Ciertas destrezas conceptuales y argumentativas, y el equivalente a un curso de introducción a Cálculo y Álgebra. Conocimientos básicos en el manejo del ordenador.
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.
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.
Competencias propias de la asignatura | |
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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. |
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
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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. | |
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. | |
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. | |
Saber plantear algoritmos y programar mediante un lenguaje de programación de alto nivel. | |
Resultados adicionales | |
No se han establecido. |
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).
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 | E01 E02 E03 G02 G03 G04 G05 G06 G08 G13 | 0.72 | 19.44 | S | N | El profesor centrará el tema en clase y se explicarán los contenidos fundamentales del mismo. | |
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 | Previo a la realización de una prueba, se deberá dedicar un tiempo para prepararlas y así poder asegurar el éxito en las mismas. | |
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)
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 continua 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% |
No asignables a temas | |
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Horas | Suma horas |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 4.05 |
Tema 1 (de 9): Estadística descriptiva | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [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 | |
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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 |