Universidad de Jaén

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Podemos afirmar que el impacto del uso de la Estadística en la Ingeniería Industrial ha sido muy relevante desde mediados del siglo XX. En el ámbito del control de la calidad, por ejemplo, la Estadística desempeña un papel importante en la mejora de cualquier producto o servicio. En general, un ingeniero que domine distintas técnicas estadísticas puede llegar a ser mucho más eficaz en todas las fases de su trabajo que tengan que ver con la investigación, el desarrollo o la producción. Se podrían citar asimismo las 
aplicaciones de la Estadística a los problemas de producción, al uso eficiente de materiales y fiabilidad de los mismos, a la investigación básica y al desarrollo de nuevos productos. En todas ellas esta disciplina aparece como una herramienta que permite comprender fenómenos sujetos a variaciones y predecirlos o controlarlos de forma eficaz.

Se recomienda poseer un nivel básico de cálculo diferencial e integral. En caso de no haberlo adquirido en la formación recibida en secundaria, el nivel de los cursos de pregrado de Matemáticas se considera suficiente

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.

Estadística descriptiva. Probabilidad. Probabilidad condicionada. Variables aleatorias: Principales modelos teóricos. Inferencia estadística: Estimación puntual, Contraste de hipótesis. Regresión lineal simple.

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 
· Media. Varianza. 
5. Modelos de distribuciones de probabilidad 
· Modelos de distribuciones discretas: uniforme, binomial, Poisson, otros 
modelos. 
· Modelos de distribuciones continuas: exponencial, normal, otros modelos. 
6. Introducción a la inferencia estadística 
· Población y muestra. Estadísticos 
· Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales 
7. 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 
8. Contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos 
· 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 
· Tablas de contingencia y contraste chi cuadrado de independencia para 
variables cualitativas

9. Modelo de regresión lineal simple 
· Planteamiento del modelo 
· Inferencia sobre los parámetros del modelo 
· Correlación 
· Predicción 
· Diagnosis