Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
ESTADÍSTICA Y MÉTODOS COMPUTACIONALES
Código:
62309
Tipología:
BáSICA
Créditos ECTS:
6
Grado:
365 - GRADO EN INGENIERÍA FORESTAL Y MEDIO NATURAL
Curso académico:
2021-22
Centro:
601 - E.T.S. INGENIEROS AGRONOMOS Y DE MONTES DE ALBACETE
Grupo(s):
10 
Curso:
2
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Segunda lengua:
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor: MARIA TERESA ALONSO MARTINEZ - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Farmacia/1.04
MATEMÁTICAS
8258
mariateresa.alonso@uclm.es
Solicitar previamente cita por e-mail

Profesor: FRANCISCO JAVIER GOMEZ QUESADA - Grupo(s): 10 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
ESII/1.C.15
SISTEMAS INFORMÁTICOS
Ext: 2475
fco.gomez@uclm.es
https://www.dsi.uclm.es/personal/fcogomez/tutorias.html

2. REQUISITOS PREVIOS

Ciertas destrezas conceptuales y argumentativas, y el equivalente a un curso de introducción a Cálculo y Álgebra. Conocimientos básicos en el manejo del ordenador.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
Justificación en el plan de estudios

En la asignatura de estadística cada estudiante aprenderá técnicas de análisis de datos, para  tomar decisiones a partir de estos y cómo 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 cada estudiante 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 biotecnologo con las técnicas estadísticas fundamentales que directamente reflejan situaciones relacionadas con sistemas de computación, y que utilizará en el ejercicio de su profesión.

Métodos computacionales por su parte supone el único contacto en el plan de estudios de cada estudiante con la informática. Los conceptos y competencias proporcionados al estudiante en esta asignatura le dotan de la capacidad para afrontar y resolver problemas básicos que tengan que ver con las Tecnologías de la Información y la Comunicación. En la asignatura, cada estudiante aprenderá el uso de herramientas informáticas básicas usadas en la mayoría de empresas y laboratorios y principios básicos de programación.

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 todas las ingenierías y carreras de ciencias, es muy común su uso para la realización de informes de caracter técnico con los datos obtenidos de cualquier estudio. En el terreno de la investigación, cualquier perdonal de invetsigación debe tener conocimientos básicos de estadística y de inferencia, para desarrollar sus experimentos.

Por su parte, la informática es una ciencia transversal indispensable para cualquier rama científica comparable hoy en día a las matemáticas. Todo graduado - graduada en ingenieria forestal tiene que ser capaz de usar un ordenador de forma eficiente y ser capaz de aprovecharse de todas las ventajas que las diferentes herramientas informáticas para almacenar y tratar datos ofrecen. Estas herramientas le serán de gran utilidad a la hora tanto de planificar proyectos como a la hora de procesar y presentar resultados de estudios de investigación o similares.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
Competencias propias de la asignatura
Código Descripción
E01 Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencia; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos, algorítmica numérica.
E02 Estadística y optimización.
E03 Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
G02 Conocimiento de informática.
G03 Comunicación oral y escrita.
G04 Capacidad de análisis y síntesis.
G05 Capacidad de organización y planificación.
G06 Capacidad de gestión de la información.
G07 Resolución de problemas.
G08 Toma de decisiones.
G10 Trabajo en equipo.
G12 Razonamiento crítico.
G13 Aprendizaje autónomo.
G14 Adaptación a nuevas situaciones.
G21 Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Saber plantear algoritmos y programar mediante un lenguaje de programación de alto nivel.
Habituarse al trabajo en equipo.
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 agrícola.
Conocer los fundamentos y aplicaciones de la optimización.
Tener habilidad en el manejo de ordenadores y aplicaciones informáticas.
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.
Conocer las principales aproximaciones para la resolución mediante métodos numéricos, utilizar a nivel de usuario algunos paquetes de software de estadística, tratamiento de datos y cálculo simbólico y numérico.
Resultados adicionales
No se han establecido.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Estadística descriptiva
    • Tema 1.1: Medidas de centralización
    • Tema 1.2: Medidas de posición no central
    • Tema 1.3: Medidas de dispersión
    • Tema 1.4: Representaciones gráficas
  • Tema 2: Probabilidad y variables aleatorias
    • Tema 2.1: Noción de probabilidad y propiedades
    • Tema 2.2: Probabilidad Condicionada
    • Tema 2.3: Regla de Bayes
    • Tema 2.4: Variables aleatorias
    • Tema 2.5: Variables aleatorias discretas y continuas
  • Tema 3: Estadísticos en el muestreo
    • Tema 3.1: Muestreo en poblaciones normales
  • Tema 4: Inferencia estadística y contraste de hipótesis
    • Tema 4.1: Estimación puntual
    • Tema 4.2: Estimación por intervalos
    • Tema 4.3: Contrastes paramétricos
    • Tema 4.4: Contrastes no paramétricos
  • Tema 5: Análisis de la varianza
    • Tema 5.1: Análisis de la varianza
    • Tema 5.2: Regresión lineal
    • Tema 5.3: Diseño de experimentos
  • Tema 6: Herramientas informáticas con aplicación a la ingenieria
    • Tema 6.1: Conceptos Básicos
    • Tema 6.2: El Sistema Operativo
    • Tema 6.3: Algoritmos y Lenguajes de Programación
    • Tema 6.4: Traductores
    • Tema 6.5: Hojas de Cálculo
    • Tema 6.6: Campos de Aplicación
    • Tema 6.7: Ejemplos en Biotecnología
  • Tema 7: Conceptos básicos de programación en C
    • Tema 7.1: Estructura de un Programa en C
    • Tema 7.2: Datos y Tipos de Datos
    • Tema 7.3: Expresiones
    • Tema 7.4: Entrada y Salida básica
    • Tema 7.5: Normas para la elaboración de un Programa
    • Tema 7.6: Ejercicios
  • Tema 8: Estructuras de control
    • Tema 8.1: Estructura Secuencial
    • Tema 8.2: Instrucciones de selección. Bifurcaciones
    • Tema 8.3: Instrucciones de iteración o repetición. Bucles
    • Tema 8.4: Ejercicios
  • Tema 9: Subprogramación. Funciones. Vectores, matrices y cadenas de caracteres
    • Tema 9.1: Introducción
    • Tema 9.2: Declaración de una función
    • Tema 9.3: Paso de parámetros
    • Tema 9.4: La sentencia return
    • Tema 9.5: Tipos de variables
    • Tema 9.6: Vectores, matrices y cadenas de caracteres
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

Esta asignatura está compuesta de dos partes diferenciadas: Estadística y Métodos Computaciones. Durante el cuatrímestre se impartiran de forma secuencial, dedicando semanalmente 4 horas de clase a la parte de la que en ese momento se esté impartiendo docencia. Para ello, se dedicarán la mitad de las semanas del cuatrimestre a cada una de las partes de la asignatura (parte de Estadística y parte de Métodos Computacionales).


7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
Actividad formativa Metodología Competencias relacionadas ECTS Horas Ev Ob Descripción
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] Método expositivo/Lección magistral E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G08 G13 0.72 19.44 S N
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] Trabajo autónomo E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G21 2.32 62.64 N N
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] Trabajo dirigido o tutorizado E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G21 1.28 34.56 S N En la parte de estadística se deberá presentar un informe sobre un banco de datos que el profesor proporcionará. En la parte de Métodos se pedirá al alumno la realización de cuestionarios y/o entregas sobre cuestiones planteadas. Los trabajos serán analizados detalladamente con herramientas destinadas a la detección de plagio. Aquellos trabajos en los que se detecte plagio serán calificados con un 0.
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] Prácticas E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G10 G13 G21 0.72 19.44 S N En estadística las prácticas consistirán en la utilización de la herramienta Excell para el análisis de datos y en Métodos serán prácticas de programación en C usando el compilador CodeBlocks. En caso de no realizarlas se deberá demostrar la adquisición de esta competencia en el examen extraordinario.
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G13 G14 G21 0.16 4.32 S N Habrá dos pruebas de progreso. La cuales se podrán recuperar en convocatorias sucesivas.
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] Resolución de ejercicios y problemas E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G10 G13 G21 0.8 21.6 S N A lo largo del curso se deberán realizar diferentes actividades dirigidas a la resolución de problemas. En caso de no superarlas se podrá recuperar en la convocatoria extraordinaria mediante un examen.
Total: 6 162
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 Horas totales de trabajo presencial: 64.8
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 Horas totales de trabajo autónomo: 97.2

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
Sistema de evaluación Evaluacion continua Evaluación no continua * Descripción
Pruebas de progreso 35.00% 0.00% En la parte de Estadística: se realizarán una prueba de progreso y/o prueba final, de acuerdo a la evaluación continua o no del estudiante respectivamente.
Resolución de problemas o casos 10.00% 0.00% Se recupera en la prueba final
Realización de prácticas en laboratorio 10.00% 0.00% Las prácticas no se repiten, se recuperan con un examen, en caso de supenderlas (extraordinaria) o no hacerlas (no continua).
Elaboración de memorias de prácticas 10.00% 0.00% Se recupera en la prueba final
Prueba final 35.00% 100.00% En la parte de Métodos se evaluarán los contenidos teórico-prácticos (85% del examen) y en el caso de la evaluación no continua, se resolverán problemas o casos (5%), se realizará el examen de los contenidos de las prácticas de laboratorio (10%).
Total: 100.00% 100.00%  
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 6 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 13.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
  • Evaluación continua:
    Para aprobar la asignatura el alumno debe tener una nota media final igual o superior a 5 puntos.
    Para poder hacer nota media de las dos partes, el alumno debe tener al menos un 4 como nota media de las pruebas de progreso/finales realizadas de las partes que componen la asignatura (Estadística y Métodos Computacionales).
    Para la parte de estadística, se tendrá en cuenta la nota de un parcial (35%), la resolución de casos/problemas propuestos en clase (5%), las prácticas junto a la elaboración de memoria de prácticas (10%)
    Para la parte de métodos se tendrá en cuenta la nota de la prueba final (35%), la resolución de casos/problemas propuestos en clase (5%) y las prácticas (10%).
    Se considerará que todos los estudiantes optan por la modalidad continua, a no ser que se informe de lo contrario (modalidad no continua) mediante un correo electrónico dirigido al coordinador de la asignatura. El cambio de modalidad (de continua a no continua) podrá realizarse siempre y cuando no se haya realizado el 50% de las actividades evaluables o el periodo de clases haya finalizado. En estos casos, aunque el alumno manifieste la intención de cambio, éste no podrá cursarse.
  • Evaluación no continua:
    Para aprobar la asignatura el alumno debe tener una nota media final igual o superior a 5 puntos.
    Para poder hacer nota media de las dos partes, el alumno debe tener al menos un 4 como nota media de las pruebas de progreso/finales realizadas de las partes que componen la asignatura (Estadística y Métodos Computacionales).
    Se tendrá en cuenta la nota de un parcial (35%), la resolución de casos/problemas propuestos en clase (5%), las prácticas junto a la elaboración de memoria de prácticas (10%)
    Para la parte de métodos se tendrá en cuenta la nota de la prueba final (50%) donde se demostrará la adquisición de los conocimientos teóricos (35%) y de las prácticas (10%)y la resolución de casos/problemas propuestos(5%).
    Se considerará que todos los estudiantes optan por la modalidad continua, a no ser que se informe de lo contrario (modalidad no continua) mediante un correo electrónico dirigido al coordinador de la asignatura. El cambio de modalidad (de continua a no continua) podrá realizarse siempre y cuando no se haya realizado el 50% de las actividades evaluables o el periodo de clases haya finalizado. En estos casos, aunque el alumno manifieste la intención de cambio, éste no podrá cursarse.

Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Para aprobar la asignatura el alumno debe tener una nota media final igual o superior a 5 puntos. El alumno que tenga SUSPENSO (menos de 5 puntos) en la convocatoria ordinaria deberá examinarse de esas partes que no haya superado.
Para la parte de métodos se tendrá en cuenta la nota mediante una prueba final (50%) donde se demostrará la adquisición de los conocimientos teóricos (35%)y de las prácticas (10%) así como la resolución de casos/problemas (5%) propuestos.
Para la parte de estadística, se tendrá en cuenta la nota de un parcial (35%), la resolución de casos/problemas propuestos en clase (5%), las prácticas junto a la elaboración de memoria de prácticas (10%).
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Podrán acceder a esta convocatoria solamente los alumnos que cumplan los requisitos expuestos en el Reglamento de Evaluación del Estudiante de la Universidad de Castilla-La Mancha, serán evaluados de acuerdo con los criterios aplicados en la convocatoria extraordinaria.
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 4.05

Tema 1 (de 9): Estadística descriptiva
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 4
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 4.78
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 2.13
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 2.09
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] .98

Tema 2 (de 9): Probabilidad y variables aleatorias
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 10
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 7
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 1
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 4

Tema 3 (de 9): Estadísticos en el muestreo
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 3
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2

Tema 4 (de 9): Inferencia estadística y contraste de hipótesis
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 3
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2

Tema 5 (de 9): Análisis de la varianza
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 3
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2

Tema 6 (de 9): Herramientas informáticas con aplicación a la ingenieria
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 2
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 1
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 1

Tema 7 (de 9): Conceptos básicos de programación en C
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 2
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2

Tema 8 (de 9): Estructuras de control
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 7.5
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 2
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 2

Tema 9 (de 9): Subprogramación. Funciones. Vectores, matrices y cadenas de caracteres
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 9
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] 9
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] 5
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 4

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
Comentarios generales sobre la planificación: La planificación detallada de las actividades estará disponible en la web de la ETSIAM y Campus Virtual de la asignatura al principio de cuatrimestre (dentro de las tres primeras semanas del mismo
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
Autor/es Título Libro/Revista Población Editorial ISBN Año Descripción Enlace Web Catálogo biblioteca
Devore, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias International Thomson 970-686-067-3 2001  
Gottfried, Byron S. Programación en C McGraw-Hill Interamericana de España 84-481-9846-8 2005  
Joyanes Aguilar, Luis Fundamentos Generales de Programación McGraw-Hill 2012  
Montgomery, Douglas C Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería Limusa Wiley 978-968-18-5915-2 2007  
Prieto Espinosa, Alberto Introducción a la informática McGraw-Hill Interamericana de España 84-481-4624-7 2006  
Walpole, Ronald E. Probabilidad y estadística para ingenieros Prentice-Hall Hispanoamericana 970-17-0264-6 1999  



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