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Código:
11901
Profesor/a responsable:
REYES PERALES, JOSE ANTONIO
Crdts. ECTS:
3,00
Créditos teóricos:
0,60
Créditos prácticos:
0,60
Carga no presencial:
1,80
Sin datos
Competencias Generales del Título (CG)
Competencias Específicas:>>De Fundamentos Físico-Matemáticos Aplicados a la Ingeniería
Sin datos
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.
1.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA MONODIMENSIONAL
Introducción.
Poblaciones y muestras.
1. Población.
2. Muestra.
3. Características.
Variables estadísticas.
1. Variable discreta.
2. Variable continua.
Distribución de frecuencias.
Frecuencia absoluta. Propiedades.
Frecuencia relativa. Propiedades.
Frecuencias acumuladas.
1. Frecuencia absoluta acumulada.
2. Frecuencia relativa acumulada.
Cuadro resumen de distribución de Frecuencias.
1. Variable estadística discreta.
2. Variable estadística discreta.
Gráficos para variables estadísticas.
1. Gráficos para variables cualitativas.
2. Gráficos para variables cuantitativas.
2.1. Gráficos para variable discreta.
2.2. Gráficos para variable continua.
Medidas de tendencia central.
1. Medias.
1.1. Media aritmética.
1.2. Media geométrica.
1.3. Media cuadrática.
1.4. Media armónica.
2. Mediana.
3. Moda.
Medidas de Dispersión o variabilidad.
1. Medidas de dispersión para muestras y población.
2. Momentos.
2.1. Momentos centrales
2.2. Momentos respecto del origen.
3. Medidas de asimetría y apuntamiento.
2.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL
Introducción.
Distribuciones bidimensionales.
1. Tabla de doble entrada.
2. Distribuciones marginales.
3. Momentos en distribuciones bidimensionales.
4. Covarianza.
Rectas de regresión.
1. Recta de regresión de y sobre x.
2. Recta de regresión de x sobre y.
3. Coeficiente de correlación lineal.
4. Coeficiente de determinación.
Otros tipos de regresión.
1. Regresión potencial.
2. Regresión exponencial.
3. Regresión logarítmica.
3.- PROBABILIDAD
Introducción
Definición axiomática de probabilidad.
1. Espacio muestral. Sucesos.
2. Axiomática de probabilidad..
2.1. Propiedades que se deducen de la axiomática.
2.2. Espacio de Probabilidad.
Probabilidad condicionada.
1. Definición de probabilidad condicionada.
2. Sucesos independientes y dependientes.
Probabilidad de la intersección y unión de sucesos.
Ley de la Probabilidad Total y Teorema de Bayes.
1. Definición de probabilidad total de un suceso
2. Teorema de Bayes.
4.- VARIABLE ALEATORIA
Introducción.
Variable aleatoria discreta.
1. Distribuciones de probabilidad.
2. Valores esperados
Variable aleatoria binomial.
Variable aleatoria continua.
1. Función de densidad de probabilidad.
2. función de distribución.
Variable aleatoria normal. Aproximación de una binomial por una normal.
Variable aleatoria Chi^2.
Variable aleatoria t-Student.
Variable aleatoria F-Snedecor.
5.- INTERVALOS DE CONFIANZA
Introducción
Estimación por intervalos de confianza
Tipos de intervalos de confianza más importantes en la práctica
1. Intervalos de confianza de la media de una población normal
1.1. s conocida.
1.2. s desconocida.
2. Intervalos de confianza de la diferencia de medias de dos poblaciones normales.
2.1. s 1 y s 2 sean conocidas.
2.2. s 1 y s 2 sean desconocidas pero iguales, para muestras pequeñas.
2.3. s 1 y s 2 sean desconocidas, para muestras grandes.
2.4. s 1 y s 2 sean desconocidas, para muestras pequeñas.
3. Intervalo de confianza para la varianza de una población normal.
3.1. Intervalo de confianza para la varianza de una distribución N(m,s).
4. Intervalo de confianza para la proporción de una población
4.1. Intervalo de confianza para una proporción.
6.- CONTRASTE DE HIPOTESIS
Introducción
Contraste de hipótesis paramétrico
Tipos de contrastes paramétricos más importantes en la práctica
1. Contraste para la media de una población normal
1.1 s conocida.
1.2 s desconocida.
2. Contraste para la proporción de una población
3. Contraste para la varianza de una población normal
4. Contraste para comparación de medias de poblaciones normales
4.1 s 1 y s 2 sean conocidas.
4.2 s 1 y s 2 sean desconocidas pero iguales, para muestras pequeñas.
4.3 s 1 y s 2 sean desconocidas, para muestras grandes.
7.- ANÁLISIS DE LA VARIANZA
Introducción.
ANOVA de un solo factor
Comportamientos múltiples en el ANOVA
1. Procedimiento de Tukey.
Sin datos
Sin datos
Criterios para la evaluación continua:
• Asistencia a clases teóricas y prácticas.
• Participación en actividades de grupos reducidos.
• Realización de pruebas objetivas.
• Realización de trabajos prácticos.
Descripción | Criterio | Tipo | Ponderación |
Clase de teoria | ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE | 0 |
Grupo | Semestre | Turno | Idioma | Matriculados |
---|---|---|---|---|
Gr. 1 (CLASE TEÓRICA) : GRUP 1 | 1S | Tarde | CAS | 18 |
Grupo | Semestre | Turno | Idioma | Matriculados |
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Gr. 1 (PRÁCTICAS CON ORDENADOR) : GRUPO 1 | 1Q | Tarde | CAS | 0 |