Universidad de Jaén

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Guía docente 2017-18 - 13511003 - Estadística



TITULACIÓN: Grado en Ingeniería eléctrica (13511003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
TITULACIÓN: Grado en Ingeniería de organización industrial (13011003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
TITULACIÓN: Doble Grado en Ingeniería mecánica e Ingeniería de organización industrial (13811003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
TITULACIÓN: Doble Grado en Ingeniería eléctrica e Ingeniería mecánica (13611003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
TITULACIÓN: Grado en Ingeniería mecánica (13411003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
TITULACIÓN: Doble Grado en Ingeniería eléctrica e Ingeniería electrónica industrial (13711003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
TITULACIÓN: Grado en Ingeniería electrónica industrial (13111003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
CURSO: 2017-18
ASIGNATURA: Estadística
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Estadística
CÓDIGO: 13511003 (*) CURSO ACADÉMICO: 2017-18
TIPO: Troncal / Básica
Créditos ECTS: 6.0 CURSO: 1 CUATRIMESTRE: SC
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_318874.html
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: MONTORO CAZORLA, DELIA
IMPARTE: Teoría - Prácticas [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 069 E-MAIL: dmontoro@ujaen.es TLF: 953211910
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/54223
URL WEB: -
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0904-5315
NOMBRE: FRÍAS BUSTAMANTE, MARÍA DEL PILAR
IMPARTE: Teoría
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 060 E-MAIL: mpfrias@ujaen.es TLF: 953212208
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/54117
URL WEB: -
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6886-0953
NOMBRE: GARCIA GARRIDO, IRENE
IMPARTE: Teoría
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: - E-MAIL: - TLF: -
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/230332
URL WEB: -
ORCID: -
NOMBRE: AGUILAR PEÑA, MARIA CONCEPCION
IMPARTE: Prácticas
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 074 E-MAIL: caguilar@ujaen.es TLF: 953212815
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58018
URL WEB: -
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8648-8067
NOMBRE: ALBA FERNANDEZ, MARIA VIRTUDES
IMPARTE: Prácticas
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: B3 - 0053 E-MAIL: mvalba@ujaen.es TLF: 953212142
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58119
URL WEB: www4.ujaen.es/~mvalba
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4747-740X
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:
-
CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

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.

RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES:

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.
4. COMPETENCIAS Y RESULTADOS 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.
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.
5. CONTENIDOS

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

6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES
 
ACTIVIDADES HORAS PRESEN­CIALES HORAS TRABAJO AUTÓ­NOMO TOTAL HORAS CRÉDITOS ECTS COMPETENCIAS (códigos)
A1 - Clases expositivas en gran grupo
  • M1 - Clases magistrales
  • M3 - Actividades introductorias
  • M4 - Conferencias
45.0 75.0 120.0 4.8
  • CB1R
  • CBB1R
A2R - Clases en pequeño grupo
  • M10R - Aulas de informática
  • M11R - Resolución de ejercicios
  • M12R - Presentaciones/exposiciones
  • M6R - Actividades practicas
  • M7R - Seminarios
  • M8R - Debates
15.0 15.0 30.0 1.2
  • CB1R
  • CBB1R
TOTALES: 60.0 90.0 150.0 6.0  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

La metodología en clases magistrales constará del desarrollo y exposición teórica por parte del profesor, mientras que en las clases prácticas se habilitará al alumno para la realización de ejercicios mediante el uso de paquetes informáticos adecuados. 

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Participación activa en clases de prácticas Resolución de ejercicios propuestos en clases de prácticas 0.0%
Conceptos teóricos de la materia Dominio de los conocimientos teóricos de la asignatura Examen escrito 70.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Correcta resolución de problemas Resolución de relaciones de problemas 10.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Dominio de los conocimientos prácticos de la asignatura Prácticas de laboratorio/ordenador 20.0%
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
INFORMACIÓN DETALLADA:

El examen escrito consiste en la resolución de problemas de carácter teórico- práctico relacionados con el contenido de la materia. Resultados de aprendizaje 2 y 9.

Las prácticas se evaluarán mediante una prueba por ordenador. Esta prueba se podrá plantear como una práctica global a realizar en la última clase de prácticas.  Resultados de aprendizaje 11.

Los trabajos se evaluarán mediante la entrega de ejercicios propuestos o realización de un test en la plataforma. Resultados de aprendizaje 2 y 9.

Para la convocatoria extraordinaria se conserva la nota ya obtenida en prácticas por ordenador, salvo que el alumno desee volver a examinarse de dicha parte. Se mantiene la nota obtenida en los trabajos.

En los exámenes sólo podrá utilizarse el material autorizado por los profesores de la asignatura. 

8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Probabilidad y estadística: aplicaciones y métodos. Edición: -. Autor: Canavos, George C.. Editorial: Madrid[etc.]: McGraw-Hill, D. L. 2003  (C. Biblioteca)
  • Probabilidad y estadística para ingenieros de Miller y Freund. Edición: 5ª ed. Autor: Johnson, Richard A.. Editorial: México [etc.]: Prentice-Hall Hispanoamericano, cop. 1997  (C. Biblioteca)
  • Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Edición: 4ª ed. Autor: Mendenhall, William. Editorial: México [etc.]: Prentice-Hall Hispanomericana, 1997  (C. Biblioteca)
  • Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Edición: 2ª ed. Autor: Montgomery, Douglas C.. Editorial: México: Limusa Wiley, cop. 2002  (C. Biblioteca)
  • Estadistica para ingenieros . Edición: Mexico &#59; Madrid: McGraw-Hill, 2006. Autor: Navidi, William. Editorial: -  (C. Biblioteca)
  • Estadística aplicada. Edición: -. Autor: Amor Pulido, Raúl. Editorial: [Granada]: Grupo Editorial Universitario, [2005]  (C. Biblioteca)
  • Inferencia estadística. Edición: -. Autor: Amor Pulido, Raúl. Editorial: Granada : Grupo Editorial Universitario, D.L. 2009  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Introducción a la Estadística . Edición: Barcelona: Reverté, 2007. Autor: Ross, Sheldon M.. Editorial: -  (C. Biblioteca)
  • Probabilidad y estadística. Edición: 4ª ed. (3ª ed. en español). Autor: Walpole, Ronald E.. Editorial: México [etc.]: McGraw-Hill, imp. 2000  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA (segundo cuatrimestre)
 
Semana A1 - Clases expositivas en gran grupo A2R - Clases en pequeño grupo Trabajo autónomo Observaciones
Nº 1
29 ene. - 4 feb. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 2
5 - 11 feb. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 3
12 - 18 feb. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 4
19 - 25 feb. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 5
26 feb. - 4 mar. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 6
5 - 11 mar. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 7
12 - 18 mar. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 8
19 - 25 mar. 2018
3.01.0 6.0  
Período no docente: 26 mar. - 1 abr. 2018
Nº 9
2 - 8 abr. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 10
9 - 15 abr. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 11
16 - 22 abr. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 12
23 - 29 abr. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 13
30 abr. - 6 may. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 14
7 - 13 may. 2018
3.01.0 6.0  
Nº 15
14 - 20 may. 2018
3.01.0 6.0  
Total Horas 45.0 15.0 90.0