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Curso:
2006-2007
Centro:
FACULTAD DE CIENCIAS EXPERIMENTALES
Estudios:
LICENCIATURA EN CIENCIAS AMBIENTALES
Asignatura:
ESTADÍSTICA
Código:
45004103
Ciclo:
2º
Curso:
4º
Cuatrimestre:
1º
Carácter:
TRONCAL
Créditos teóri.: 3
Créditos práct.: 3
Profesora:
YOLANDA DEL ÁGUILA DEL ÁGUILA
Area:
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento: ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA APLICADA
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I. TEMARIO.
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: 2 de Pearson, t de Student y F de Snedecor.
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.
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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.
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.
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.
TEMA 9. EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
9.1. El modelo de regresión lineal simple.
9.2. Estimación e inferencia de los parámetros del modelo.
9.3. Coeficiente de determinación.
9.4. Comprobación de las hipótesis del modelo.
9.5. Transformaciones en regresión simple.
TEMA 10. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE
10.1.
10.2.
10.3.
10.4.
Introducción al Análisis Multivariante.
Análisis factorial.
Análisis discriminante.
Análisis de conglomerados.
Prácticas de ordenador.
Se completará la asignatura con prácticas de ordenador en el aula de informática con el paquete
estadístico Statgraphics Plus, donde se aplicarán las técnicas estadísticas estudiadas en teoría.
Práctica 1: Introducción a Statgraphics Plus.
Práctica 2: Estadística descriptiva.
Práctica 3: Cálculo de probabilidades. Distribuciones de probabilidad.
Práctica 4: Inferencia Estadística.
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II. BIBLIOGRAFIA.
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Ardanuy, R. y Martín, Q. Estadística para Ingenieros. Hespérides, 1993.
Barnett, V. Environmental Statistics. Methods and Applications. Wiley, 2004.
Berthouex, P. M. y Brown, L. C. Statistics for Environmental Engineers. Lewis Publishers, 1994.
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.
Horra, J. de la. Estadística aplicada. Díaz de Santos, 2001.
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.
Peña, D. Fundamentos de Estadística. AC, 2001.
Peña, D. Regresión y Diseño de Experimentos. AC, 2002.
Peña, D. Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill, 2002.
Pérez, C. Estadística práctica con Statgraphics. Prentice Hall, 2002.
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.
III. CRITERIOS DE EVALUACIÓN
La evaluación de la asignatura consistirá en una prueba escrita de carácter teórico-práctico en la que se
valorará el grado de asimilación de los contenidos por parte de los alumnos y una prueba práctica con
ordenador que deberá resolverse utilizando un paquete estadístico. La puntuación final de la asignatura se
obtendrá ponderando las calificaciones obtenidas en la prueba escrita y en la prueba práctica. Para superar
la asignatura se deberá obtener un mínimo de 5 puntos.
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