Competencias y objetivos

 

Contexto de la asignatura para el curso 2024-25

Esta asignatura se ubica en el módulo Fundamental y dentro de él en la materia "Inferencia Estadística". La asignatura recoge las bases de la inferencia estadística, y su correcta asimilación será imprescindible para entender los contenidos de otras asignaturas como Análisis de Datos (I y II), Procesos Estocásticos y Series Temporales. Nos ocuparemos de la metodología general que se utiliza para realizar inferencias, así como de su aplicación en los casos más directos. Insistiremos tanto en el aprendizaje de la aplicación correcta de las diferentes técnicas estadísticas como en la interpretación precisa de los resultados obtenidos. Cada concepto introducido será motivado mediante un ejemplo práctico que suscite el interés por parte de los alumnos. Se aprenderá a manejar la herramienta informática R para la obtención de cálculos y gráficos necesarios para llevar a cabo procedimientos inferenciales tales como intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. En esta asignatura se utilizan conceptos y resultados vistos previamente en las asignaturas "Introducción a la Estadística" y "Probabilidad".

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2024-25

Competencias específicas (CE)

  • CE1 : Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de la Matemática, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.
  • CE10 : Comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas matemáticas.
  • CE3 : Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.
  • CE5 : Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
  • CE6 : Resolver problemas de Matemáticas, mediante habilidades de cálculo básico y otras técnicas, planificando su resolución en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos.
  • CE8 : Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.

 

Competencias Genéricas Específicas de la UA

  • CGUA1 : Comprensión de la lengua extranjera inglés, en lo relativo al ámbito científico.
  • CGUA2 : Poseer conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio.
  • CGUA3 : Adquirir o poseer las habilidades básicas en TIC (Tecnologías de la Información y Comunicación) y gestionar adecuadamente la información obtenida.

 

Competencias Genéricas de Grado

  • CG1 : Desarrollar la capacidad de análisis, síntesis y razonamiento crítico.
  • CG2 : Demostrar capacidad de gestión/dirección eficaz y eficiente: espíritu emprendedor, iniciativa, creatividad, organización, planificación, control, toma de decisiones y negociación.
  • CG3 : Resolver problemas de forma efectiva.
  • CG4 : Demostrar capacidad de trabajo en equipo.
  • CG5 : Comprometerse con la ética, los valores de igualdad y la responsabilidad social como ciudadano y como profesional.
  • CG6 : Aprender de forma autónoma.
  • CG7 : Demostrar capacidad de adaptarse a nuevas situaciones.
  • CG9 : Demostrar habilidad para transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Conocer los conceptos básicos y principios metodológicos de la inferencia estadística paramétrica.
  • Conocer y manejar los principales estadísticos asociados a las poblaciones normales.
  • Comprender y diferenciar las nociones de estimación puntual y confidencial.
  • Ser capaz de obtener estimadores eficientes y Bayes.
  • Ser capaz de aplicar los métodos de máxima verosimilitud y momentos para la construcción de estimadores.
  • Manejar los métodos pivotal y Neyman para la construcción de intervalos de confianza.
  • Ser capaz de plantear y resolver problemas de contraste de hipótesis y manejar el test de razón de verosimilitudes.
  • Manejar un programa informático de análisis estadístico y saber interpretar correctamente los resultados.

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2024-25

  • Conocer los conceptos básicos y principios metodológicos de la inferencia estadística paramétrica.
  • Conocer y manejar los principales estadísticos asociados a las poblaciones normales.
  • Comprender y diferenciar las nociones de estimación puntual y confidencial.
  • Ser capaz de obtener estimadores eficientes.
  • Ser capaz de aplicar los métodos de máxima verosimilitud y momentos para la construcción de estimadores.
  • Manejar los métodos pivotal y Neyman para la construcción de intervalos de confianza.
  • Ser capaz de plantear y resolver problemas de contraste de hipótesis y manejar el test de razón de verosimilitudes.
  • Manejar un programa informático de análisis estadístico y saber interpretar correctamente los resultados.

 

 

Datos generales

Código: 25035
Profesor/a responsable:
FAJARDO GOMEZ, MARIA DOLORES
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 1,32
Créditos prácticos: 1,08
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: MATEMATICAS
    Área: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
    Créditos teóricos: 1,32
    Créditos prácticos: 1,08
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte