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

• Conocimientos: geometría y trigonometría básicas, operaciones matemáticas básicas (potencias, logaritmos, fracciones), polinomios, matrices, derivación, integración y representación gráfica de funciones.
• Habilidades básicas en el manejo de instrumental: manejo elemental de ordenadores.

Si bien no existen incompatibilidades formales, a los alumnos que accedan a una asignatura sin haber adquirido las competencias de las asignaturas previas, el seguimiento de la asignatura les resultará mucho más costoso y difícil tanto en tiempo como en esfuerzo.

El Ingeniero Industrial es el profesional que utiliza los conocimientos de las ciencias físicas, matemáticas y estadísticas, junto a las técnicas de ingeniería, para desarrollar su actividad profesional en aspectos tales como el control, la instrumentación y automatización de procesos y equipos, así como el diseño, construcción, operación y mantenimiento de productos industriales. Esta formación le permite participar con éxito en las distintas ramas que integran la ingeniería industrial, como son la mecánica, la electricidad, la electrónica, etc., adaptarse a los cambios de las tecnologías en estas áreas y, en su caso, generarlos, respondiendo así a las necesidades que se presentan en las ramas productivas y de servicios para lograr el bienestar de la sociedad a la que se debe.

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
CB05	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CEB01	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.
CG03	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.
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.
CT02	Conocer y aplicar las Tecnologías de la Información y la Comunicación.
CT03	Utilizar una correcta comunicación oral y escrita.

Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
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.
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, cálculo matemático y visualización, plantear algoritmos y programar mediante un lenguaje de programación de alto nivel, visualizar funciones, figuras geométricas y datos, diseñar experimentos, analizar datos e interpretar resultados.
Resultados adicionales
No se han establecido.

• Tema 1: Estadística descriptiva: fundamentos, correlación y regresión.
• Tema 2: Cálculo de probabilidades.
• Tema 3: Inferencia estadística: estimación puntual y por intervalos, contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos.

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	CG03	1.2	30	N	N	Mediante explicaciones orales, apoyadas con el uso de pizarra o proyector, se presentarán los contenidos desconocidos por el alumno y que serían de difícil comprensión sin una explicación oral.
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL]	Resolución de ejercicios y problemas	CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT03	0.6	15	N	N	Se resolverán en clase una selección de problemas escogidos entre los de la colección de problemas puesta a disposición de los estudiantes. Estos tendrán la posibilidad de trabajar en grupo y de enfrentarse a los problemas antes de que sean resueltos. Se invitará a los estudiantes a resolver ejercicios en la pizarra. Los problemas que no hayan sido resueltos en las sesiones de problemas quedarán a su disposición para que se ejerciten de forma individual en su resolución.
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL]	Prácticas	CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT02 CT03	0.4	10	S	N	Mediante la utilización del paquete estadístico R se resolverán problemas estadísticos. El estudiante se enfrentará a ellos desde la perspectiva de dar respuesta a problemas reales.
Evaluación Formativa [PRESENCIAL]	Pruebas de evaluación	CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT03	0.2	5	S	S	Las pruebas de evaluación constarán de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura, pudiendo incluir cuestiones acerca del paquete estadístico R.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA]	Trabajo autónomo	CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT02 CT03	3.6	90	N	N	Por cada hora recibida de teoría, ejercicios, prácticas, etc. se debe dedicar 1,5 horas (de estudio para asimilación de contenidos, realización de ejercicios para preparación de pruebas...)
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
Trabajo	10.00%	0.00%	Evaluación continua: Media de los trabajos elaborados por los alumnos.
Prueba final	65.00%	75.00%	Evaluación continua: Prueba escrita con cuestiones teórico-prácticas. Evaluación no continua: La prueba final contendrá preguntas adicionales para incluir la valoración de los trabajos.
Realización de actividades en aulas de ordenadores	25.00%	25.00%	Evaluación continua: Media de las sesiones de evaluación de prácticas de ordenador. Evaluación no continua: Examen de prácticas de ordenador, el mismo día de la prueba final.
Total:	100.00%	100.00%

No asignables a temas
Horas	Suma horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	30
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas]	15
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Prácticas]	10
Evaluación Formativa [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación]	5
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo]	90

Actividad global
Actividades formativas	Suma horas

Autor/es	Título	Libro/Revista	Población	Editorial	ISBN	Año	Descripción	Enlace Web	Catálogo biblioteca
Arriaza Gómez, A.J. et al.	Estadística básica con R y R-Commander			Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz	978-84-9828-186-6	2008	Libro de prácticas de ordenador	http://knuth.uca.es/ebrcmdr
Devore, Jay L.	Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias			Thomson	970-686-457-1	2005	Libro de teoría
Fernández Guerrero, Mercedes	Manual de estadística para ingenieros			Casa Ruiz Morote	84-934398-2-8	2007
García Pérez, Alfonso	Ejercicios de estadística aplicada			Universidad Nacional de Educación a Distancia	978-84-362-5547-8	2008	Libro de problemas
Letón, Emilio et al.	Mini-Vídeos de autoformación							http://minivideos.uc3m.es/
López Cano, Emilio	Estadística empresarial					2020		https://www.lcano.com/b/eee/_book/
López Cano, Emilio	Análisis de datos con R aplicado a la economía, la empresa y la industria					2019		https://www.lcano.com/b/adr/_book/
Montgomery, Douglas C.	Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería			Limusa Wiley	978-968-18-5915-2	2007	Libro de teoría, con ejercicios resueltos
Novo Sanjurjo, Vicente	Problemas de cálculo de probabilidades y estadística			Sanz y Torres	84-96094-14-6	2003	Libro de problemas
Peña, Daniel	Regresión y diseño de experimentos			Alianza Editorial	978-84-206-9389-7	2002	Libro de teoría, con ejercicios resueltos
Peña, Daniel	Fundamentos de estadística			Alianza Editorial	978-84-206-8380-5	2008	Libro de teoría, con ejercicios resueltos
Verzani, John	Using R for introductory statistics			Chapman and Hall/CRC	1-58488-450-9	2005	Libro de prácticas de ordenador
Walpole, Ronald E.	Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias			Pearson Educación	978-970-26-0936-0	2007	Libro de teoría