Guías Docentes Electrónicas
1. DATOS GENERALES
Asignatura:
ESTADÍSTICA
Código:
56307
Tipología:
BáSICA
Créditos ECTS:
6
Grado:
421 - GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA (CR-2021)
Curso académico:
2021-22
Centro:
602 - E.T.S. INGENIERÍA INDUSTRIAL CIUDAD REAL
Grupo(s):
20  21 
Curso:
1
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Inglés
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
S
Página web:
https://campusvirtual.uclm.es/
Bilingüe:
N
Profesor: VICTOR MANUEL CASERO ALONSO - Grupo(s): 20  21 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Politécnico/2-A15
MATEMÁTICAS
926052867
victormanuel.casero@uclm.es

Profesor: RAUL RIVILLA BASTANTE - Grupo(s): 20  21 
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
3.27
MATEMÁTICAS
raul.rivilla@uclm.es

2. REQUISITOS PREVIOS

Para que los estudiantes alcancen los objetivos de aprendizaje descritos, han de poseer conocimientos y habilidades que se supone garantizadas 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.

3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN

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.


4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
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.
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
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.
6. TEMARIO
  • Tema 1: Fundamentos de Estadística Descriptiva
    • Tema 1.1: Distribuciones de Frecuencias.
    • Tema 1.2: Representaciones Gráficas.
    • Tema 1.3: Medidas Estadísticas.
    • Tema 1.4: Distribuciones Bidimensionales. Regresión y Correlación.
  • Tema 2: Probabilidad elemental
    • Tema 2.1: Concepto y propiedades de la Probabilidad.
    • Tema 2.2: Variables Aleatorias.
    • Tema 2.3: Momentos de Variables Aleatorias.
    • Tema 2.4: Distribuciones Notables de Variables Aleatorias.
  • Tema 3: Inferencia Estadística
    • Tema 3.1: Estimación Puntual.
    • Tema 3.2: Estimación por Intervalos.
    • Tema 3.3: Contrastes de Hipótesis paramétricos.
    • Tema 3.4: Métodos No Paramétricos.
    • Tema 3.5: Análisis de la Varianza.
    • Tema 3.6: Diseño de Experimentos.
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO

Prácticas de Ordenador:

Práctica 1: Introducción al paquete estadístico R y Estadística descrip tiva.
Práctica 2: Datos Bivariantes, Multivariantes y Regresión Lineal.
Práctica 3: Distribuciones de Probabilidad y Teorema Central del Límite.
Práctica 4: Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis paramétricos
Practica 5: Contrastes de Hipótesis paramétricos y no paramétricos.
Practica 6: Análisis de la Varianza


7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
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.
Prácticas en aulas de ordenadores [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.
Pruebas de progreso [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT03 0.08 2 S N Se realizarán en clase 2 controles que consistirán en resolver de forma individual varios problemas relacionados con la materia estudiada.
Prueba final [PRESENCIAL] Pruebas de evaluación CB02 CB03 CB04 CB05 CEB01 CG03 CG04 CT03 0.12 3 S S El examen constará 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
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)

8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
Sistema de evaluación Evaluacion continua Evaluación no continua * Descripción
Prueba final 70.00% 70.00%
Realización de actividades en aulas de ordenadores 15.00% 15.00% Evaluación continua: Media de las sesiones de evaluación de prácticas de ordenador.
Evaluación no continua: Examen de prácticas de ordenador, el mismo día del examen final.
Prueba 15.00% 15.00% Evaluación continua: Media de las pruebas de progreso.
Evaluación no continua: Entrega de trabajo, el día de antes del examen final. Y defensa oral del mismo al día siguiente del examen final.
Total: 100.00% 100.00%  
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 4 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 12.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).

Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
  • Evaluación continua:
    Correcto planteamiento de los problemas.
    Resultados correctos.
    Correcta expresión escrita.
    Nota mínima para aprobar la asignatura: 5 puntos de 10.
  • Evaluación no continua:
    Correcto planteamiento de los problemas.
    Resultados correctos.
    Correcta expresión escrita.
    Nota mínima para aprobar la asignatura: 5 puntos de 10.

Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Mismos criterios que convocatoria ordinaria.
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Mismos criterios que convocatoria ordinaria.
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
No asignables a temas
Horas Suma horas
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] 90

Tema 1 (de 3): Fundamentos de Estadística Descriptiva
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 7
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 3
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 3
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] .5

Tema 2 (de 3): Probabilidad elemental
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 7
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 4
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 1.5
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] .5

Tema 3 (de 3): Inferencia Estadística
Actividades formativas Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] 16
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] 8
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Prácticas] 5.5
Pruebas de progreso [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] 1

Actividad global
Actividades formativas Suma horas
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS
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 978-84-9828-186-6 2008 Libro de Prácticas de Ordenador http://knuth.uca.es/ebrcmdr Ficha de la biblioteca
Devore, Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias Thomson 970-686-457-1 2005 Libro de Teoría Ficha de la biblioteca
Fernández Guerrero, Mercedes Manual de estadística para ingenieros Casa Ruiz Morote 84-934398-2-8 2007 Ficha de la biblioteca
García Pérez, Alfonso Ejercicios de estadística aplicada Universidad Nacional de Educación a Distancia 978-84-362-5547-8 2008 Libro de Problemas Ficha de la biblioteca
Letón, Emilio et al. Mini-Vídeos de autoformación http://minivideos.uc3m.es/  
López Cano, Emilio Estadística Empresarial 2020 Libro web 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 Libro web 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 ejemplos resueltos. Ficha de la biblioteca
Novo Sanjurjo, Vicente Problemas de cálculo de probabilidades y estadística Sanz y Torres 84-96094-14-6 2003 Libro de Problemas Ficha de la biblioteca
Peña, Daniel Regresión y diseño de experimentos / Alianza Editorial, 978-84-206-9389-7 2002 Libro de teoría, con ejercicios resueltos. Ficha de la biblioteca
Peña, Daniel Fundamentos de estadística / Alianza Editorial, 978-84-206-8380-5 2008 Libro de teoría, con ejercicios resueltos. Ficha de la biblioteca
Verzani, John Using R for introductory statistics Chapman and Hall/CRC 1-58488-450-9 2005 Libro de Prácticas de Ordenador Ficha de la biblioteca
Walpole, Ronald E. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias Pearson Educación 978-970-26-0936-0 2007 Libro de teoría Ficha de la biblioteca



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