Nombre: ESTADÍSTICA APLICADA
Código: 518202012
Carácter: Obligatoria
ECTS: 4.5
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 2º - Primer cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: CREVILLÉN GARCÍA, DAVID
Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
Departamento: Matemática Aplicada y Estadística
Teléfono:
Correo electrónico: david.crevillen@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
lunes - 09:00 / 11:00
HOSPITAL DE MARINA, planta 0, Despacho B033
Las tutorías deben concertarse previamente con el profesor vía correo electrónico.
martes - 10:00 / 12:00
HOSPITAL DE MARINA, planta 0, Despacho B033
Las tutorías deben concertarse previamente con el profesor vía correo electrónico.
jueves - 11:00 / 13:00
HOSPITAL DE MARINA, planta 0, Despacho B033
Las tutorías deben concertarse previamente con el profesor vía correo electrónico.
Titulaciones:
Doctor en Matemática Aplicada y Estadística en la Universidad de Nottingham (REINO UNIDO) - 2016
Licenciado en Matemáticas en la Universidad de Murcia (ESPAÑA) - 2002
Categoría profesional: Profesor Contratado Doctor
Nº de quinquenios: 1
Nº de sexenios: 1 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G1
Al tratarse de una asignatura básica que utiliza bastantes rudimentos matemáticos, será de gran utilidad el dominio de los contenidos de las asignaturas Matemáticas e Informática y Ampliación de Matemáticas cursadas en el primer curso. Así, los alumnos deben haber adquirido previamente los siguientes conocimientos mínimos para un correcto seguimiento de la asignatura: funciones de variable real, cálculo diferencial e integral en una variable, funciones de varias variables y cálculo diferencial e integral en varias variables.
Al finalizar el curso, el estudiante deberá ser capaz de realizar búsquedas avanzadas de
recursos, analizar los diferentes recursos disponibles y seleccionar los que sean relevantes
en cada caso.
Al finalizar el curso el alumno deber ser capaz de:
- Discriminar entre los objetivos de un análisis de tipo descriptivo o un análisis de tipo
inferencial.
- Conocer las técnicas descriptivas de clasificación y obtención de información a través de
parámetros que caractericen el conjunto de datos objeto de estudio.
- Aplicar las técnicas de mínimos cuadrados para obtener relaciones lineales o no lineales
entre conjuntos de datos observados de manera simultánea.
- Conocer los principios generales de la teoría de la probabilidad.
- Construir y aplicar árboles de decisión como herramienta para la toma de decisiones en
ambientes de incertidumbre.
- Analizar e identificar los modelos de distribuciones de probabilidad que subyacen más
frecuentemente.
- Realizar el estudio conjunto de dos o más variables aleatorias identificando situaciones de
independencia e interdependencia estadística entre ellas.
- Conocer los fundamentos y técnicas básicas del muestreo estadístico.
- Aplicar las técnicas básicas del control de procesos productivos y manejar los distintos
criterios que indican la falta de control del proceso.
- Conocer los principios y aplicaciones de la inferencia estadística (técnicas de estimación de
parámetros, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos).
- Formular problemas reales en términos de estadísticos y aplicar las técnicas adecuadas
para su correcta resolución.
- Poseer las destrezas en el manejo de software específico y tablas estadísticas.
- Tomar conciencia de que los conocimientos, aptitudes, capacidades y destrezas adquiridas
con esta materia resultan fundamentales para su futura actividad profesional.
- Identificar los recursos de información especializados y ejecutar búsquedas avanzadas
identificando los tipos documentales especializados, seleccionando la información con
criterios de relevancia y calidad, organizándola de forma adecuada y haciendo un uso ético y
legal de la misma.
- Estadística descriptiva. - Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad. - Variables aleatorias unidimensionales y bidimensionales. - Modelos discretos y continuos de distribuciones unidimensionales. - Técnicas de muestreo y distribuciones muestrales. - Introducción a la estimación paramétrica. - Introducción a los contrastes de hipótesis. - Inferencia para una y dos poblaciones.
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
Tema 1. Estadística descriptiva
1.Conceptos básicos: características continuas y discretas.
2.Organización y representaciones gráficas asociadas a un conjunto de datos.
3.Medidas características de un conjunto de datos.
4.Diagrama de caja y bigotes.
5.Formulación del problema de regresión: Principio de mínimos cuadrados.
Tema 2. Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad
1.Espacio muestral y sucesos. Definición axiomática de probabilidad.
2.Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos.
3.Teorema de la Probabilidad Total. Teorema de Bayes.
UNIDAD DIDÁCTICA2. VARIABLES ALEATORIAS
Tema 3. Variables aleatorias
1.Concepto de variable aleatoria y función de distribución.
2.Variables aleatorias discretas: función puntual de probabilidad.
3.Variables aleatorias continuas: función de densidad.
4.Medias de centralización y dispersión asociadas a variables aleatorias.
5.Desigualdad de Tchebychev.
6.Principales distribuciones discretas.
7.Principales distribuciones continuas.
8.Teorema de Moivre_Laplace.
Tema 4. Vectores aleatorios
1.Distribuciones multivariantes.
2.Distribución conjunta. Distribuciones marginales y condicionadas.
3.Independencia de variables aleatorias.
4.Aditividad o reproductividad de algunos modelos de probabilidad.
5.Distribución asociada al modelo normal: Distribución t de Student.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA
Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales
1.Conceptos básicos.
2.Técnicas de muestreo. Estadísticos muestrales.
3.Distribuciones asociadas a los principales estadísticos muestrales.
4.Nociones básicas asociadas al control estadístico de procesos.
Tema 6. Introducción a la Teoría de Estimación
1.Estimación puntual. Sesgo y varianza asociados a un estimador.
2.Estimación por intervalos de confianza.
3.Intervalos de confianza asociados a los principales estadísticos.
4.Determinación del tamaño de la muestra.
Tema 7. Contrastes de hipótesis paramétricos
1.Conceptos básicos. Hipótesis estadísticas y errores asociados.
2.Contrastes unilaterales y bilaterales asociados a los principales estadísticos.
3.Contrastes para dos poblaciones.
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE LA PROBABILIDAD
1. Introducción al software de prácticas. Manejo de ficheros. El objetivo de esta práctica es familiarizar al alumno con el programa R y el interfaz RCommander, describir los distintos menús desplegables a disposición del usuario y manejar las distintas maneras de recuperar ficheros externos con el programa. 2. Estadística descriptiva. En esta práctica veremos cómo obtener medidas descriptivas asociadas a un conjunto de datos así como realizar representaciones gráficas que nos permitan mostrar de manera sencilla las características más relevantes asociadas al conjunto de datos observado. 3. Ajustes por mínimos cuadrados. En esta práctica se obtendrán ajustes por mínimos cuadrados tanto completos como forzados por (0,0), así como transformaciones para linealizar modelos.
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VARIABLES ALEATORIAS Y MODELOS UNIVARIANTES
4. Distribuciones asociadas a variables aleatorias. En esta práctica veremos cómo R-Commander nos permite obtener probabilidades, percentiles y representaciones gráficas de la densidad/función puntual de probabilidad y función de distribución de los modelos más comunes de distribuciones de probabilidad.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MUESTREO E INFERENCIA ESTADÍSTICA
5. Muestreo y simulación En esta práctica se realizarán procesos de muestreo sobre modelos probabilísticos conocidos realizando estimaciones puntuales de diferentes parámetros poblacionales. Repitiendo de manera sucesiva este procedimiento podremos obtener de manera sencilla su distribución empírica. 6. Estimación y Contrastes paramétricos. En esta práctica ilustraremos cómo realizar los procedimientos infererenciales sobre los parámetros poblacionales haciendo uso de las funciones implementadas en R y R-Commander. Concretamente, a partir de los datos muestrales construiremos intervalos de confianza y comprobaremos cómo afecta el tamaño muestral y el nivel de confianza a las estimaciones obtenidas. También nos plantearemos diferentes contrastes de hipótesis paramétricas para una y dos poblaciones independientes.
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, y en el que encontraras 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 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.
PART 1. DESCRIPTIVE STATISTIC AND PROBABILITY
Unit 1. Descriptive statistics.
Unit 2. Probability theory foundations.
PART 2. RANDOM VARIABLES AND SOME PROBABILITY DISTRIBUTIONS
Unit 3. Unidimensional random variables.
Unit 4. Multidimensional random variables
PART 3. SAMPLING METHODS AND STATISTICAL INFERENCE
Unit 5. Sampling and sampling distributions.
Unit 6. Introduction to estimation theory and introduction to test hypothesis theory
Al tratarse de una asignatura básica que utiliza bastantes rudimentos matemáticos, será de gran utilidad el dominio de los contenidos de las asignaturas Matemáticas e Informática y Ampliación de Matemáticas cursadas en el primer curso. Así, los alumnos deben haber adquirido previamente los siguientes conocimientos mínimos para un correcto seguimiento de la asignatura: funciones de variable real, cálculo diferencial e integral en una variable, funciones de varias variables y cálculo diferencial e integral en varias variables.
Clase en aula convencional: teoría, problemas, casos prácticos, seminarios, etc.
Clases de teoría desarrolladas en el aula empleando el método de la lección magistral mediante el uso de transparencias y otros recursos didácticos.
32
100
Clase en aula de informática: prácticas.
Clases de prácticas con software estadístico desarrolladas en el aula de informática.
9
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación continua).
Pruebas de evaluación de la asignatura correspondientes al sistema de evaluación continua.
4
100
Actividades de evaluación (sistema de evaluación final).
Pruebas de evaluación de la asignatura correspondientes al sistema de evaluación final.
4
100
Tutorías.
Consultas individuales o grupales de los estudiantes en el despacho del profesor.
2
50
Trabajo del estudiante: estudio o realización de trabajos individuales o en grupo.
Tiempo estimado de dedicación del estudiante al trabajo y estudio individual para superar la asignatura.
84
0
Prueba individual (oral o escrita).
Pruebas Escritas Oficiales (Peso Total = 80%).
Se corresponden con 2 Actividades de Evaluación (AEC1 y AEC2) descritas a
continuación:
AEC1 (Actividad de Evaluación Continua 1. Peso =60%). Examen escrito de problemas y/o cuestiones teórico-prácticas y/o tipo test sin uso de software. Se realizará una única prueba con un peso del 60% sobre la calificación final, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 para poder optar a superar la asignatura.
Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será de aplicación lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y de Máster de la UPCT. Se evalúan los resultados del aprendizaje uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, once, doce y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3, la competencia específica FB1 y la competencia transversal T4.
AEC2 (Actividad de Evaluación Continua 2. Peso 20%). Examen escrito de prácticas con uso de software. Se realizará una única prueba de este tipo con un peso del 20% sobre la calificación final, estableciéndose un mínimo de 3 puntos sobre 10 para poder optar a superar la asignatura.
Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será de aplicación lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y de Máster de la UPCT. Se evalúan los resultados del aprendizaje once, doce y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3.
80 %
Resolución de casos, cuestiones teóricas, ejercicios prácticos o problemas propuestos por el profesorado.
Pruebas prácticas y de problemas propuestos (20%): se evalúa la resolución de problemas, así como las destrezas y habilidades para el manejo del software estadístico utilizado en las sesiones de prácticas. Se realizarán dos pruebas de evaluación continua. Estas pruebas se corresponden con 2 Actividades de Evaluación (AEC3 y AEC4) descritas a continuación:
AEC3 (Actividad de Evaluación Continua 3. Peso 10%). Resolución, con uso de software, de cuestiones teóricas y/o problemas de forma individual o en grupo. El peso de esta actividad será del 10% sobre la calificación final, no estableciéndose puntuación mínima. Se evalúan los resultados del aprendizaje seis, siete, doce y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3.
AEC4 (Actividad de Evaluación Continua 4. Peso 10%). Resolución, sin uso de software, de cuestiones teóricas y/o problemas de forma individual o en grupo. El peso de esta actividad será del 10% sobre la calificación final, no estableciéndose puntuación mínima. Se evalúan los resultados del aprendizaje seis, siete, nueve, diez y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia específica FB1.
Respecto a la conservación de la calificación obtenida en estas actividades de evaluación, será de aplicación lo establecido en el
Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y de Máster de la UPCT.
20 %
Prueba individual (oral o escrita).
Pruebas Escritas Oficiales (Peso Total = 80%).
Se corresponden con 2 Actividades de Evaluación (AEF1 y AEF2) descritas a continuación:
AEF1 (Actividad de Evaluación Final 1. Peso 60%). Actividad equivalente a la AEC1 del Sistema de Evaluación Continuo. Examen escrito de problemas y/o cuestiones teórico prácticas y/o tipo test sin uso de software. Se realizará una prueba con un peso
del 60% sobre la calificación final, estableciéndose una puntuación mínima de 4 puntos sobre 10 para poder optar a superar la
asignatura. Se evalúan los resultados del aprendizaje uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, once, doce y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3, la competencia específica FB1 y la competencia transversal T4.
AEF2 (Actividad de Evaluación Final 2. Peso 20%). Actividad equivalente a la AEC2 del Sistema de Evaluación Continuo. Examen escrito de prácticas con uso de software. Se realizará una única prueba de este tipo con un peso del 20% sobre la calificación
final, estableciéndose un mínimo de 3 puntos sobre 10 para esta actividad para poder optar a superar la asignatura. Se evalúan los resultados del aprendizaje siete y ocho (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3.
Respecto a la conservación de la calificación obtenida en esta actividad de evaluación, será de aplicación lo establecido en el Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y de Máster de la UPCT. Se evalúan los resultados del aprendizaje uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, once, doce y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3, la competencia específica FB1 y la competencia transversal T4.
80 %
Resolución de casos, cuestiones teóricas, ejercicios prácticos o problemas propuestos por el profesorado.
AEF3 (Actividad de Evaluación Final 3). Actividad equivalente a la AEC3 del Sistema de Evaluación Continuo. Resolución individual (con uso de software) de cuestiones teóricas y/o problemas y/o preguntas tipo test adicionales durante la prueba de evaluación final, y referidos a los contenidos evaluados mediante la actividad AEC3. Al no establecerse mínimos, los estudiantes podrán conservar la calificación obtenida en la actividad AEC3. En caso de renuncia, deberán resolver individualmente cuestiones teóricas y/o problemas y/o preguntas tipo test adicionales en la prueba de evaluación final AEF2. Estas preguntas adicionales tendrán un peso del 10% sobre la calificación final. Se evalúan los resultados del aprendizaje seis, siete, doce y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia básica CB3.
AEF4 (Actividad de Evaluación Final 4). Actividad equivalente a la AEC4 del Sistema de Evaluación Continuo. Resolución individual (sin uso de software) de cuestiones teóricas y/o problemas y/o preguntas tipo test adicionales durante la prueba de evaluación final, y referidos a los contenidos evaluados mediante la actividad AEC4. Al no establecerse mínimos, los estudiantes podrán conservar la calificación obtenida en la actividad AEC4. En caso de renuncia, deberán resolver individualmente cuestiones teóricas y/o problemas y/o preguntas tipo test adicionales en la prueba de evaluación final AEF1. Estas preguntas adicionales tendrán un peso del 10% sobre la calificación final. Se evalúan los resultados del aprendizaje seis, siete, nueve, diez y trece (de los reflejados en la memoria del título), así como la competencia específica FB1.
Respecto a la conservación de la calificación obtenida en estas actividades de evaluación, será de aplicación lo establecido en el
Reglamento de Evaluación para los títulos oficiales de Grado y de Máster de la UPCT.
20 %
La nota final de la asignatura se obtendrá sumando las puntuaciones obtenidas en las distintas actividades de evaluación teniendo en cuenta sus ponderaciones correspondientes. Para superar la asignatura, el estudiante deberá obtener una nota final de al menos 5 puntos sobre 10 y haber alcanzado la calificación mínima exigida en cada actividad de evaluación.
Autor:
Título: Estadística básica con R y R-comander
Editorial: Cádiz :|Universidad de Cádiz,
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 8498281866
Autor: Montgomery, Douglas C.
Título: Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería
Editorial: McGraw-Hill
Fecha Publicación: 2005
ISBN: 9701010175
Autor: Lipschutz, Seymour
Título: Introducción a la probabilidad y estadística
Editorial: McGraw-Hill Interamericana
Fecha Publicación: 2001
ISBN: 8448125045
Autor: Kessler, Mathieu
Título: Métodos Estadísticos de la Ingeniería
Editorial: Universidad Politécnica de Cartagena
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 9788496997073
Apuntes de clase y algunos problemas resueltos disponibles en el Aula virtual de la asignatura.