Universidad de Jaén

Competencias de aprendizaje

Código    Denominación de la competencia
CB1R    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.
CB5R    Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
CBB1R    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.

Resultados de aprendizaje

Resultado 1. Resolver prorblemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería.

Resultado 2. Ser capaz de aplicar conocimientos sobre: álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización.

1. Introducción a la Estadística
2. Estadística Descriptiva Univariante
   • Tipos de variables estadísticas
   • Construcción de tablas de frecuencias
   • Métodos gráficos para el análisis de datos
   • Medidas descriptivas para el análisis de datos
3. Introducción al Cálculo de Probabilidades
   • Definición de probabilidad
   • Probabilidad condicionada
   • Independencia
   • Teoremas fundamentales
4. Variable aleatoria
   • Variables discretas. Función masa de probabilidad
   • Variables continuas. Función de densidad de probabilidad
   • Función de distribución
   • Características: Media y varianza
5. Vectores aleatorios
   • Distribuciones conjunta, marginales y condicionadas
   • Vector de medias y matriz de varianzas-covarianzas. Correlación
   • Independencia
6. Modelos de distribuciones de probabilidad
   • Modelos de distribuciones discretas: uniforme, binomial, Poisson, otros modelos
   • Modelos de distribuciones continuas: exponencial, normal, otros modelos.
   • Normal multidimensional
7. Introducción a la Inferencia Estadística
   • Población y muestra. Estadísticos
   • Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales
8. Estimación
   • Definición y propiedades de un estimador puntual
   • Métodos de estimación puntual
   • Definición de intervalo de confianza
   • Intervalos de confianza para medias, varianzas y proporciones
9. Contrastes de hipótesis paramétricas
   • Contrastes de hipótesis sobre la media, la varianza o la proporción de una población
   • Contrastes de hipótesis para la comparación de medias, varianzas o proporciones de dos poblaciones
   • Contrastes de hipótesis para la comparación de medias y varianzas de más de dos poblaciones
10. Contrastes de hipótesis no paramétricas
    • Contrastes de bondad de ajuste
    • Contrastes de independencia
    • Otros contrastes de interés
11. Modelo de regresión lineal simple
    • Planteamiento del modelo
    • Inferencia sobre los parámetros del modelo
    • Correlación
    • Predicción
    • Diagnosis

Resolución de ejercicios sobre los contenidos de los Temas 1-11.

Prácticas de ordenador con R y RStudio sobre los contenidos de los Temas 1-11. 

- M1 Clases magistrales
- M2 Exposición de teoría y ejemplos generales
- M3 Actividades introductorias
- M10R Aulas de informática
- M11R Resolución de ejercicios
- M12R Presentaciones/exposiciones
- M17R Aclaración de dudas

Sesiones de teoría sobre los contenidos del programa (M1, M2, M3): Sesiones de clases magistrales participativas para introducir los conceptos esenciales de la materia  realizadas en el aula. Se hará uso de las TIC para el acceso a materiales y datos, incluyendo las facilidades proporcionadas por la plataforma de docencia virtual de la universidad.

Sesiones de resolución de problemas/ejercicios (M11R, M12R): Sesiones prácticas de resolución de problemas/ejercicios, desarrolladas en el aula, al finalizar cada tema, sobre la base de una relación de ejercicios propuestos que deberán ser resueltos por el alumnado, individualmente o en grupo. Estos ejercicios serán presentados en clase y puestos a disposición del resto del alumnado para su estudio posterior.

Prácticas en aula de informática (M10R): Sesiones prácticas en aula de informática con R y RStudio donde se practicará sobre el contenido de los temas desarrollados en teoría.

Tutorías colectivas (M-17R).

A1 - Clases expositivas en gran grupo
  Metodologías: M1, M2, M3
  Horas presenciales: 42
  Horas trabajo autónomo: 72
  Total horas: 114
  Créditos ECTS: 4,56
  Competencias: CB1R, CB5R, CBB1R

A2R - Clases en pequeño grupo
  Metodologías:
   - M10R - Aulas de informática
   - M11R - Resolución de ejercicios
   - M12R - Presentaciones/exposiciones
  Horas presenciales: 15
  Horas trabajo autónomo: 15
  Total horas: 30
  Créditos ECTS: 1,2
  Competencias: CB1R, CBB1R

A3R - Tutorías colectivas
  Metodologías:
   - M17R - Aclaración de dudas
  Horas presenciales: 0
  Horas trabajo autónomo: 6
  Total horas: 6
  Créditos ECTS: 0,24
  Competencias: CB1

TOTALES:
  Horas presenciales: 57
  Horas trabajo autónomo: 93
  Total horas: 150
  Créditos ECTS: 6

La evaluación consistirá en:

• Examen escrito en la fecha oficial establecida, que constará de ejercicios similares a los de las relaciones de problemas. Este examen es obligatorio y tiene una ponderación en la calificación global del 70%.
• Prácticas de ordenador que se desarrollarán de forma continua durante el periodo docente, de modo que no se realizará un examen de prácticas final, y supondrá un 25% de la calificación total de la asignatura. Debido al carácter continuo de la evaluación de las prácticas de ordenador, la calificación obtenida en esta parte se conservará para las convocatorias extraordinaria II del presente curso académico y extraordinaria I del siguiente. 
• Asistencia y/o participación: se estudiará, con la mayor minuciosidad posible, la totalidad del trabajo realizado a lo largo del curso (entrega de ejercicios resueltos, participación activa en clase, etc). La calificación obtenida en esta parte, que supondrá un 5% de la calificación global, también se conservará para las convocatorias extraordinaria II del presente curso académico y extraordinaria I del siguiente.

Será imprescindible obtener una nota mínima de 3.5 puntos sobre 10 en el examen final para realizar una media ponderada de todos los aspectos mencionados en el sistema de evaluación. 

Se considerará como NO PRESENTADO/A a aquel alumno/a que no se presente al examen final.

Debido al caracter continuo de la evaluación de las prácticas de ordenador aquel alumno/a que no las realice durante el periodo docente renuncia al 25% de la calificación global en todas las convocatorias.

En las convocatorias extraordinarias se mantendrán los mismos criterios que en el convocatoria ordinaria (se guardan las calificaciones obtenidas durante el periodo docente en las actividades de evaluación continua). Durante los exámenes sólo se permitirán los dispositivos electrónicos y material docente autorizados expresamente por el profesorado de la asignatura.

ASPECTO:     Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales
CRITERIOS     Asistencia y participación
INSTRUMENTO     Control de asistencia y nivel de participación en clase
PESO         5.0%

ASPECTO:     Conceptos teóricos de la materia
CRITERIOS     Conceptos teóricos de la materia
INSTRUMENTO     Examen teórico-práctico (prueba objetiva con cuestiones teóricas y ejercicios prácticos)
PESO         70.0%

ASPECTO:     Realización de trabajos, casos o ejercicios
CRITERIOS     Realización de trabajos, casos o ejercicios
INSTRUMENTO     Valoración de informe de prácticas
PESO         25.0%

El sistema de calificación se regirá por lo establecido en el RD 1125/2003 de 5 de septiembre por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en la titulaciones universitarias de carácter oficial 

1. Probabilidad Y Estadística Para Ingeniería Y Ciencias . Autor: Devore, Jay L.. Editorial: CENGAGE Learning.



2. Estadistica Para Ingenieros / . Autor: Navidi, William Cyrus.. Editorial: McGraw-Hill.



3. Introducción A La Estadística . Autor: Ross, Sheldon M.. Editorial: Reverté.



4. Probability And Statistics With R . Autor: Ugarte, María Dolores.. Editorial: Taylor & Francis.



5. Estadística Descriptiva Y Cálculo De Probabilidades . Autor: Amor Pulido, Raúl.. Editorial: Grupo Editorial Unversitario.



6. Inferencia Estadística . Autor: Amor Pulido, Raúl.. Editorial: Grupo Editorial Universitario.



7. Probabilidad Y Estadística: Aplicaciones Y Métodos. Autor: Canavos, George C..



8. Probabilidad Y Estadística Aplicadas A La Ingeniería . Autor: Montgomery, Douglas C.. Editorial: Limusa Wiley.



9. Probabilidad Y Estadística Para Ingenieros. Autor: Walpole, Ronald E.. Editorial: Prentice-Hall Hispanoamericana.



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



11. Probabilidad Y Estadística Para Ingeniería Y Ciencias. Autor: Mendenhall, William. Editorial: Prentice-Hall Hispanomericana.



12. Probabilidad Y Estadística Para Ingenieros . Autor: Johnson, Richard A.. Editorial: Pearson.

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

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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

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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.

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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