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Course description
  STATISTICAL METHODS APPLIED TO ENGINEERING

Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2011-12

No data

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

General Competences (CG)

  • CG1 : Adquirir una comprensión del método científico, a través de la realización de las prácticas experimentales de laboratorio siguiendo de forma explícita las diversas etapas: observación, análisis y toma de datos, evaluación, comparación de resultados y conclusiones.
  • CG12 : Conocimientos adecuados de los aspectos científicos y tecnológicos de métodos matemáticos, analíticos y numéricos de la ingeniería.
  • CG13 : Capacidad para abordar y resolver problemas matemáticos avanzados de ingeniería, desde el planteamiento del problema hasta el desarrollo de la formulación y su implementación en un programa de ordenador.
  • CG2 : Ser capaz de estudiar, comprender y criticar objetivamente bases de datos y publicaciones científico-técnicas.
  • CG3 : Conocimiento, comprensión y capacidad para aplicar la legislación necesaria en el ejercicio profesional e investigador.
  • CG4 : Comprensión de los múltiples condicionamientos de carácter técnico, legal y de la propiedad que se plantean en los diferentes campos de la ingeniería, y capacidad para establecer diferentes alternativas válidas, elegir la óptima y plasmarla adecuadamente, previendo los problemas, y empleando los métodos y tecnologías más adecuadas, con la finalidad de conseguir la mayor eficacia y favorecer el progreso y un desarrollo de la sociedad sostenible y respetuoso con el medio ambiente.
  • CG5 : Capacitación científico-técnica y metodológica para el reciclaje continuo de conocimientos y el ejercicio de las funciones profesionales de asesoría, análisis, diseño, cálculo, proyecto, planificación, dirección, gestión, construcción, mantenimiento, conservación y explotación en los campos de la ingeniería civil.

 

Specific Competences:>>Basics of Physics and Mathematics applied to Engineering

  • C1.1 : Aplicar y distinguir las características principales de los movimientos oscilatorios y ondulatorios a sistemas reales.
  • C1.19 : Conocer el comportamiento dinámico de sistemas estructurales y las técnicas numéricas y/o experimentales para su determinación.
  • C1.2 : Interpretar y aplicar los fenómenos de interferencia, difracción y polarización de ondas para la caracterización de materiales.
  • C1.20 : Conocer las bases matemáticas habitualmente utilizadas para la simulación de sismos.
  • C1.21 : Conocer las normativas sísmicas actuales.
  • C1.22 : Plantear criterios de diseño sismorresistente de una forma racionalizada.
  • C1.23 : Interpretar y aplicar los fenómenos de interferencia, difracción y polarización de ondas para la caracterización de materiales.
  • C1.24 : Adquirir estrategias para la resolución de problemas de las construcciones civiles ante las vibraciones transmitidas vía terreno.
  • C1.25 : Analizar la propagación de los fenómenos sísmicos en función de las características mecánicas del terreno.
  • C1.3 : Conocer y determinar los elementos de la estadística descriptiva.
  • C1.4 : Calcular los estadísticos analizados con el uso del ordenador.
  • C1.5 : Conocer las distribuciones de probabilidad y usarlas en el estudio de casos prácticos.
  • C1.6 : Realizar análisis de la varianza: ANOVA.
  • C1.7 : Calcular ajustes por rectas de regresión con la utilización del ordenador.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2011-12

Objetivo General:

Proporcionar al alumno/a conceptos fundamentales, métodos de razonamiento y técnicas de análisis y cálculo adaptadas a sus futuras necesidades profesionales.

Objetivos espacíficos:

1- Conocer y calcular los elementos de la estadística descriptiva.

2- Obtener los estadísticos con el uso del ordenador a partir de ejercicios de aplicación.

3- Calcular ajustes por rectas de regresión utilizando el ordenador.

4.- Calcular ajustes de otros modelos de regresión utilizando el ordenador.

4- Conocer las distribuciones de probabilidad y usarlas en el estudio de casos prácticos.

5- Diseñar y realizar análisis de la varianza: ANOVA.

 

 

General

Code: 11901
Lecturer responsible:
REYES PERALES, JOSE ANTONIO
Credits ECTS: 3,00
Theoretical credits: 0,60
Practical credits: 0,60
Distance-base hours: 1,80

Departments involved

  • Dept: APPLIED MATHEMATICS
    Area: APPLIED MATHEMATICS
    Theoretical credits: 0,6
    Practical credits: 0,6
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught