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Comisionado para el Espacio Europeo
GUÍA DOCENTE DE ASIGNATURA
CURSO 2009/2010
1.1.Nombre
Estadística
1.2. Código de
la asignatura
45004103
1.3.Plan
2000
1.4.Curso
académico
1.6. Curso de la
Titulación
4º
1.7.Tipo
Troncal
1.8. Cuatrimestre
1.10. Utilización
plataforma
virtual
WEBCT
1.11.1. Horas
presenciales
del estudiante
2009/2010
6 (6 LRU)
Organización
de las
actividades
Actividades previstas para el aprendizaje y distribución horaria del trabajo del
estudiante por actividad(estimación en horas)
II. ACTIVIDADES
NO
PRESENCIALES
DEL
ESTUDIANTE
60
1.5. Ciclo
formativo
Grado
Primer cuatrimestre
1.11.2. Horas
no
presenciales
del estudiante
1.11. Créditos
ECTS
I. ACTIVIDADES
DEL
ESTUDIANTE
PRESENCIALES
/ON LINE
99
Horas
Sesiones de contenido Teórico
21
Sesiones de contenido Práctico
20
Prácticas en ordenador
14
Tutorías individuales
Tutorías colectivas
Realización de pruebas de evaluación
5
Trabajo en grupo, Trabajo individual (preparación de exámenes, horas de
estudio, consultas en aula virtual, realización de pruebas en aula virtual, etc)
Organización de actividades
99
(Trabajo Autónomo)
159
TOTAL HORAS DE TRABAJO DEL ESTUDIANTE
2. DATOS DE LA PROFESORA
2.1. Nombre
Yolanda del Águila del Águila
2.2. Departamento
Estadística y Matemática Aplicada
2.3. Despacho
2.32 CITE III
2.4. Horario de tutoría
Consultar página web
2.5. Teléfono
950015518
2.6. E-mail
[email protected]
DATOS DE LA PROFESORA
www.ual.es
Ctra.Sacramento La Cañada de San Urbano 04120 Almería (España) Telf.: 950 0153 29
FA X: 950 01 40 44
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
2.1. Nombre
Isabel María Ortiz Rodríguez
2.2. Departamento
Estadística y Matemática Aplicada
1
Comisionado para el Espacio Europeo
2.3. Despacho
2.36 CITE III
2.4. Horario de tutoría
Consultar página web
2.5. Teléfono
95001566
2.6. E-mail
[email protected]
3. ELEMENTOS DE INTERÉS PARA EL APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA
3.1. Justificación de los contenidos
La asignatura troncal Estadística es la continuación de la asignatura obligatoria Bases de la Estadística que se imparte en
segundo curso. Se centra en el conocimiento de los modelos probabilísticos más usuales, así como el estudio de
diferentes técnicas de Inferencia Estadística y su aplicación en análisis de datos medioambientales.
TEMA 1. VARIABLE ALEATORIA UNIDIMENSIONAL
1.1. Variable aleatoria.
1.2. Variables aleatorias discretas.
1.3. Variables aleatorias continuas.
1.4. Esperanza matemática.
1.5. Momentos de una variable aleatoria. Varianza.
1.6. Mediana, moda y cuantiles.
1.7. Función generatriz de momentos.
1.8. Desigualdad de Tchebychev.
TEMA 2. MODELOS DE DISTRIBUCIONES DISCRETAS
2.1. Distribución de Bernoulli.
2.2. Distribución Binomial.
2.3. Distribución de Poisson.
2.4. Distribución Hipergeométrica.
2.5. Distribución Binomial Negativa.
TEMA 3. MODELOS DE DISTRIBUCIONES CONTINUAS
3.1. Distribución Uniforme.
3.2. Distribución Exponencial.
3.3. Distribución Normal.Teorema Central del Límite.
3.4. Distribuciones asociadas al muestreo: Chi-cuadrado de Pearson, t de Student y F de Snedecor.
BLOQUE II. INFERENCIA ESTADÍSTICA
TEMA 4. ESTIMACIÓN PUNTUAL PARAMÉTRICA
4.1. Planteamiento general de la Inferencia Estadística.
4.2. Muestra. Estadístico. Estimador.
4.3. Propiedades de los estimadores puntuales.
4.4. Métodos de obtención de estimadores puntuales.
TEMA 5. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA
5.1. Introducción.
5.2. Construcción general de intervalos de confianza.
5.3. Intervalos de confianza en poblaciones normales.
5.4. Intervalos de confianza para proporciones.
TEMA 6. CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICOS
6.1. Introducción. Conceptos básicos.
6.2. Metodología del contraste de hipótesis.
6.3. Contrastes de hipótesis de uso más frecuente.
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BLOQUE I. PROBABILIDAD
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TEMA 7. CONTRASTES DE HIPÓTESIS NO PARAMÉTRICOS
7.1. Introducción.
7.2. Contrastes de bondad de ajuste.
7.3. Contrastes de independencia.
7.4. Contrastes de aleatoriedad.
3.2. Materia con la que se relaciona en el Plan de Estudios
La asignatura está relacionada con las del área de Matemáticas y por su carácter instrumental con todas las de tipo
experimental que precisen de técnicas de tratamiento de datos.
3.4.Conocimientos necesarios para abordar la asignatura
Conocimientos básicos en Análisis Matemático y Álgebra.
3.5. Requisitos previos recogidos en la memoria de la Titulación
Ninguno.
4. COMPETENCIAS
4.1. Competencias generales



Capacidad para resolver problemas
Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información proveniente de diversas
fuentes)
Capacidad para aprender a trabajar de forma autónoma
4.2. Competencias específicas desarrolladas



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TEMA 8. ANÁLISIS DE LA VARIANZA
8.1. Introducción. El modelo de Análisis de la Varianza.
8.2. Estimación de parámetros.
8.3. Construcción del contraste. Tabla ANOVA.
8.4. Contrastes múltiples de medias.
8.5. Comprobación de las hipótesis del modelo.
8.6. Contraste de Kruskal-Wallis.
Tratamiento de datos e interpretación de resultados estadísticos
Aplicación de los conocimientos a la práctica
Manejo de programas estadísticos
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5. OBJETIVOS/ RESULTADOS DE APRENDIZAJE








6. BLOQUES TEMÁTICOS, METODOLOGÍA Y PLANIFICACIÓN DE LAS ACTIVIDADES
PREVISTAS
Contexto
Bloques temáticos y
temas
Modalidades organizativas
Sesiones de contenido teórico
Bloque I.
PROBABILIDAD
Procedimientos y actividades
formativas
Clase magistral participativa
Presencial
No
presencial
10
15
14
20
11
16
20
48
Resolución de problemas
Sesiones de contenido
práctico
Exposición de trabajos
Trabajo en equipo
Prácticas en ordenador
Sesiones de contenido teórico
Bloque II.
INFERENCIA
ESTADÍSTICA
Clase magistral participativa
Resolución de problemas
Sesiones de contenido
práctico
Exposición de trabajos
Trabajo en equipo
Prácticas en ordenador
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
Conocer el concepto de variable aleatoria, función masa de probabilidad, función de densidad y función de
distribución, entre otros, básicos para el desarrollo de temas posteriores. Conocer algunas características de
especial interés asociadas a una variable aleatoria.
Conocer y manejar distintos modelos de variables aleatorias de uso frecuente tanto discretas como continuas, en
especial la distribución Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial y Normal. Teorema Central del Límite y
distribuciones asociadas a la Normal.
Conocer y manejar los conceptos básicos de Inferencia Estadística: población, muestra aleatoria, parámetro,
estadístico, estimador y estimación.
Conocer estimadores puntuales de especial interés, manejar métodos para la obtención de estimadores
puntuales y comprobar que propiedades verifican los estimadores puntuales.
Construcción general de intervalos de confianza. Intervalos de confianza para una y dos poblaciones normales e
intervalos de confianza para proporciones.
Conocer los conceptos básicos de contrastes de hipótesis: hipótesis estadística, región crítica, tipos de errores,
nivel de significación, potencia y p-valor. Contrastes paramétricos para poblaciones normales y para
proporciones.
Conocer distintos contrastes no paramétricos: contrastes de bondad de ajuste, de independencia para tablas de
contingencia, de aleatoriedad y de localización.
Conocer y manejar la generalización del contraste de comparación de medias de dos poblaciones normales
independientes al caso de k poblaciones conocido como Análisis de la Varianza.
Conocimiento y manejo del paquete estadístico Statgraphics Plus.
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Comisionado para el Espacio Europeo
7. PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN DE LAS COMPETENCIAS
7.1. Criterios de evaluación
La evaluación de los conocimientos y competencias se realizará mediante un examen teórico-práctico, un examen de
prácticas de ordenador y la asistencia a clase con participación activa en las sesiones teóricas y prácticas. En el examen
teórico-práctico se valorará el grado de comprensión que el alumno ha adquirido de la materia, la claridad y explicación
de los procedimientos seguidos en la resolución de problemas y la corrección de los resultados.
7.1.2. Porcentajes de evaluación
7.2. Instrumentos de evaluación



Examen teórico-práctico
Prácticas en ordenador
Participación activa en las sesiones académicas y asistencia a clase
7.4. Mecanismos de seguimiento





Asistencia y participación a clases de teoría y prácticas.
Asistencia a tutorías
Participación en aula virtual
Entrega de actividades
Control periódico de adquisición de conocimientos.
8. BIBLIOGRAFÍA DE LA ASIGNATURA
8.1. Bibliografía recomendada












Cao, R. y otros. Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Pirámide, 2001.
Casas Sánchez, J.M. Inferencia Estadística. Centro de Estudios Ramón Areces, 1997.
Casas Sánchez, J.M. y otros. Problemas de Estadística. Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Pirámide, 1998.
Fernández Abascal, H. y otros: Ejercicios de Cálculo de Probabilidades. Ariel, 1995.
González, M.T. y Pérez de Vargas, A. Estadística Aplicada: una visión instrumental. Díaz de Santos, 2009.
Montgomery, D.C. y Runger, G.C. Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. Limusa Wiley, 2002.
Moore, P. y Cobby, J. Introductory Statistics for Environmentalists. Prentice Hall, 1998.
Pérez, C. Estadística práctica con Statgraphics. Prentice Hall, 2002.
Ross, S. M. Introducción a la Estadística. Reverté, 2007.
Shaefer, S.J. y Theodore, L. Probability and Statistics Applications for Environmental Science. CRC Press, 2007.
Uña, I., Tomeo, V. y San Martín, J. Lecciones de Cálculo de Probabilidades. Thomson, 2003.
Walpole, R.E., Myers, R.H. y Myers, S.L. Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Prentice Hall,1999.
8.2. Direcciones Web


www.ual.es
Ctra.Sacramento La Cañada de San Urbano 04120 Almería (España) Telf.: 950 0153 29
FA X: 950 01 40 44
 Examen teórico-práctico: 60% de la calificación final*
 Prácticas en ordenador: 30% de la calificación final
 Participación activa en las sesiones académicas y asistencia a clase: 10% de la calificación final
* Para superar la asignatura será necesario obtener en el examen teórico-práctico una calificación mínima de 5 en una
escala de 0 a 10 puntos.
Bioestadística: métodos y aplicaciones, por Francisca Ríus Díaz, Francisco Javier Barón Lopez, Elisa Sánchez Font y
Luis Parras Guijosa de la Universidad de Málaga: http://www.bioestadistica.uma.es/libro/
Apuntes y vídeos de Bioestadística por Francisco Javier Barón López del de la Universidad de Málaga:
http://campusvirtual.uma.es/est_fisio/apuntes/
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