Universidad de Jaén

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Guía docente 2018-19 - 14711003 - Estadística

TITULACIÓN: Grado en Ingeniería eléctrica (14711003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES)

TITULACIÓN: Doble Grado en Ingeniería eléctrica e Ingeniería mecánica (14811003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES)

TITULACIÓN: Grado en Ingeniería mecánica (14611003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES)

TITULACIÓN: Doble Grado en Ingeniería eléctrica e Ingeniería química industrial (14911003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES)

TITULACIÓN: Grado en Ingeniería química industrial (14411001)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (LINARES)

CURSO ACADÉMICO: 2018-19
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Estadística
CÓDIGO: 14711003 (*) CURSO ACADÉMICO: 2018-19
TIPO: Troncal / Básica
Créditos ECTS: 6.0 CURSO: 1 CUATRIMESTRE: SC
WEB: https://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_231856.html
 
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: SAEZ CASTILLO, ANTONIO JOSÉ
IMPARTE: Teoría - Prácticas [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
N. DESPACHO: D - 031 E-MAIL: ajsaez@ujaen.es TLF: 953648578
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58210
URL WEB: http://www4.ujaen.es/~ajsaez/
 
3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES
PRERREQUISITOS:
-
CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN:

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:
-
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
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.
CBB1 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 Resul-09 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
Resultado Resul-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 Resul-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
5. CONTENIDOS

  1. Estadística descriptiva.
  2. Probabilidad. Probabilidad condicionada.
  3. Variables aleatorias. Principales modelos teóricos.
  4. Inferencia estadística. Estimación puntual. Contraste de hipótesis.
  5. Regresión Lineal Simple

  1. Estadística descriptiva.
  2. Probabilidad.
  3. Variables aleatorias.
  4. Distribuciones de probabilidad.
  5. Introducción a la inferencia estadística.
  6. Estimación de parámetros de una distribución.
  7. Contraste de hipótesis paramétricas y no paramétricas.
  8. Regresión lineal simple.

6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES
ACTIVIDADES HORAS PRESEN­CIALES HORAS TRABAJO AUTÓ­NOMO TOTAL HORAS CRÉDITOS ECTS COMPETENCIAS (códigos)
A1 - Clases expositivas en gran grupo
  • M1 - Clases expositivas en gran grupo: Clases magistrales
  • M3 - Clases expositivas en gran grupo: Actividades introductorias
  • M4 - Clases expositivas en gran grupo: Conferencias
45.0 75.0 120.0 4.8
  • CB1
  • CBB1
A2 - Clases en grupos de prácticas
  • M10 - Clases en grupos de prácticas: Aulas de informática
  • M11 - Clases en grupos de prácticas: Resolución de ejercicios
  • M12 - Clases en grupos de prácticas: Presentaciones/Exposiciones
  • M6 - Clases en grupos de prácticas: Actividades prácticas
  • M7 - Clases en grupos de prácticas: Seminarios
  • M8 - Clases en grupos de prácticas: Debates
15.0 15.0 30.0 1.2
  • CB1
  • CBB1
TOTALES: 60.0 90.0 150.0 6.0  
 
INFORMACIÓN DETALLADA:

Clases teóricas

  • Durante el desarrollo de las clases teóricas los contenidos serán motivados a partir de la discusión sobre supuestos o casos prácticos de actualidad en la rama de conocimiento, tratando de formentar con ello el aprendizaje continuo.

Clases de problemas

  • Las clases de problemas se desarrollan bajo la metodología de aprendizaje basado en problemas, articulada alrededor de relaciones sobre supuestos y casos prácticos del ámbito de las distintas ingenierías que están presentes en los grados que conviven en el grupo de clase.
  • Se motivará el debate razonado sobre la resolución de los problemas como un ejercicio de comunicación efectiva con otros ingenieros.
  • Las conclusiones de los problemas se plantearán de manera que faciliten su comprensión por parte de la sociedad, en general, evitando un exceso de formalismo matemático.
  • Si bien la entrega de los ejercicios podrá ser individual o grupal, en función del tamaño del grupo, se fomentará en cualquier caso la capacidad de funcionar de forma efectiva en equipo.

Clases prácticas

  • Las clases prácticas se desarrollarán sobre algún software estadístico de vanguardia. En concreto, en el presente curso se utilizará el software R.
  • El alumnado trabajará de forma autónoma sobre supuestos y casos prácticos del ámbito de las ingenierías de su especialidad a partir de ejemplos presentados por el profesorado, bajo una metodología de aprendizaje basado en problemas.
7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 
ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO
Asistencia y/o participación en actividades presenciales y/o virtuales Participación activa y participativa en clases y/o tutorías. Observación y notas del profesor 0.0%
Conceptos teóricos de la materia Dominio de los conocimientos teóricos y prácticos de la asignatura Prueba escrita 60.0%
Realización de trabajos, casos o ejercicios Correcta resolución de problemas y supuestos prácticos Resolución de relaciones de problemas y/o trabajos 20.0%
Prácticas de laboratorio/campo/uso de herramientas TIC Dominio de los conocimientos prácticos de la asignatura mediante el uso del ordenador Test en ILIAS o prueba escrita 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:

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 o más pruebas consistentes en la resolución de ejercicios haciendo uso del programa estadístico en uso. Esta prueba se podrá plantear como una práctica global a realizar en la última clase de prácticas.  - Los trabajos se evaluarán mediante la entrega de las actividades propuestas o realización de uno o varios test en la plataforma.   Para la convocatoria extraordinaria, se puede conservar la calificación ya obtenida en prácticas por ordenador, salvo que el alumno desee volver a examinarse de dicha parte. Asimismo, podrá mantenerse la calificación referente a actividades/trabajos; en caso de no existir calificación en dicha parte, se añadirá su peso en la evaluación al del examen escrito.   En los exámenes sólo podrá utilizarse el material autorizado por los profesores de la asignatura. 

8. DOCUMENTACIÓN / BIBLIOGRAFÍA
ESPECÍFICA O BÁSICA:
  • Modern Mathematical Statistics with Applications [Recurso electrónico]. Edición: 2. Autor: Devore, Jay L.. Editorial: New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2012  (C. Biblioteca)
  • Introductory Statistics with R [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: Dalgaard, Peter. Editorial: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2008.  (C. Biblioteca)
GENERAL Y COMPLEMENTARIA:
  • Introductory statistics for engineering experimentation [Recurso electrónico]. Edición: -. Autor: Nelson, Peter R.. Editorial: Amsterdam ; Boston : Academic Press, 2003.  (C. Biblioteca)
9. CRONOGRAMA (segundo cuatrimestre)
Semana A1 - Clases expositivas en gran grupo A2 - Clases en grupos de prácticas Trabajo autónomo Observaciones
Nº 1
28 ene - 3 feb 2019
3.01.0 6.0  
Nº 2
4 - 10 feb 2019
3.01.0 6.0  
Nº 3
11 - 17 feb 2019
3.01.0 6.0  
Nº 4
18 - 24 feb 2019
3.01.0 6.0  
Nº 5
25 feb - 3 mar 2019
3.01.0 6.0  
Nº 6
4 - 10 mar 2019
3.01.0 6.0  
Nº 7
11 - 17 mar 2019
3.01.0 6.0  
Nº 8
18 - 24 mar 2019
3.01.0 6.0  
Nº 9
25 - 31 mar 2019
3.01.0 6.0  
Nº 10
1 - 7 abr 2019
3.01.0 6.0  
Nº 11
8 - 14 abr 2019
3.01.0 6.0  
Período no docente: 15 - 21 abr 2019
Nº 12
22 - 28 abr 2019
3.01.0 6.0  
Nº 13
29 abr - 5 may 2019
3.01.0 6.0  
Nº 14
6 - 12 may 2019
3.01.0 6.0  
Nº 15
13 - 17 may 2019
3.01.0 6.0  
Total Horas 45.0 15.0 90.0