Para superar la asignatura, se requiere del alumno que tenga ciertas destrezas conceptuales y argumentativas, y el equivalente a un curso de introducción a Cálculo y Álgebra.
Justificación en el Plan de Estudios.
La asignatura de estadística es la única asignatura donde el estudiante aprenderá técnicas estadísticas en la carrera. En ella el alumno debe aprender a tomar decisiones a partir de datos y como representarlos.
Con esta asignatura se pretende:
-Describir y representar grandes volúmenes de datos mediante las principales medidas de localización y dispersión y ser capaz de utilizar gráficas.
-Que los alumnos adquieran las técnicas necesarias para la modelización de situaciones que presentan "Variabilidad".
-Fundamentar el proceso de toma de decisiones en situaciones generales, sobre la base de una información incompleta.
-Familiarizar al futuro informático con las técnicas estadísticas fundamentales que directamente reflejan situaciones relacionadas con sistemas de computación, y que utilizará en el ejercicio de su profesión.
Además se aprenderá a utilizar programas estadísticos potentes como el lenguaje R,éste puede obtenerse de forma gratuita y permite bajar paquetes específicos para multitud de tareas.
Relación con otras asignaturas.
Se trata de una asignatura de vital importancia para que el alumno adquiera un método de trabajo y un modo de pensar y de enfrentarse con las dificultades de forma lógica y rigurosa. La asignatura tendrá un sentido interdisciplinar relacionando los problemas y ejemplos propuestos con otras materias y asignaturas del plan de estudios. Los conceptos estudiados se utilizarán en casi todas las asignaturas de la intensificación de sistemas inteligentes así como en materias relativas al estudio de grandes cantidades de datos.
El estudiante tendrá herramientas para describir modelos con incertidumbre y tomar decisiones en presencia de esta incertidumbre.
Relación con la profesión
La estadística es una materia transversal en una amplia variedad de disciplinas, desde la física, química hasta las ciencias sociales. En las últimas décadas el control de calidad ha acercado la estadística a prácticamente todas las empresas y es usada para la toma de decisiones en casi todas las áreas de negocios.
En informática, es muy común su uso para la realización de informes y es muy frecuente su uso en temas como Data Mining donde existe un creciente número de profesionales de la informática trabajando. A nivel de consultoras, cualquier consultor debe tener conocimientos básicos de estadística, al igual que cualquier analista informático debe conocer técnicas basadas en inferencia.
Competencias propias de la asignatura | |
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Código | Descripción |
BA01 | Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización. |
INS01 | Capacidad de análisis, síntesis y evaluación. |
PER01 | Capacidad de trabajo en equipo. |
SIS01 | Razonamiento crítico. |
SIS03 | Aprendizaje autónomo. |
UCLM02 | Capacidad para utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación. |
UCLM03 | Correcta comunicación oral y escrita. |
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
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Descripción | |
Utilizar la terminología estadística y los modos de razonar en las distintas situaciones reales. | |
Utilizar un software estadístico para analizar datos y obtener indicadores numéricos y gráficos que resuman la información relevante | |
Seleccionar la herramienta estadística adecuada para el análisis de diversos tipos de datos en función de su tipo y procedencia. | |
Resultados adicionales | |
No se han establecido. |
Prácticas de Laboratorio sobre los temas de Teoría en con el software R.
Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | BA01 | 0.9 | 22.5 | N | N | Exposición del temario por parte del profesor (MAG) | |
Tutorías individuales [PRESENCIAL] | Trabajo dirigido o tutorizado | BA01 | 0.18 | 4.5 | N | N | Tutorías individuales o en pequeños grupos en el despacho del profesor, clase o laboratorio (TUT). | |
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] | Prácticas | BA01 INS01 PER01 | 0.6 | 15 | N | N | Preparación de prácticas de laboratorio (PLAB). | |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | BA01 INS01 | 2.1 | 52.5 | N | N | Estudio individual (EST). | |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | BA01 INS01 PER01 | 0.9 | 22.5 | S | N | Realización de un informe sobre un tema propuesto por el profesor (RES). | |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | BA01 INS01 PER01 SIS01 SIS03 UCLM02 UCLM03 | 0.6 | 15 | S | N | Resolución de ejercicios por parte del profesor y los estudiantes (PRO). | |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | BA01 PER01 SIS01 SIS03 UCLM02 UCLM03 | 0.42 | 10.5 | S | S | Realización en el laboratorio de las prácticas programadas (LAB). | |
Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | BA01 INS01 SIS01 UCLM02 UCLM03 | 0.3 | 7.5 | S | S | Realización de un examen final de todo el temario de la asignatura (EVA). | |
Total: | 6 | 150 | ||||||
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 | Horas totales de trabajo presencial: 60 | |||||||
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 | Horas totales de trabajo autónomo: 90 |
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
Prueba final | 50.00% | 50.00% | Actividad obligatoria y recuperable a realizar en la fecha prevista para el examen final de la convocatoria ordinaria. |
Elaboración de trabajos teóricos | 15.00% | 15.00% | Actividad no obligatoria y recuperable a realizar antes del fin del periodo docente. |
Realización de prácticas en laboratorio | 25.00% | 25.00% | Actividad obligatoria y recuperable a realizar en las sesiones de laboratorio. |
Valoración de la participación con aprovechamiento en clase | 10.00% | 0.00% | Actividad no obligatoria y no recuperable. A realizar en las sesiones de teoría/laboratorio para los estudiantes de la modalidad continua. Los estudiantes de modalidad no continua valdrá un 0%. |
Total: | 100.00% | 90.00% |
No asignables a temas | |
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Horas | Suma horas |
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] | 4.5 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 22.5 |
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 7.5 |
Tema 1 (de 5): Introducción a la Estadística. | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 3.5 |
Tema 2 (de 5): Estadística Descriptiva. | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 6 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 13 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 3 |
Tema 3 (de 5): Probabilidad de Sucesos. | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.5 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 12 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Tema 4 (de 5): Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 6 |
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Prácticas] | 7 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 12 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 5 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
Tema 5 (de 5): Procedimientos de Inferencia. | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 6 |
Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Prácticas] | 8 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 12 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 5 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 3.5 |
Actividad global | |
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Actividades formativas | Suma horas |
Comentarios generales sobre la planificación: | Observación General: La asignatura se imparte en 3 sesiones semanales de 1,5 horas. |
Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
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Alberto Nájera López | Sobrevivir a la estadística en 40 páginas y con 7 ejercicios | Facultad de Medicina de Albacete. Universidad de Castilla-La Mancha | 2014 | ||||||
Arriaza Gómez | Estadística Básica con R y R-Commander | UCA | 978-84-9828186-6 | 2008 | http://knuth.uca.es/ebrcmdr | ||||
Fernández Guerrero, Mercedes | Manual de estadística para ingenieros | Casa Ruiz Morote | 84-934398-2-8 | 2007 |
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||||
Montgomery, Douglas C. | Applied statistics and probability for engineers / | John Wiley & Sons, | 978-1-118-74412-3 | 2014 |
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||||
Novo Sanjurjo, Vicente | Estadística teórica y aplicada | Sanz y Torres | 84-96094-30-8 | 2004 |
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||||
WILLIAM NAVIDI | ESTADÍSTICA PARA INGENIEROS Y CIENTÍFICOS 5ª EDICIÓN | MCGRAW-HILL | 9781456293147 | 2022 | |||||
Walpole, Ronald E. | Probabilidad y estadística para ingenieros | Prentice-Hall Hispanoamericana | 970-17-0264-6 | 1999 |
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||||
Álvarez Contreras, Sixto Jesús | Estadística aplicada : teoría y problemas | CLAG | 84-921847-4-4 | 2000 |
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