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Fichas de asignaturas 2011-12


TEORIA DE LA PROBABILIDAD

Asignaturas
 

  Código Nombre    
Asignatura 40209023 TEORIA DE LA PROBABILIDAD Créditos Teóricos 6
Título 40209 GRADO EN MATEMÁTICAS Créditos Prácticos 1,5
Curso   2 Tipo Obligatoria
Créd. ECTS   6    
Departamento C146 ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA    

 

Pulse aquí si desea visionar el fichero referente al cronograma sobre el número de horas de los estudiantes.

 

Recomendaciones

Se recomienda haber cursado Análisis de funciones de varias variables,
Introducción a la Probabilidad y a la Estadística y cursar simultáneamente
Integración.

 

Profesorado

Nombre Apellido 1 Apellido 2 C.C.E. Coordinador  
MIGUEL ANGEL SORDO DIAZ Catedrático de Escuela Universitaria S

 

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador Competencia Tipo
CB1 Poseer y comprender los conocimientos básicos y matemáticos de los distintos módulos que, partiendo de la base de la educación secundaria general y apoyándose en libros de texto avanzados, se desarrollan en la propuesta de título de Grado en Matemáticas que se presenta. GENERAL
CB2 Saber aplicar esos conocimientos básicos y matemáticos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de las matemáticas y ámbitos en que se aplican directamente. GENERAL
CB3 Saber reunir e interpretar datos relevantes (normalmente de carácter matemático) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. GENERAL
CB4 Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado. GENERAL
CB5 Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. GENERAL
CE1 Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos. ESPECÍFICA
CE2 Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de las matemáticas. ESPECÍFICA
CE3 Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos. ESPECÍFICA
CE5 Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos. ESPECÍFICA
CE6 Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan. ESPECÍFICA
CE7 Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas. ESPECÍFICA
CT1 Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos. GENERAL
CT3 Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas GENERAL
CT4 Saber gestionar el tiempo de trabajo. GENERAL

 

Resultados Aprendizaje

Identificador Resultado
R1 Manejar vectores aleatorios y conocer su utilidad para la modelización de fenómenos reales
R2 Utilizar el concepto de independencia y aplicar en casos sencillos el teorema central del límite

 

Actividades formativas

Actividad Detalle Horas Grupo Competencias a desarrollar
01. Teoría
Clase teórica impartida por el profesor, asistido
con medios audiovisuales, en la que se enseñan
los contenidos básicos de un tema y se resuelven
problemas que ayuden a comprender las nociones
introducidas.
48 Grande CB1 CB2 CB3 CE1 CE2 CE3 CT1
03. Prácticas de informática
Sesiones en las que los alumnos aplicarán los
conocimientos adquiridos en las clases teóricas
al manejo de datos mediante un software
estadístico de referencia, a ser posible de
licencia libre, y que utilizarán para la
resolución de problemas propuestos en dichas
sesiones.
12 Reducido CB2 CB3 CB4 CE5 CE6 CE7 CT3 CT4
09. Actividades formativas no presenciales
Estudio y trabajo individual y autónomo
71 Reducido CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT1 CT3 CT4
10. Actividades formativas de tutorías
Tutorías individuales y/o colectivas, pudiendo
ser presenciales y/o virtuales.
9 Reducido CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT1 CT3
11. Actividades de evaluación
Sesiones donde se realizarán las diferentes
pruebas de progreso periódico.
10 Grande CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT3 CT4

 

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.
Para superar la asignatura, el alumno debe alcanzar o superar la calificación
final de 5 puntos sobre 10.

 

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades Medios, Técnicas e Instrumentos Evaluador/es Competencias a evaluar
Controles periódicos de adquisición de conocimientos Cuestiones teóricas y ejercicios prácticos que podrán ser de tipo test y desarrollarse en el aula de informática.
  • Profesor/a
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7
Realización de prácticas informáticas En las sesiones prácticas de informática se podrá proponer la resolución de ejercicios mediante software estadístico
  • Profesor/a
CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE5 CE6 CE7 CT4
Realización de una prueba final sobre la asignatura completa Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos
  • Profesor/a
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CT1 CT3 CT4

 

Procedimiento de calificación

El alumno podrá obtener un 30% de la nota final a través de las actividades
realizadas (controles periódicos y prácticas de informática) durante el curso y
el resto corresponderá al examen final.

 

Descripcion de los Contenidos

Contenido Competencias relacionadas Resultados de aprendizaje relacionados
            Tema 1: VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS. Función de distribución. Función de densidad. Funciones de una variable
aleatoria. Momentos. Función generatriz. Función característica. Desigualdades: Markov, Chebychev.

        
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT1 CT3 CT4 R1
            Tema 2: VARIABLES ALEATORIAS MULTIDIMENSIONALES. Distribuciones marginales y condicionadas. Cópulas. Variables
aleatorias independientes. Funciones de varias variables aleatorias. Correlación, covarianzas y momentos. Esperanza y
varianza condicionada.


        
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT1 CT3 CT4 R1
            Tema 3: MODELOS DE DISTRIBUCIONES. Principales modelos de distribuciones discretas.    - Modelos de distribuciones
continuas univariantes: Uniforme, Gamma, Exponencial, Chi-cuadrado, Beta, Cauchy, Normal. Distribución normal
bivariante.
        
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT1 CT3 CT4 R1 R2
            Tema 4: TEOREMAS LÍMITE. Tipos de convergencia: convergencia en ley, en probabilidad, en media de orden r y casi
segura. Leyes de los grandes números. Teorema Central del límite
        
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CT1 CT3 CT4 R2

 

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Rohatgi, V.K. (1976). An Introducction to Probability Theory and Mathematical Statistics. John Wiley and sons. New York.

- Rohatgi, V.K., Ehsanes Saleh, A.K  (2001) An introduction to Probability and Statistics, Wiley&Sons, Incorporated, John

- García García, V., Ramos Romero, H., Sordo Díaz, M.A. (2008). "193 problemas resueltos de cálculo de probabilidades". Sevicio de Publicaciones de la UCA.

 

 

Bibliografía Específica

- Martín-Pliego López, F. J., Ruiz-Maya Pérez, L. (2007). Fundamentos de Probabilidad. Paraninfo.

- Ross, S. M. (1989). Introduction to Probability Models. Academic Press

 

Bibliografía Ampliación

-  Ash, Robert (1970). Basic Probability Theory. Wiley&Sons

-  Ash, R.B., Doleans-Dade, C.A. (1999). Probability and Measure Theory, 2nd. Ed., Academic Pres

 .- Feller, W. (1984). An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol 1y 2,  Ed. Mir.

-  Hernández Morales, V., Vélez Ibarrola R. (1995). Dados, modelos y urnas. UNED.

- Kallenberg, O.(2002): Foundations of Modern Probability 2nd ed. Springer,

- Loéve, M. (1978) Probability Theory 3rd ed., Springer.

- Mood, A.F. Graybill, F., Boes, D.  (1974): "Introduction to the theory of statistics". Ed.McGraw-Hill.

 

- Ross, S.M. (2007): "Introducción a la Estadística". Ed. Reverté.

- Quesada, V., Pardo, L. (1987). Curso Superior de Probabilidades. PPU, Barcelona.

- Shiryaev (1996). Probability. Springer, New York.    7.     

- Spiegel, Murray (1998) Probabilidad y Estadística; Mc Graw-Hill

 

 

 

 

 

 

 

 

 

El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.