Ciertas destrezas conceptuales y argumentativas, y el equivalente a un curso de introducción a Cálculo y Álgebra. Conocimientos básicos en el manejo del ordenador.
Justificación en el Plan de Estudios
En la asignatura de estadística el estudiante aprenderá técnicas de análisis de datos. El alumno debe aprender a tomar decisiones a partir de datos y cómo representar estos últimos.
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 ingeniero 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 un programa estadístico muy potente como es R, que puede obtenerse de forma gratuita y permite bajar paquetes específicos para multitud de tareas.
Métodos computacionales por su parte supone el único contacto en el plan de estudios de los alumnos con la informática. Los conceptos y competencias proporcionados al alumno 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, el alumnado 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 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.
En todas las ingenierías y carreras de ciencias, 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 trabajando. En el terreno de la investigación, cualquier investigador debe tener conocimientos básicos de estadística, al igual que cualquier analista de datos debe conocer técnicas basadas en inferencia.
Por su parte, la informática es una ciencia transversal indispensable para cualquier rama científica comparable hoy en día a las matemáticas. Todo graduado en Biotecnología 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 | |
|---|---|
| Código | Descripción |
| 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 |
| CE01 | Aplicar herramientas matemáticas y estadísticas en la resolución y modelización de situaciones experimentales en Biotecnología. |
| CG02 | Capacidad de análisis y síntesis. |
| CT02 | Conocer y aplicar las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). |
| CT03 | Utilizar una correcta comunicación oral y escrita. |
| Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
|---|---|
| Descripción | |
| Comprensión de los fundamentos del análisis de errores. | |
| Conocimientos de las técnicas de muestreo y de trabajo de campo. | |
| Exposición y defensa oral de los resultados de prácticas y proyectos. | |
| Habilidades para transformar supuestos prácticos experimentales en problemas matemáticos resolubles. | |
| Habilidades técnicas para la producción y el análisis de datos cualitativos y cuantitativos. | |
| Manejo avanzado de las principales herramientas informáticas en problemas de álgebra lineal, cálculo y métodos numéricos. | |
| Representación gráfica de datos de mediciones experimentales con y sin herramientas informáticas. | |
| Representar datos y realizar representaciones derivadas de los mismos. | |
| Resolución de problemas de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, ecuaciones diferenciales y métodos numéricos. | |
| Saber ajustar correctamente los datos de mediciones experimentales por regresión lineal y no lineal con herramientas informáticas. | |
| Saber elegir las técnicas estadísticas pertinentes en cada momento y ponerlas en práctica mediante el uso de herramientas informáticas. | |
| Saber utilizar correctamente los sistemas de unidades y valorar adecuadamente los resultados obtenidos en cualquier experimento a partir del análisis de sus errores. | |
| Resultados adicionales | |
| No se han establecido. |
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Tema 1: Estadística descriptiva
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Tema 1.1: Medidas de centralización
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Tema 1.2: Medidas de posición no central
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Tema 1.3: Medidas de dispersión
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Tema 1.4: Representaciones gráficas
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Tema 2: Probabilidad y variables aleatorias
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Tema 2.1: Noción de probabilidad y propiedades
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Tema 2.2: Probabilidad Condicionada
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Tema 2.3: Regla de Bayes
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Tema 2.4: Variables aleatorias
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Tema 2.5: Variables aleatorias discretas y continuas
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Tema 3: Estadísticos en el muestreo
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Tema 3.1: Muestreo en poblaciones normales
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Tema 4: Inferencia estadística y contraste de hipótesis
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Tema 4.1: Estimación puntual
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Tema 4.2: Estimación por intervalos
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Tema 4.3: Contrastes paramétricos
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Tema 4.4: Contrastes no paramétricos
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Tema 5: Análisis de la varianza
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Tema 5.1: Análisis de la varianza
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Tema 5.2: Regresión lineal
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Tema 5.3: Diseño de experimentos
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Tema 6: Herramientas informáticas con aplicación a la ingenieria
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Tema 6.1: Conceptos Básicos
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Tema 6.2: El Sistema Operativo
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Tema 6.3: Algoritmos y Lenguajes de Programación
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Tema 6.4: Traductores
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Tema 6.5: Hojas de Cálculo
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Tema 6.6: Campos de Aplicación
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Tema 6.7: Ejemplos en Biotecnología
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Tema 7: Conceptos básicos de programación en C
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Tema 7.1: Estructura de un Programa en C
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Tema 7.2: Datos y Tipos de Datos
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Tema 7.3: Expresiones
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Tema 7.4: Entrada y Salida básica
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Tema 7.5: Normas para la elaboración de un Programa
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Tema 7.6: Ejercicios
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Tema 8: Estructuras de control
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Tema 8.1: Estructura Secuencial
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Tema 8.2: Instrucciones de selección. Bifurcaciones
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Tema 8.3: Instrucciones de iteración o repetición. Bucles
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Tema 8.4: Ejercicios
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Tema 9: Subprogramación. Funciones en C
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Tema 9.1: Introducción
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Tema 9.2: Declaración de una función
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Tema 9.3: Paso de parámetros
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Tema 9.4: La sentencia return
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Tema 9.5: Tipos de variables
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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 | Rec | Descripción * |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 0.72 | 18 | S | N | S | |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 2.32 | 58 | N | N | N | |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo dirigido o tutorizado | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 1.28 | 32 | S | N | S | |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 0.72 | 18 | S | N | S | |
| Pruebas de progreso [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 0.16 | 4 | S | N | S | |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | CB02 CB03 CB04 CE01 CG02 CT02 CT03 | 0.8 | 20 | S | N | S | |
| 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
| Valoraciones | |||
| Sistema de evaluación | Estudiante presencial | Estud. semipres. | Descripción |
| Pruebas de progreso | 75.00% | 0.00% | |
| Actividades de autoevaluación y coevaluación | 25.00% | 0.00% | |
| Total: | 100.00% | 0.00% | |
Estos criterios también se tienen en cuenta en la convocatoria de la evaluación continua.
| No asignables a temas | |
|---|---|
| Horas | Suma horas |
| Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 8 |
| Tema 1 (de 9): Estadística descriptiva | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 1.09 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4.78 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 3.13 |
| 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] | 2.77 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 10 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 4 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 1 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
| Tema 3 (de 9): Estadísticos en el muestreo | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2.77 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 4 |
| 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] | 2.77 |
| 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] | 2.77 |
| 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] | 2.54 |
| 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] | 2.77 |
| 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] | 2.77 |
| 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 en C | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4.77 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 9 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 7 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 5 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
| Actividad global | |
|---|---|
| Actividades formativas | Suma horas |