Guía docente de Estadística (2611117)

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

Estadística descriptiva unidimensional y bidimensional. Probabilidad. Variables aleatorias. Modelos de probabilidad discretos y continuos. Introducción a la Inferencia Estadística. Estimación puntual y por intervalos de confianza. Contrastes de hipótesis. Introducción al análisis de la varianza.

SABER:

· Conocer las principales herramientas estadísticas para el análisis de datos.

· Entender las bases de la Teoría de la Probabilidad.

· Conocer aspectos fundamentales relativos a variables aleatorias.

· Entender y manejar con soltura algunos de los modelos probabilísticos discretos y continuos de mayor interés práctico.

· Conocer algunos aspectos sobre muestreo aleatorio y distribuciones en el muestreo.

· Asimilar técnicas estadísticas usuales para la Inferencia Estadística.

· Conocer Software estadístico para el análisis de datos.

SABER HACER:

· Adquirir destreza en la aplicación de técnicas estadísticas para la descripción de un conjunto de datos.

· Emplear técnicas de regresión para el ajuste de datos experimentales y hacer predicciones.

· Resolver problemas de cálculo de probabilidades.

· Trabajar con variables aleatorias.

· Construir, manejar e interpretar correctamente intervalos de confianza.

· Formular y resolver contrastes de hipótesis relativos a poblaciones normales, así como de proporciones.

· Manejar un Software estadístico para el análisis de datos.

TEMA 1. Introducción a la estadística. Estadística Descriptiva unidimensional y bidimensional
Introducción. Conceptos básicos. Variables estadísticas unidimensionales y bidimensionales: Tablas estadísticas y representaciones gráficas. Características de una variable estadística. Regresión y correlación.

TEMA 2. Teoría de la probabilidad. Conceptos básicos. Concepto de Probabilidad. Propiedades. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Teoremas básicos de la probabilidad.

TEMA 3. Variable aleatoria. Tipos de variable aleatoria
Introducción. Variable aleatoria discreta. Variable aleatoria continua. Características de una variable aleatoria. Independencia de variables aleatorias.

TEMA 4. Algunos modelos de probabilidad discretos y continuos
Distribución de Bernoulli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson. Distribución Normal. Distribución gamma. Distribución exponencial.

TEMA 5. Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales.
Conceptos generales. Breve introducción al muestreo. Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales.

TEMA 6. Estimación puntual y estimación por intervalos de confianza.
Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Estimación por intervalos de confianza.

TEMA 7. Contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos.
Conceptos básicos. Contrastes de hipótesis para los parámetros de una distribución Normal. Contrastes sobre proporciones. Algunos contrastes no paramétricos usuales.

TEMA 8. Introducción al Diseño estadístico de experimentos.
Introducción. Modelo completamente aleatorizado. Diseño en bloques aleatorizados.

Prácticas en "pizarra"

Se realizarán sesiones de problemas sobre los contenidos teóricos de la asignatura.

Prácticas en ordenador

Se realizarán sesiones prácticas sobre los contenidos del programa de la asignatura utilizando un programa de software estadístico.

• CÁNAVOS, G.C. (2003). Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos. McGraw-Hill Interamericana, México.
• DEGROOT, M.H. (2002). Probabilidad y Estadística. Adisson-Wesley.
• MARTÍNEZ ÁLVAREZ, C. y MARTÍNEZ ÁLVAREZ F. (2014). Apuntes de Estadística y Optimización. Ed. Godel impresiones digitales S.L.
• MARTÍNEZ ÁLVAREZ, F. y MARTÍNEZ ÁLVAREZ M.C. (2013). Problemas de Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. Godel impresiones digitales.
• MENDENHALL, W. y SINCICH, T. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingenieros y Ciencias. Prentice-Hall Iberoamericana.
• MILTON J.S. (2007). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. McGraw-Hill. Interamericana de España, S.A.U.
• QUESADA, V., GARCÍA, A. (1985). Curso básico de Cálculo de Probabilidades. Ediciones ICE, Madrid.
• ROSS, S. (1987) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientistis. Wiley.
• WALPOLE, R.E., MYERS, R.H., MYERS, S.L. and YE K.E. (2012). Probability and Statistics for Engineers and Scientistics. Prentice Hill.

• DEVORE, J.L. (2001). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. Thomson.
• MILTON, J.S., ARNOLD, J.C. (2004). Probabilidad y Estadística (con aplicaciones para Ingeniería y Ciencias Computacionales). McGraw-Hill Interamericana, México.
• MONTERO, J. PARDO, L., MORALES, D. y QUESADA, V. (1988). Ejercicios y Problemas de Cálculo de Probabilidades. Ed. Díaz de Santos.
• MONTGOMERY, D. C. (2002). Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley.
• MONTGOMERY, D.C. and RUNGER G.C. (2006) Applied Statistics and Probability Engineers. Wiley and Sons.
• PEÑA SÁNCHEZ-RIVERA, D. (2001) Estadística. Modelos y Métodos. Volumen 1. Alianza Editorial.
• PÉREZ, C. (2001). Técnicas Estadísticas con STATGRAPHICS. Prentice-Hall.
• ROHATGI, V.K., SALEH, A.K. (2008). An Introduction to Probability and Statistics. John Wiley and Sons, New York.

https://prado.ugr.es

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD02. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD03. Prácticas de laboratorio y/o informática 

Sistema de evaluación continua:

•Resolución de ejercicios (de entrega y/o de control) y casos prácticos: 30%. Se evaluarán los siguientes resultados del proceso de formación y aprendizaje: C1, HD6, HD7, COM4, COM1, HD9.
• Prueba de prácticas en ordenador: 10%. Se evaluarán los siguientes resultados del proceso de formación y aprendizaje: COM4, COM1, HD9.
• Examen final (teoría-problemas): 60%. Se evaluarán los siguientes resultados del proceso de formación y aprendizaje: C1, HD6, HD7, COM4, COM1.

Aquellos alumnos que no se presenten al examen final obtendrán la calificación de “No presentado” en dicha convocatoria ordinaria. En el resto de casos, de acuerdo a la normativa de evaluación de la UGR antes referenciada (capítulo VI, Artículo 22, punto 4): “Cuando el estudiante haya realizado actividades y pruebas del proceso de Evaluación Continua contempladas en la Guía Docente de la asignatura que constituyan más del 50% del total de la ponderación de la calificación final de la asignatura figurará en el acta con la calificación correspondiente”.

Examen teórico-práctico: 100% (Teoría-problemas 90%, Prácticas en ordenador, 10%)

El alumno deberá acreditar con este examen que ha adquirido la totalidad de de resultados de aprendizaje especificados en el apartado correspondiente de esta guía docente.

A ella podrá acogerse el alumnado en los casos indicados en la “Normativa de evaluación y calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada” (aprobada por Consejo de Gobierno el 20 de mayo de 2013). Dicho sistema de evaluación consistirá en:

Examen final teórico-práctico: 100% (Teoría-problemas 90%, Prácticas en ordenador, 10%)

El alumno deberá acreditar con este examen que ha adquirido la totalidad de resultados de aprendizaje especificados en el apartado correspondiente de esta guía docente.

Aquellos alumnos que, habiendo solicitado la evaluación única final, no se presenten a este examen obtendrán la calificación de “No presentado” en la convocatoria ordinaria.

Evaluación por incidencias:

Podrán solicitar evaluación por incidencias, los estudiantes que no puedan concurrir a las pruebas finales de evaluación o a las programadas en la Guía Docente con fecha oficial, por alguna de las circunstancias recogidas en el artículo 9 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, siguiendo el procedimiento indicado en dicha normativa.

Otros aspectos de interés:

Tanto en la evaluación ordinaria, extraordinaria, única final o por incidencias, las pruebas a realizar se adaptarán a las necesidades del estudiantado con discapacidad y otras necesidades específicas de apoyo educativo (NEAE), de acuerdo con las recomendaciones de la Unidad de Inclusión de la Universidad de Granada. Asimismo, también lo hará el sistema de tutorías conforme a las recomendaciones de esta Unidad de Inclusión.