-By-Step Approach . Autor: Corder, Gregory W.. Editorial: Wiley.(C. Biblioteca)


  14. Nonparametric Hypothesis Testing : Rank And Permutation Methods With Applications In R . Autor: Bonnini, Stefano.. Editorial: Wiley.(C. Biblioteca)


  15. Introduction To Real World Statistics : With Step-By-Step Spss Instructions . Autor: Vieira, Edward T.. Editorial: Routledge.(C. Biblioteca)


  16. Hypothesis Testing : An Intuitive Guide For Making Data Driven Decisions . Autor: Frost, Jim. Editorial: Statistics By Jim.(C. Biblioteca)


  17. Probabilidad Y Estadística Para Ingeniería Y Ciencias . Autor: Pearson Educación. Editorial: 9786073214179.


  18. Practical Nonparametric Statistics. Autor: Conover, W. J.. Editorial: John Wiley & Sons.(C. Biblioteca)


  19. Métodos Estadísticos Para La Administración Y Dirección De Empresas: Supuestos Resueltos De Contrates No Paramétricos. Autor: Rubio Andrada, Luis. Editorial: Vision Net.(C. Biblioteca)


  20. Problemas De Probabilidad E Inferencia Estadística Aplicadas A Las Ciencias Sociales . Autor: Universidad de León,. Editorial: 84-9773-328-2.




OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE
Objetivo 4: Educación de calidad.
Información adicional




CLÁUSULAS
Cláusula de protección de datos para grabación de clases

Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Paraje Las Lagunillas, s/n; Tel.953 212121; www.ujaen.es

Delegado de Protección de Datos (DPO): TELEFÓNICA, S.A.U. ; Email: dpo@ujaen.es

Finalidad del tratamiento: Gestionar la adecuada grabación de las sesiones docentes con el objetivo de hacer posible la enseñanza en un escenario de docencia multimodal y/o no presencial.

Plazo de conservación: Las imágenes serán conservadas durante los plazos legalmente previstos en la normativa vigente.

Legitimación: Los datos son tratados en base al cumplimiento de obligaciones legales (Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades) y el consentimiento otorgado mediante la marcación de la casilla habilitada a tal efecto.

Destinatarios de los datos (cesiones o transferencias): Toda aquella persona que vaya a acceder a las diferentes modalidades de enseñanza.

Derechos: Ud. podrá ejercitar los derechos de Acceso, Rectificación, Cancelación, Portabilidad, Limitación del tratamiento, Supresión o, en su caso, Oposición. Para ejercitar los derechos deberá presentar un escrito en la dirección arriba señalada dirigido al Servicio de Información, Registro y Administración Electrónica de la Universidad de Jaén, o bien, mediante correo electrónico a la dirección de correo electrónico. Deberá especificar cuál de estos derechos solicita sea satisfecho y, a su vez, deberá acompañarse de la fotocopia del DNI o documento identificativo equivalente. En caso de que actuara mediante representante, legal o voluntario, deberá aportar también documento que acredite la representación y documento identificativo del mismo. Asimismo, en caso de considerar vulnerado su derecho a la protección de datos personales, podrá interponer una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es

Cláusula de protección de datos para evaluación on-line

Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Campus Las Lagunillas, s/n, 23071 Jaén

Delegado de Protección de Datos:dpo@ujaen.es

Finalidad: Conforme a la Ley de Universidades y demás legislación estatal y autonómica vigente, realizar los exámenes correspondientes a las asignaturas en las que el alumno o alumna se encuentre matriculado. Con el fin de evitar fraudes en la realización del mismo, el examen se realizará en la modalidad de video llamada, pudiendo el personal de la Universidad de Jaén contrastar la imagen de la persona que está realizando la prueba de evaluación con los archivos fotográficos del alumno en el momento de la matrícula. Igualmente, con la finalidad de dotar a la prueba de evaluación de contenido probatorio de cara a revisiones o impugnaciones de la misma, de acuerdo con la normativa vigente, la prueba de evaluación será grabada.

Legitimación: cumplimiento de obligaciones legales (Ley de Universidades) y demás normativa estatal y autonómica vigente.

Destinatarios: prestadores de servicios titulares de las plataformas en las que se realicen las pruebas con los que la Universidad de Jaén tiene suscritos los correspondientes contratos de acceso a datos.

Plazos de conservación: los establecidos en la normativa aplicable. En el supuesto en concreto de las grabaciones de los exámenes, mientras no estén cerradas las actas definitivas y la prueba de evaluación pueda ser revisada o impugnada.

Derechos: puede ejercitar sus derechos de acceso, rectificación, cancelación, oposición, supresión, limitación y portabilidad remitiendo un escrito a la dirección postal o electrónica indicada anteriormente. En el supuesto que considere que sus derechos han sido vulnerados, puede presentar una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es