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 y sobre los que han profundizado en las asignaturas de Cálculo I y Álgebra del primer semestre:
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.
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.
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 de los Datos: Estadística y como consecuencia todo Ingeniero deberá conocerla y aplicarla en su trabajo diario.
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 | |
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. | |
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 | |
No se han establecido. |
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 | CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT03 | 0.96 | 24 | S | S | Previamente a las clases presenciales se indicarán las secciones del Texto Docente que se cubrirán. El profesor explicará en clase aquellos aspectos del desarrollo teórico del tema que estime necesarios para que el alumno pueda trabajar posteriormente de forma autónoma. En algunas sesiones de Enseñanza Presencial y Resolución de Problemas y Casos se presentarán a los alumnos casos teóricos/prácticos que deberán responder y que serán evaluables. La nota mínima para esta actividad evaluable obligatoria que debe obtener el alumno es de un 2 sobre 10. | |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG04 CT03 | 0.68 | 17 | S | S | En estas clases de problemas en el aula el profesor resolverá algunos problemas en los que se apliquen los aspectos teóricos anteriormente expuestos. Tras resolver algunos problemas tipo, el profesor estará a disposición de los alumnos para resolver los problemas del Texto Docente. En algunas sesiones de Enseñanza Presencial y Resolución de Problemas y Casos se presentarán a los alumnos casos teóricos/prácticos que deberán responder y que serán evaluables. La nota mínima para esta actividad evaluable obligatoria que debe obtener el alumno es de un 2 sobre 10. | |
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | CB02 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT02 | 0.56 | 14 | S | S | Se realizarán las prácticas propuestas utilizando un paquete estadístico libre: R y el interfaz RStudio. Se recomienda el uso de los ordenadores personales de los alumnos.Al terminar cada sesión de prácticas se presentará a los alumnos ejercicios que deberán resolver y que serán evaluables. La nota mínima para esta actividad evaluable obligatoria que debe obtener el alumno es de un 2 sobre 10. | |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CB02 CB03 CB04 CEB01 CG04 CT03 | 0.8 | 20 | S | S | Al final de cada tema se propondrá una colección de ejercicios de autoevaluación que tienen como finalidad que el alumno pueda autoevaluar los conocimientos adquiridos y resolver en las tutorías las dudas que le hayan podido surgir, por lo que son también un buen procedimiento de retroalimentación. Una vez resueltos deberán entregarse al profesor digitalizados, a través de la plataforma moodle, con el formato requerido y en la fecha prefijada. La nota mínima para esta actividad evaluable obligatoria que debe obtener el alumno es de un 2 sobre 10. | |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT02 CT03 | 0.08 | 2 | S | N | Se realizará un control parcial o prueba de progreso (programado a principio de curso a través del coordinador) al final del segundo tema, que orientativamente consistirá en cuatro problemas/cuestiones. Será liberatorio de la materia siempre que se apruebe. | |
Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT02 CT03 | 0.12 | 3 | S | N | Se realizará un examen final para evaluar la asignatura de forma global que orientativamente constará de seis problemas/cuestiones. Los alumnos que hayan superado la prueba parcial se examinarán sólo del tema tres. El resto deberán realizar este examen final de carácter global. | |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 | 2.8 | 70 | N | N | El alumno deberá prepararse para la realización de cada una de las dos pruebas de progreso. | |
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 |
Prueba | 35.00% | 0.00% | El alumno deberá realizar una prueba de progreso con un peso del 35 % en la evaluación final que será liberatoria de la materia si aprueba. Del resto de la materia se examinarán en la prueba final con una valoración del 35%. |
Valoración de la participación con aprovechamiento en clase | 10.00% | 0.00% | El alumno se enfrentará de manera individual, durante las clases magistrales y de problemas, a cuestiones teóricas (casos) y ejercicios prácticos (problemas) similares a los realizados en clase. La evaluación se realizará a través de la plataforma moodle/campusvirtual. Dada la naturaleza de la actividad, ésta actividad es no recuperable y obligatoria, debiendo el alumno obtener una nota mínima del 20% de la calificación. |
Realización de prácticas en laboratorio | 10.00% | 0.00% | Cada práctica de laboratorio llevará asociada ejercicios a resolver mediante el uso del paquete estadístico. El alumno deberá contestar a preguntas relacionadas con estos ejercicios a través de la plataforma moodle/campusvirtual durante el desarrollo de la práctica. Dada la naturaleza de la actividad, ésta actividad es no recuperable y obligatoria, debiendo el alumno obtener una nota mínima del 20% de la calificación. |
Trabajo | 10.00% | 0.00% | El alumno deberá responder a los trabajos planteados y entregar los ejercicios de autoevaluación escaneados (escritos a mano) en la fecha indicada, con el formato correcto y con una presentación limpia y clara. Dada la naturaleza de la actividad, ésta actividad es no recuperable y obligatoria, debiendo el alumno obtener una nota mínima del 20% de la calificación. |
Prueba | 35.00% | 100.00% | Para los alumnos que no hayan superado la prueba de progreso la prueba final tendrá una valoración del 70 % |
Total: | 100.00% | 100.00% |
No asignables a temas | |
---|---|
Horas | Suma horas |
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 2 |
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 3 |
Tema 1 (de 3): ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA | |
---|---|
Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 8 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 6 |
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 6 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 5 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 16 |
Tema 2 (de 3): CÁLCULO DE PROBABILIDADES | |
---|---|
Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 6 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 5 |
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 3 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 27 |
Tema 3 (de 3): ESTADÍSTICA INFERENCIAL | |
---|---|
Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 9 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 7 |
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 6 |
Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 12 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 27 |
Actividad global | |
---|---|
Actividades formativas | Suma horas |
Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
D. Peña | Fundamentos de estadística | Alianza Editorial | 978-84-206-8380-5 | 2008 | Signatura Biblioteca: 519.2 PEÑ | ||||
D. S. Moore | Estadística aplicada básica | Antoni Bosch | 978-84-95348-04-3 | 2009 | TEXTO DOCENTE Signatura Biblioteca: 519.2 MOO | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/60046?page=1 | |||
E. Gutiérrez González y O. Vladimirovna Panteleeva | Estadística inferencial para ingeniería y ciencias | Grupo Editorial Patria | 9786077444879 | 2016 | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/40474?page=1 | ||||
F.J. Martín Pliego López y otros | Problemas de inferencia estadística | Thomson- Paraninfo | 84-9732-355-6 | 2002 | Signatura Biblioteca: 519.2(076) MAR | ||||
H. A. Quevedo Urías y B. R. Pérez Salvador | Estadística para ingeniería y ciencias | Grupo Editorial Patria | 9786074389395 | 2014 | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/39467?page=1 | ||||
I. Espejo Miranda y otros | Estadística descriptiva y probabilidad: teoría y problemas | UCA | 978-84-9828-467-6 | 2009 | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/33854?page=1 | ||||
I. Espejo Miranda, F. Fernández Palacín y M.A. López Sánchez | Inferencia estadística: teoría y problemas | Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz | 9788498285581 | 2016 | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/33882?page=1 | ||||
J.L. Devore | Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias.6ª edición. | Thomson | 970-686-457-1 | 2005 | Signatura Biblioteca: 519.2 DEV | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/40026?page=1 | |||
M. Febrero Bande y otros | Prácticas de Estadística en R | Universidad Santiago de Compostela | 978-84-691-0975-1 | 2008 | http://eio.usc.es/pub/pateiro/files/pubdocentepracticasestadistica.pdf | ||||
M. H. DeGroot | Probabilidad y estadística | Addison-Wesley Iberoamericana | 0-201-64405-3 | 1988 | Signatura Biblioteca: D 10454 | ||||
R.S. Kenet y S. Zacks | Estadística Industrial Moderna | Thomson | 970-686-027-4 | 2000 | Signatura Biblioteca: 519.2 KEN | ||||
S. J. Álvarez Contreras | Estadística aplicada | CLAG | 84-921847-4-4 | 2011 | Signatura Bibilioteca: 519.2 ALV | ||||
S. M. Ross y T. Valdés Sánchez | Introducción a la estadística | Editorial Reverté | 9788429151916 | 2014 | https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauclm/46782?page=1 | ||||
W. Mendenhall | Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias | Pretice Hall | 968-880-960-8 | 1997 | Signatura Biblioteca: D 519.2(076) MEN |