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Course description
  STATISTICS

Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2018-19

La asignatura Estadística forma parte de la formación básica de la titulación de grado en Ingeniería Informática que capacitará al alumnado para resolver los problemas matemáticos relacionados con la estadística que se le planteen en su futuro tanto universitario como profesional. Aunque la asignatura tiene un carácter autocontenido, se requiere una sólida base matemática preuniversitaria en aspectos relacionados especialmente con la teoría de conjuntos, el análisis combinatorio, el concepto de probabilidad, el cálculo de integrales sencillas, el concepto de integral definida y la utilización adecuada de la notación y el lenguaje matemático.

 

 

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

General Competences (CG)

  • CG1 : Capacity to resolve mathematical problems arising in engineering. Ability to apply knowledge of: linear algebra, differential and integral calculus, numerical methods, numerical algorithms, statistics and optimisation.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2018-19

  • Conocer la terminología básica de Estadística.
  • Adquirir conocimientos específicos de la materia como definiciones, fórmulas y resultados.
  • Comprender, interpretar y analizar los métodos estadísticos tratados en esta asignatura relacionados con el muestreo y la estadística descriptiva.
  • Comprender el concepto de probabilidad, saber utilizar las técnicas y métodos relacionados con el cálculo de probabilidades.
  • Comprender la importancia de la materia como base central de aplicación de desarrollos y técnicas estadísticas en cuestiones relativas a otras asignaturas del plan de estudios.
  • Comprender la metodología para sintetizar los datos de las fichas de una encuesta en una base de datos para su posterior análisis estadístico y ser capaz de analizar la información obtenida a partir de dichos datos con la ayuda de distintas técnicas estadísticas y paquetes de software estadístico.
  • Desarrollar la capacidad de asimilar nuevas técnicas estadísticas que puedan ser necesarias en la vida profesional.

 

 

General

Code: 34011
Lecturer responsible:
PUJOL LOPEZ, MARIA DEL MAR
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught