Nombre: ESTADÍSTICA
Código: 504101007
Carácter: Básica
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 1º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
[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
[CB2 ]. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
[CG3 ]. Conocimiento de materias básicas y tecnologías, que le capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
[B1 ]. Específica de formación básica: Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización
[TR1 ]. Comunicarse oralmente y por escrito de manera eficaz
[TR4 ]. Utilizar con solvencia los recursos de información
Al finalizar el programa formativo, el estudiante debe ser capaz de:
Traducir a términos probabilísticos los problemas que se plantean en contextos de experimentación bajo incertidumbre.
Calcular las principales medidas y funciones asociadas a las variables aleatorias que describen un experimento, así como sus probabilidades asociadas.
Describir muestras de datos experimentales.
Interpretar los resultados obtenidos mediante técnicas inferenciales a partir de muestras observadas.
Calcular e interpretar las medidas asociadas a un proceso estocástico.
Describir el comportamiento de una cola a partir de sus parámetros asociados.
Fundamentos de la teoría de la probabilidad. Variables aleatorias<br>unidimensionales y multidimensionales. Introducción a los procesos<br>estocásticos. Introducción a la teoría de colas. Conceptos básicos de la<br>inferencia estadística.<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
Teoría de la Probabilidad y variables aleatorias
Tema 1: Fundamentos de la teoría de la Probabilidad.
Tema 2: Variables aleatorias unidimensionales.
Tema 3: Variables aleatorias multidimensionales.
Procesos Estocásticos y sus aplicaciones
tema 6: Procesos Estocásticos
tema 7: Teoría de colas y líneas de espera
Inferencia Estadística
Tema 4: Muestreo.
Tema 5: Inferencia Estadística.
Práctica 1
Introducción al uso de software estadístico y el entorno de uso.
Práctica 2
Simulación de variables y cálculo de probabilidades
Práctica 3
Análisis de la distribución de frecuencias, estudio de gráficos y cálculo de estadísticos muestrales.
Práctica 4
Estimación
Practica 5
Intervalos de confiaza y contrastes de hipótesis
Práctica 6
Procesos Estocásticos
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña ¿guías técnicas¿, y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Unit 1 Probability Theory and random variables
1. Foundations of the probability theory.
2. Random variables.
3. Random vectors
Unit 2 Statistical Inference.
4. Sampling
5. Statistical Inference.
Unit 3 Stochastic processes and their practical applications
6. Stochastic processes.
7. Queuing theory and waiting lines systems
Se recomienda tener un manejo básico de derivadas simples y parciales, así como el conocimiento de las integrales más comunes.
Estudio personal o en grupo de alumnos
El estudiante repasa lo visto en clase,
visualiza los vídeos de apoyo,
consulta obras bibliográficas para la
consolidación del aprendizaje.
45
0
Preparación de trabajos y ejercicios (incluye tiempo para consulta bibliográfica y documentación)
El estudiante realiza los trabajos y
ejercicios propuestos en clase, de
entrega obligatoria o los opcionales.
75
0
Clase de teoría
Se exponen los conceptos asociados
a los contenidos de teoría de la
asignatura
24
100
Clase orientada a la resolución de problemas y caso de estudio
Se plantean y se resuelven
problemas o casos de estudio que
ilustren los
conceptos expuestos en las
actividades de teoría.
12
100
Clase práctica en laboratorio
Se realizan los trabajos de análisis de
datos y programación que aplican los
conceptos y algoritmos vistos en
clases de teoría, usando software de
manipulación de datos
12
100
Presentación de trabajos ante el profesor
Se exponen trabajos de resolución de problemas y/o análisis de
datos y programación que aplican los
conceptos y algoritmos vistos en
clases de teoría, usando software de
manipulación de datos. Estos trabajos se evalúan en el aula.
6
100
Realización de pruebas de evaluación (tiempo de duración de los exámenes y otras pruebas de evaluación en el aula)
No aplica para el curso 25-26. Estas horas se emplearán en AF1
6
100
Exposición de trabajos en clase
Exposición trabajos 20%
El alumno deberá defender la resolución de problemas relacionados con la materia. Los trabajos se realizarán en grupos. Se requiere una nota mínima de 3 para considerarla superada y que pueda computar en la calificación final de la asignatura. En caso de no superar esta parte el alumno tendrá que resolver problemas adicionales en la prueba teórica escrita y el peso de esta actividad será de 80% en lugar de 60%
20 %
Exámenes escritos y/u orales (evaluación de contenidos teóricos y/o aplicados de la asignatura)
Prueba escrita de evaluación individual que constará de resolución de problemas y cuestiones teórico-prácticas,
mediante los cuales se pretende evaluar la comprensión de los conceptos así como la adquisición de las habilidades previstas. Es necesario obtener una puntuación minima de 4 para considerarla superada y que pueda computar en la calificación final de la asignatura.
60 %
Exámenes escritos y/u orales (evaluación de prácticas de laboratorio)
Examen: (20%)
Ejercicios de resolución de problemas haciendo uso de un software estadístico. Se evalúa principalmente la capacidad de aplicar conocimientos a la práctica y la capacidad de análisis y el manejo del software estadístico. Es necesario obtener una calificación mínima de 3 para considerarla superada y que pueda computar en la calificación final de la asignatura.
20 %
Un estudiante que se presenta a una actividad del sistema de evaluación final habiendo superado las calificaciones mínimas de la actividad correspondiente del sistema de evaluación continua debe renunciar a la calificación obtenida en dicha actividad del sistema de evaluación continua. Además, deberá comunicar al profesor esa renuncia por escrito con una antelación mínima de 5 días naturales respecto a la fecha realización de esa actividad en la evaluación final.
En evaluación continua. En el caso de que la calificación global sea igual o superior a 5, pero no se haya obtenido la calificación mínima establecida para alguna actividad de evaluación continua, se otorgará al estudiante la calificación de 4.5.
Se considerará que un estudiante se ha presentado en una convocatoria si se presenta a cualquiera de las actividades del sistema de evaluación final. También se considerará presentado en la convocatoria correspondiente al cuatrimestre en el que se imparte la asignatura si ha realizado actividades del sistema de evaluación continuo con un peso conjunto en la calificación global igual o superior al 20% y no ejerce el derecho de renuncia al que se refiere el artículo 15.9.
Autor: Yates, Roy D.
Título: Probability and stochastic processes a friendly introduction for electrical and computer engineers
Editorial: John Wiley & Sons,
Fecha Publicación: 2005
ISBN: 9780471272144
Autor: Ugarte, M.D, Militino, A.F, and Arnholt, A.T.
Título: Probability and Statistics with R
Editorial: CRC
Fecha Publicación: 2015
ISBN: 9781466504394
Autor: Carlton, M. y Devore, J.
Título: Probability with Applications in engineering, Science and Tecnology
Editorial: Springer
Fecha Publicación: 2017
ISBN: 1431-875X
Autor: Kessler, Mathieu
Título: Métodos Estadísticos de la Ingeniería
Editorial: Universidad Politécnica de Cartagena
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 9788496997073
Aula virtual https://aulavirtual.upct.es