Universidad de Jaén

Competencias de aprendizaje

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.

CBB1R. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencia; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.

Resultados de aprendizaje

Resultado 10. Adquiere estrategias y mecanismos para la resolución de problemas experimentales y desarrolla de una manera crítica conclusiones válidas, razonadas y justificadas, acerca de los resultados obtenidos, basándose en una gestión eficiente de la información requerida.

Resultado 11. Conoce programas estadísticos que resuelven problemas relacionados con los contenidos de la asignatura y sabe interpretar adecuadamente los resultados obtenidos tras la aplicación de las técnicas estadísticas oportunas.

Resultado 9. Adquiere conocimientos básicos de Estadística Descriptiva, Cálculo de Probabilidades e Inferencia Estadística y su aplicación en el ámbito de la Ingeniería, descubriendo la interdisciplinariedad existente entre ambas ciencias.

1. 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 

2. Introducción al cálculo de probabilidades · Definición de probabilidad

· Probabilidad condicionada 
· Independencia 
· Teoremas fundamentales 

3. Variable aleatoria

· Variables discretas. Función masa de probabilidad 
· Variables continuas. Función de densidad de probabilidad 
· Media. Varianza. 

4. Modelos de distribuciones de probabilidad 

· Modelos de distribuciones discretas: uniforme, binomial, Poisson, otros 
modelos. 
· Modelos de distribuciones continuas: exponencial, normal, otros modelos. 

5. Introducción a la inferencia estadística 

· Población y muestra. Estadísticos 
· Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales 

6. Estimación puntual y por intervalos de confianza 

· Definición y propiedades de un estimador puntual 
· Métodos de estimación puntual 
· Definición de intervalo de confianza 
· Intervalos de confianza para medias, varianzas y proporciones 

7. Contrastes de hipótesis

· Contrastes de hipótesis sobre la media, la varianza o la proporción para una muestra. 
· Contrastes de hipótesis para la comparación de medias, varianzas o proporciones de dos muestras. 
· ANOVA (un factor) para la comparación de las medias de más de dos muestras 

8. Modelo de regresión lineal simple 

· Planteamiento del modelo 
· Inferencia sobre los parámetros del modelo 
· Correlación 
· Predicción 
· Diagnosis

• Práctica 1: INTRODUCCIÓN AL USO DE R Y RCOMMANDER.
• Práctica 2: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL.
• Práctica 3: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
• Práctica 4: INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTES DE HIPÓTESIS.
• Práctica 5: ANOVA
• Práctica 6: REGRESIÓN LINEAL SIMPLE.

A1 - Clases expositivas en gran grupo
  Metodologías:
   - M1 - Clases magistrales
   - M3 - Actividades introductorias
   - M4 - Conferencias
  Horas presenciales: 45
  Horas trabajo autónomo: 75
  Total horas: 120
  Créditos ECTS: 4,8
  Competencias: CB1R, CBB1R

A2R - Clases en pequeño grupo
  Metodologías:
   - M10R - Aulas de informática
   - M11R - Resolución de ejercicios
   - M12R - Presentaciones y exposiciones    
   - M6R - Actividades prácticas
   - M7R - Seminarios
   - M8R - Debates

Horas presenciales: 15
  Horas trabajo autónomo: 15
  Total horas: 30
  Créditos ECTS: 1,2
  Competencias:   CB1R, CBB1R

TOTALES:
  Horas presenciales: 60
  Horas trabajo autónomo: 90
  Total horas: 150
  Créditos ECTS: 6

A1 - Clases expositivas en gran grupo
  Horas presenciales: 45
  Horas trabajo autónomo: 75
  Total horas: 120
  Créditos ECTS: 4,8
  Competencias: CB1R, CBB1R

A2R - Clases en pequeño grupo
  Horas presenciales: 15
  Horas trabajo autónomo: 15
  Total horas: 30
  Créditos ECTS: 1,2
  Competencias:   CB1R, CBB1R

TOTALES:
  Horas presenciales: 60
  Horas trabajo autónomo: 90
  Total horas: 150
  Créditos ECTS: 6

S1- Asistencia y participación- 10%

S2- Conceptos teóricos de la materia- 60%

S3- Realización de trabajos, casos o ejercicos-10%

S4- Prácticas de laboratorio/ordenador- 20%

Se fomentará en las actividades de evaluación mediante problemas y en las prácticas (aspectos S3 y S4) el uso de supuestos y casos prácticos procedentes de bases de datos, webs especializadas y revistas del ámbito de las ingenierías presentes en el grupo de clase, lo que contribuirá a la adquisición de la competencia CB1 y al logro de los resultados 9, 10 y 11.
Las tres actividades de evaluación, S2, S3 y S4, contribuirán a la adquisición de la competencia CBB1 y al logro del Resultado 09.
En función del tamaño del grupo, el profesorado concretará, al comienzo del curso, el tipo de trabajos, individuales o grupales, a tener en cuenta en la evaluación mediante el aspecto S3.
Es responsabilidad del alumnado conocer en su totalidad lo establecido en el Reglamento de régimen académico y de evaluación del alumnado de la UJA en cuanto a la aplicación de esta guía docente en los aspectos relativos a la evaluación.

Se detallan las pruebas de evaluación:

• El examen escrito consiste en la resolución de problemas de carácter teórico- práctico relacionados con el contenido de la materia.
• Las prácticas por ordenador se evaluarán mediante una prueba consistente en la resolución de ejercicios con el programa estadístico en uso. Se podrá plantear una prueba como práctica global a realizar en la última clase de prácticas. No habrá examen de prácticas en la convocatoria ordinaria. 
• Los trabajos se evaluarán mediante la realización de una o varias pruebas a lo largo del cuatrimestre.

El alumnado que tenga aprobado el exámen de prácticas del curso 24/25 podrá convalidarselas siempre que así lo desee.

En la convocatoria extraordinaria, se guardará la nota de prácticas y la nota correspondiente a evaluación continua salvo el alumnado que lo comunique, que volverá a realizar el mismo sistema de evaluación, unificando la parte de evaluación continua en una sola prueba ya sea en papel o en la plataforma PLATEA. 

Un/a alumno/a se considerará NO PRESENTADO, cuando no se haya presentado al examen de la convocatoria oficial. Sea cual sea la nota que haya obtenido en las otras dos partes de la evaluación.

ASPECTO:     Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales
CRITERIOS     Participación activa en clases de prácticas
INSTRUMENTO     Resolución de ejercicios propuestos en clases de prácticas
PESO         10.0%

ASPECTO:     Conceptos teóricos de la materia
CRITERIOS     Dominio de los conocimientos teóricos y operativos de la materia
INSTRUMENTO     Examen escrito
PESO         60.0%

ASPECTO:     Realización de trabajos, casos o ejercicios
CRITERIOS     Correcta resolución de problemas
INSTRUMENTO     Resolución de relaciones de problemas
PESO         10.0%

ASPECTO:     Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC
CRITERIOS     Dominio de los conocimientos prácticos de la asignatura
INSTRUMENTO     Prácticas de laboratorio/ordenador
PESO         20.0%

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



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



3. Probabilidad Y Estadística Para Ingenieros De Miller Y Freund. Autor: Johnson, Richard A.. Editorial: Prentice-Hall Hispanoamericano.



4. Modern Mathematical Statistics With Applications . Autor: Devore, Jay L.. Editorial: Springer New York.



5. Probabilidad Y Estadística: Aplicaciones Y Métodos. Autor: Canavos, George C.. Editorial: McGraw-Hill.



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



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



8. Introductory Statistics For Engineering Experimentation . Autor: Elsevier/Academic Press. Editorial: 9786611005535.



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



10. Probabilidad Y Estadística . Autor: Walpole, Ronald E.. Editorial: McGraw-Hill.

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.

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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.

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