ESTADÍSTICA(11539)
Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y
Calidad
Curso 2018 -2019
Grado en Ingeniería Informática
Presentación
DEIOAC – Estadística – ETSINF Presentación
1. Datos asignatura y profesores� Ficha asignatura� Profesores� Ubicación del DEIOAC� Descripción general de la asignatura
2. Objetivos y estructuración de las Unidades Didácticas� Objetivos generales� Temario
3. Metodología y organización docente4. Sistema de evaluación
� Actos de evaluación y ponderación� Calendario de las pruebas� Control de asistencia� Software� Bibliografía recomendada� Documentación adicional� PoliformaT
5. Bibliografía, recursos y documentación
Contenido
1 | Datos asignatura y profesores
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� Titulación: Grado en Ingeniería Informática� Tipo de asignatura: Materia básica � Cuatrimestre: B� Créditos Totales: 6
� Profesor responsable: Manuel Zarzo
Datos asignatura
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Profesores
� Rosa Mª Alcover� Carmen Capilla� Ángeles Calduch� Fulgencia Villa� Manuel Zarzo
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Mis datos
Rosa Mª Alcover Arándiga
Profesora grupos 1J
E-mail: [email protected]
Tutorías: a demanda
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Ubicación despachos
DEIOAC
http://www.upv.es/plano/plano_upvc.html
ETSINF
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Descripción general de la asignatura
� La asignatura pretende formar a los futuros ingenieros enlas técnicas estadísticas básicas como herramientas deanálisis de datos, mejora de procesos y ayuda en la tomade decisiones, aspectos clave en el desarrollo profesionalen el ámbito de la ingeniería.
� Todas las técnicas y modelos presentados en laasignatura se introducen, en la medida de lo posible, através de problemas reales (o al menos realistas) del áreade interés del alumno: la informática.
� La asignatura tiene un carácter marcadamente práctico,por lo que las sesiones de seminario y las prácticasinformáticas desempeñan un papel esencial dentro de lamisma.
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Competencias EspecíficasCompetencia Se trabaja Punto de control
Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocaciónde una forma profesional y poseer las competencias quesuelen demostrarse por medio de la elaboración y defensade argumentos y la resolución de problemas dentro de suárea de estudio.
S S
Razonar de manera abstracta, analítica y crítica, sabiendoelaborar y defender argumentos en su área de estudio ycampo profesional.
S S
Comunicar de modo efectivo, a público especializado y noespecializado, tanto por escrito como oralmente,conocimientos, procedimientos, informes y documentacióntécnica, resultados e ideas relacionadas con las TIC y,concretamente con la Informática, evaluando su impactosocioeconómico.
S N
Capacidad de integrarse y trabajar eficientemente enequipos unidisciplinares así como de colaborar en unentorno multidisciplinar.
S N
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Competencias Transversales
Competencia Se trabaja Punto de control
(01) Comprensión e integración S N
(02) Aplicación y pensamiento práctico S N
(03) Análisis y resolución de problemas S S
(06) Trabajo en equipo y liderazgo
(08) Comunicación efectiva
(09) Pensamiento crítico
(13) Instrumental específica
S
S
S
S
N
N
N
N
Habilidades relacionadas con el desarrollo personal, que no dependen de un ámbito temático o disciplinario especifico sino que aparecen en todos los dominios de la actuación profesional y académica (Gonzalez y Wagenaar, 2003).
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(03) Análisis y resolución de problemas
• Actividades desarrolladas relacionadas con la adqui sición de la competencia:
• Las actividades para trabajar esta competencia estarán basadas en la resolución de uno o variosproblemas sobre diferentes contenidos de la materia.
• Descripción detallada de las actividades:
• Se trabajará la capacidad de analizar y resolver problemas de forma efectiva en el campo de la estadística durante las clases de teoría, seminario y/o de prácticas en el aula informática proponiendo a los alumnos problemas que deberán realizar en las sesiones de seminario de aula, prácticas de aula, prácticas informáticas o aprovechando las pruebas escritas de respuesta abierta en algún acto de evaluación.A partir de los enunciados de los problemas planteados, los alumnos deberán ser capaces de extraer el problema planteado, identificar los objetivos perseguidos con la resolución del problema, los datos a utilizar, los diferentes métodos o técnicas de resolución (si procede), valorar las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos (si procede), manejar la herramienta software de análisis (si procede), aplicar la correspondiente técnica de análisis, obtener e interpretar los resultados y elaborar las conclusiones del estudio. Todo ello de acuerdo con la definición conceptual de esta competencia que contempla tres dimensiones: planteamiento, ejecución y resultados.
• Criterios de evaluación:
• Esta competencia se evaluará por medio de rúbricas y/o preguntas de control.
2 | Objetivos y estructuración de
Unidades Didácticas
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Objetivos generales
� Objetivos de conocimiento del alumno : se reflejan en el programa propuesto
� Objetivos de habilidades del alumno : protagonismo,trabajo en equipo y capacidad de comunicar eficazmentelos conocimientos o conclusiones, tanto oralmente comopor escrito utilizando un lenguaje sencillo, a personas noexpertas en la materia
� Objetivos de actitud del alumno � fomentar:
� Responsabilidad y el hábito de estudio
� Motivación positiva hacia los métodos estadísticoscomo herramientas básicas en el enfoque racional ycientífico de los problemas
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Selección de la UD
� Cubrir los conceptos estadísticos elementales, partiendode conocimientos estadísticos previos nulos
� Tratar a nivel operativo las herramientas estadísticas másimportantes para un ingeniero en una asignatura decarácter básico con un número reducido de créditos
� Introducir los conceptos básicos necesarios deprobabilidad e inferencia de forma intuitiva, orillandoformalizaciones matemáticas imposibles de desarrollar sise pretende cubrir los objetivos anteriores en el tiempodisponible
El temario se ha seleccionado y estructurado para:
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TemarioUD 1 | Presentación e Introducción UD 2 | Estadística descriptivaUD 3 | Conceptos básicos del cálculo de probabilidadesUD 4 | Distribuciones de probabilidad
4.1 Distribuciones discretas: Binomial y Poisson4.2 Distribuciones continuas: Uniforme, Exponencial4.3 Distribución Normal
UD 5 | Introducción a la inferencia estadística5.1 Distribuciones en el muestreo5.2 Inferencia básica en poblaciones normales 5.3 Introducción al Análisis de la varianza5.4. Introducción a la Regresión lineal
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Esquema
PoblaciónEstadística descriptiva
gráficos
parámetros
tablas
muestreo
Inferencia estadística
Muestra
Conclusiones válidas con razonable seguridad Probabilidad
UD2
UD5
UD4
UD3
Variables aleatorias
3 | Metodología y organización docente
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Organización docente
Las horas asignadas a la asignatura se estructuran:
Actividades presenciales
� TEORÍA y SEMINARIO: 3 h/semana distribuidas en2 sesiones de 1,5 h cada una.
� PRÁCTICAS: 9-10 sesiones de 1,5 h en ellaboratorio del Departamento de Estadística eInvestigación Operativa Aplicadas y Calidad.
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Sesiones prácticas
Se formarán equipos de 2 alumnos, fijos para todas las sesiones alo largo de la asignatura.
� A cada equipo se le asignará un número equivalente al del PCdel laboratorio informático a utilizar (DEIOAC).
� Estos equipos se constituirán la primera semana de prácticas.
� Las prácticas relacionadas con unidades didácticas que no sepresten a la utilización de software estadístico, se realizarántambién en el laboratorio, aunque sin ordenador, y consistirán enla realización de problemas y cuestiones relacionados con launidad didáctica correspondiente.
UBICACIÓN laboratorios: sótano edificio 7A (DEIOAC)
4 | Sistema de Evaluación
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Sistema de evaluación
Métodos de evaluación Peso
Prueba escrita de respuesta abierta (“examen”)
55%
Pruebas objetivas (tipo test) 35%
Observación 10%
Total nota final 100%
Evaluación continua
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Pruebas escritas de respuesta abierta (55%)� Incluyen 3 actos: 2 parciales y el examen final (recuperación) � Las pruebas escritas parciales
� Se realizarán el día 26 de marzo y el 29 de mayo, con una duración aproximada de 2 h
� Cada prueba se califica sobre 10� Si un alumno no se presenta a un parcial se le calificará con un 0� La nota final de estas pruebas es la media de los 2 parciales. Para
calcular la media es necesario obtener al menos un 3 en cada uno de los dos parciales
� Asistencia NO es obligatoria pero se tendrá en cuenta
� El examen final (12 de junio) evaluará los contenidos de los exámenesparciales no superados
� En cualquier caso, un alumno podrá presentarse al examen final paramejorar la nota, en este caso, la nota definitiva será la mayor
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Pruebas escritas de respuesta abierta (55%)
IMPORTANTE
En un examen puede aparecer cualquier contenido visto con anterioridad
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Pruebas escritas de respuesta abierta (55%)Calendario: disponible en el Calendario de PoliformaT
Primer parcial: 26 de marzo de 2019 Mañana
UD2-1, UD3, UD4 :Estadística descriptiva unidimensional, Probabilidad, Distribuciones discretas (Binomial y Poisson), Distribuciones continuas (Uniforme, Exponencial), Distribución Normal
Segundo parcial: 29 de mayo de 2019 Mañana
UD2-2, UD5 :Distribuciones en el muestreo, Inferencia sobre una población normal, ANOVA, Estadística Descriptiva Bidimensional y Regresión
Examen Final: 12 de junio de 2019 Mañana
Lo que no se haya superado en los parciales
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Pruebas objetivas o tipo test (35%)
� Incluyen 8-9 actos de evaluación� Prueba tipo test que se realizará al final de cada sesión
de Práctica Informática mediante la plataforma PoliformaT
� Cada acto se calificará sobre 10� Si un alumno no efectúa una EVALUACIÓN se le
calificará como 0, sin posibilidad de recuperación� La nota final de estas pruebas objetivas de cada
alumno se calculará como la media de las evaluacionesrealizadas por cada alumno (sin mínimo)
� Asistencia NO obligatoria
¡NO se convalidan las prácticas de años anteriores!
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Pruebas objetivas o tipo test (35%)
¡NO se convalidan las prácticas de años anteriores!
Evaluaciones PoliformaT
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Calendario pruebas objetivas (provisional)Semana 2 4 de febrero de 2019 – 10 de febrero de 2019
Práctica 1 : Conocimiento del medio informático: laboratorios, software (Statgraphics), grupos, sistema de evaluación...
Semana 4 18 de febrero de 2019 – 23 de febrero de 2019
Práctica 2 : Estadística Descriptiva Unidimensional y Tablas d e Frecuencias Cruzadas Evaluación 1
Semana 6 4 de marzo de 2019 - 9 de marzo de 2019
Práctica 3 : Práctica sobre distribuciones discretas: Binomial y PoissonEvaluación 2
Semana 7 11 de marzo de 2019 – 15 de marzo de 2019
Práctica 4 : Práctica sobre distribuciones continuas: Uniforme y ExponencialEvaluación 3
Semana 10 1 de abril de 2019 – 6 de abril de 2019
Práctica 5 : Práctica sobre la distribución NormalEvaluación 4
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Calendario pruebas objetivas (provisional)
Semana 14 30 de abril de 2019 – 3 de mayo de 2019
Práctica 6 : Inferencia respecto a una población Evaluación 5
Semana 15 6 de mayo de 2019 – 11 de mayo de 2019
Práctica 6 : Inferencia respecto de una población Evaluación 5
Semana 16 13 de mayo de 2019 - 18 de mayo de 2019
Práctica 8 : ANOVA Evaluación 6
Semana 17 21 de mayo de 2019 – 25 de mayo de 2019
Práctica 9 : Estadística Descriptiva Bidimen./Regresión Evaluación 7
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Pruebas basadas en la Observación (10%)
� Incluirán el resultado de cualquier otro conjunto depruebas orales o escritas que se puedan plantear a lolargo del cuatrimestre para evaluar las actitudes delalumno (comportamiento, habilidades, etc.)
� Estarán basadas en la metodología one minute paper,y/o la realización de tareas mediante PoliformaT, larealización de ejercicios en la pizarra, etc.
� Calendario: la ubicación temporal de éstos queda adiscreción del profesor, esto es, en cualquier momentose puede plantear un acto de este tipo
5 | Bibliografía, recursos y documentación
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Libro de texto
Métodos Estadísticos para Ingenieros
Rafael Romero VillafrancaLuisa Zúnica Ramajo
SPUPV Ref. 4
Unidades Didácticas de PoliformaT
Rafael Romero Villafranca
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Software para prácticas
Statgraphics Plus v.5.1 / Centurion
Está instalado en los laboratorios de la ETSINF
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Documentación adicional: PoliformaT� Teoría:
� Unidades didácticas� Transparencias� Ejercicios resueltos
� Información de prácticas:� Protocolo de usos de los laboratorios� Guías de prácticas� Ficheros de datos para las prácticas
� Formulario y tablas para el EXAMEN� Calendario provisional de prácticas� Exámenes resueltos
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Bibliografía adicional
� Estadística para investigadores : introducción al diseño de experimentos, análisis de datos y construcción de modelos (Box, George E.P.)
� The art of computer systems performance analysis : Techniques for experimental design, measurement, simulation, and modeling (Jain, Raj)
� Diseño y análisis de experimentos (Montgomery, Douglas C.)
� Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería (Montgomery, Douglas C.)
� Estadística, modelos y métodos (Peña Sánchez de Rivera, Daniel)
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Antes de empezar…
� Para familiarizare con las características a utilizar enalgunas de las Unidades Didácticas y con el fin dedisponer de un conjunto de datos reales que puedanser utilizados en diversos ejercicios, el alumno deberesponder de forma anónima a las preguntas que serecogen en el documento Encuesta de PoliformaT(carpeta Recursos => Información General y Sistemade Evaluación)
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Fin