Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
ESTADÍSTICA
Código:
56307
Tipología:
BáSICA
Créditos ECTS:
6
Grado:
351 - GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA (ALM)
Curso académico:
2018-19
Centro:
106 - E.U.POLITECNICA DE ALMADEN
Grupo(s):
55  56 
Curso:
1
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
Espacio MOODLE de la UCLM
Bilingüe:
N
Profesor: DOROTEO VERASTEGUI RAYO - Grupo(s): 55  56 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Elhuyar / Matemáticas
MATEMÁTICAS
6049
doroteo.verastegui@uclm.es
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2. REQUISITOS PREVIOS

Para que los alumnos alcancen los objetivos de aprendizaje descritos, han de poseer conocimientos y habilidades que se supone garantizadas en su formación previa al acceso a la Universidad:

· Conocimientos: operaciones matemáticas básicas (potencias, logaritmos, fracciones), polinomios, matrices, derivación, integración y representación gráfica de funciones.

. Habilidades básicas en el manejo de ordenadores.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

Esta asignatura proporciona al alumno las competencias necesarias para afrontar y resolver los problemas que un graduado puede encontrar en su trabajo, relacionados principalmente con el análisis y tratamiento de datos obtenidos de manera empírica.

Además, los conceptos desarrollados en esta asignatura, serán utilizados posteriormente en asignaturas obligatorias como Tecnología Eléctrica, Electrónica y Automática, Sistemas de Fabricación y Control Industrial, y Tecnología de Fabricación. También aparecen algunos de estos conceptos en varias asignaturas optativas.

Para el Ingeniero la Estadística será una herramienta de trabajo esencial en su labor cotidiana. La responsabilidad básica de un Ingeniero es la de liderar la mejora continua de la calidad y de la productividad en todos los procesos que dependan de él. Pero para mejorar los procesos es necesario cambiarlos, y esto cambios, si han de ser racionales, únicamente pueden ser fruto del análisis de datos. ¿Cómo generar datos que tengan información relevante? ¿Cómo extraer mediante el análisis adecuado dicha información de los datos? La respuesta a ambas cuestiones es el objeto de la Ciencia Estadística y como consecuencia todo Ingeniero deberá conocerla y aplicarla en su trabajo diario.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
A01 Poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia del campo de estudio.
A02 Saber aplicar los conocimientos al trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de estudio.
A03 Tener capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro del área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
A07 Conocimientos de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).
A08 Expresarse correctamente de forma oral y escrita.
A12 Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
A13 Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en la Ingeniería Mecánica.
A17 Capacidad para aplicar los principios y métodos de la calidad.
B01 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.
CB01 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB02 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB03 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB04 Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB05 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Conocer e interpretar las medidas fundamentales de la estadística descriptiva, aproximar datos bidimensionales mediante ajustes de regresión, conocer los fundamentos de la probabilidad, estimar parámetros de modelos estadísticos, construir intervalos de confianza, contrastar hipótesis y tomar decisiones.
Ser capaz de expresarse correctamente de forma oral y escrita y, en particular, saber utilizar el lenguaje de las Matemáticas como la forma de expresar con precisión las cantidades y operaciones que aparecen en ingeniería industrial. Habituarse al trabajo en equipo y comportarse respetuosamente.
Resultados adicionales
Descripción
6. TEMARIO
  • Tema 1: Estadística descriptiva
    • Tema 1.1: Estadística descriptiva
    • Tema 1.2: Regresión y correlación
  • Tema 2: Cálculo de probabilidades
    • Tema 2.1: Concepto y propiedades de la probabilidad
    • Tema 2.2: Variables aleatorias
    • Tema 2.3: Distribuciones discretas de probabilidad
    • Tema 2.4: Distribuciones continuas de probabilidad
  • Tema 3: Inferencia estadística
    • Tema 3.1: Introducción. Estimación puntual y por intervalos
    • Tema 3.2: Contrastes de Hipótesis paramétricos y no paramétricos
    • Tema 3.3: Introducción a ANOVA y al diseño de experimentos
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

Si la marcha general del curso lo permite, se realizarán las siguientes prácticas por ordenador:

Práctica 1: Estadística descriptiva. Regresión y correlación.

Práctica 2: Variables aleatorias

Práctica 3: Intervalos de confianza y contráste de hipótesis


7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Rec Descripción
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral A08 A12 A03 A17 CB05 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 1 25 N N N Desarrollo en el aula de los contenidos teóricos, utilizando el método de la lección magistral participativa
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas A08 A12 A03 A17 CB05 A13 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 0.6 15 S N N Resolución de ejercicios y problemas en el aula.
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] Prácticas A08 A12 A03 A17 CB05 A13 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 A07 0.3 7.5 S N N Prácticas de laboratorio en el aula de informática con utilización y aplicación de software específico
Tutorías individuales [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas A08 A12 A03 A17 CB05 A13 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 A07 0.2 5 N N N Tutorización de trabajos académicos en el despacho del profesor
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Autoaprendizaje A08 A12 A03 A17 CB05 A13 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 A07 3.6 90 N N N Estudio personal de la asignatura y resolución de ejercicios y problemas fuera del aula que se entregarán al profesor y que este evaluará
Talleres o seminarios [PRESENCIAL] Seminarios A08 A12 A03 A17 CB05 A13 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 A07 0.1 2.5 N N N Seminario sobre herramientas básicas de la Estadística aplicadas con apoyo informático
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación A08 A12 A03 A17 CB05 A13 A01 CB01 B01 CB04 CB03 CB02 A02 A07 0.2 5 S S S Evaluación final de la asignatura mediante prueba escrita
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
Rec: Actividad formativa recuperable
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
  Valoraciones  
Sistema de evaluación Estudiante presencial Estud. semipres. Descripción
Otro sistema de evaluación 30.00% 0.00% Trabajos académicos realizados por los estudiantes dentro (10 %) y fuera (10 %) de clase, algunos tutorizdos por el profesor de forma individual o en pequeños grupos, para cuya evaluación se deberá entregar una memoria donde se valorará el planteamiento del problema, la utilización de terminología y notación apropiadas para expresar las ideas y relaciones matemáticas utilizadas, la elección del procedimiento más adecuado para cada situación, la justificación de los distintos pasos del procedimiento utilizado, los resultados obtenidos y la limpieza y presentación del documento. Prácticas en el aula de informática (10 %), con aplicación de software específico, donde se valorará la entrega del trabajo realizado en las mismas, teniendo que ser defendido oralmente, de forma individual, ante el profesor.
Prueba final 70.00% 0.00% Finalmente se realizará una prueba escrita que constará de preguntas, cuestiones teóricas y problemas cuyos criterios de evaluación serán similares a los de los trabajos académicos antes descritos.
Total: 100.00% 0.00%  

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
Para obtener la calificación final se computan los 2 sistemas de evaluación descritos, con los pesos especificados. Si la calificación obtenida en la prueba final escrita fuera inferior a 4 puntos se pondrá está como calificación final de la asignatura.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Para obtener la calificación final se conservarán las calificaciones obtenidas en la convocatoria ordinaria en el primero de los sistemas de evaluación descritos y se realizará una nueva prueba final escrita, calculándose la nota final de la asignatura combinando las 2 calificaciones de la forma especificada anteriormente.

Igualmente se deberá obtener, en la prueba final escrita, una calificación igual o superior a 4 puntos sobre 10. Si la calificación obtenida en dicha prueba fuera inferior a 4 puntos se pondrá está como calificación final de la asignatura.

Si la calificación final de la asignatura, combinando los dos sistemas de evaluación, fuera inferior a la calificación obtenida en la prueba final escrita, se pondrá como nota final de la asignatura la calificación obtenida en la prueba final escrita.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Se realizará una prueba final escrita, cuyo peso será del 100 % de la calificación global de la asignatura y que consistirá en preguntas, cuestiones teóricas y problemas donde se valorará el planteamiento del tema o problema, la utilización de terminología y notación apropiadas para expresar las ideas y relaciones matemáticas utilizadas, la elección del procedimiento más adecuado para cada situación, la justificación de los distintos pasos del procedimiento utilizado, los resultados obtenidos y la limpieza y presentación del documento
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Tutorías individuales [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 5
Talleres o seminarios [PRESENCIAL][Seminarios] 2.5
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 5
Comentarios generales sobre la planificación:
Esta planificación es orientativa y puede variar en función de las necesidades docentes del grupo de alumnos matriculados.
Tema 1 (de 3): Estadística descriptiva
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5.5
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 4
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Autoaprendizaje] 20
Grupo 55:
Inicio del tema: Fin del tema:
Tema 2 (de 3): Cálculo de probabilidades
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 11
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 7
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Autoaprendizaje] 41
Grupo 55:
Inicio del tema: Fin del tema:
Tema 3 (de 3): Inferencia estadística
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 8.5
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 4
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 1.5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Autoaprendizaje] 29
Grupo 55:
Inicio del tema: Fin del tema:
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Canavos, George C. Probabilidad y estadística:aplicaciones y métodos McGraw-Hill 84-481-0038-7 2003  
Delgado de la Torre, Rosario Probabilidad y estadística para ciencias e ingenierías Delta Publicaciones 84-96477-74-6 2008  
Devore, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias Thomson 970-686-457-1 2005  
García Pérez, Alfonso Ejercicios de estadística aplicada Universidad Nacional de Educación a Distancia 978-84-362-5547-8 2008  
Montgomery, Douglas C. Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería Limusa Wiley 978-968-18-5915-2 2007  
Pérez, CésarPérez López Estadística aplicada a través de Excel Pearson/Prentice Hall 84-205-3536-2 2008  
Rodríguez Muñiz, Luis J. Métodos estadísticos para ingeniería Garceta 978-84-9281-233-2 2011  
Siegel, S. Estadística no paramétrica Trillas 9789682438967 1994  
Triola, Mario F. Estadística / Pearson, 978-607-32-1768-2 2013  
Viles Díez, Elisabeth Estadística básica para universitarios Eunsa 84-313-1841-4 2001  
Douglas C. Montgomery and George C. Runger Applied Statistics and Probability for Engineers 0-471-20454-4 2003  
Roxy Peck, Chris Olsen and Jay L. Devore Introduction to Statistics and Data Analysis 978-0-8400-5490-6 2011  



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