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:
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 | |
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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 | |
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Descripción | |
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. | |
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. | |
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. |
Prácticas de Ordenador:
Práctica 0: Introducción al paquete estadístico R y estadística descriptiva.
Práctica 1: Datos bivariantes, multivariantes y regresión lineal.
Práctica 2: Distribuciones de probabilidad y Teorema Central del Límite.
Práctica 3: Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis de 1 muestra.
Práctica 4: Contrastes de hipótesis de 2 muestras.
Práctica 5: Contrastes no paramétricos y análisis de la varianza.
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 | |
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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 | |
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Actividades formativas | Suma horas |
Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
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Arriaza Gómez, Antonio 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 |
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Devore, Jay L. | Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias | Thomson | 970-686-457-1 | 2005 | Libro de teoría |
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Fernández Guerrero, Mercedes | Manual de estadística para ingenieros | Casa Ruiz Morote | 84-934398-2-8 | 2007 |
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García Pérez, Alfonso | Ejercicios de estadística aplicada | Universidad Nacional de Educación a Distancia | 978-84-362-5547-8 | 2008 | Libro de problemas |
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Letón Molina, Emilio et al. | Mini-Vídeos de autoformación | https://media.uc3m.es/series/5b30126d8f420862d08b47ac | |||||||
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 |
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Novo Sanjurjo, Vicente | Problemas de cálculo de probabilidades y estadística | Sanz y Torres | 84-96094-14-6 | 2003 | Libro de problemas |
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Peña Sánchez de Rivera, Daniel | Regresión y diseño de experimentos | Alianza Editorial | 978-84-206-9389-7 | 2002 | Libro de teoría, con ejercicios resueltos |
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Peña Sánchez de Rivera, Daniel | Fundamentos de estadística | Alianza Editorial | 978-84-206-8380-5 | 2008 | Libro de teoría, con ejercicios resueltos |
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Verzani, John | Using R for introductory statistics | Chapman and Hall/CRC | 1-58488-450-9 | 2005 | Libro de prácticas de ordenador |
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Walpole, Ronald E. | Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias | Pearson Educación | 978-970-26-0936-0 | 2007 | Libro de teoría |
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