Fichas de asignaturas 2011-12
|
ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN |
Asignaturas
|
|
| ||
| Asignatura |
|
| | |
| Profesorado |
|
| | |
| Competencias |
|
| | |
| Resultados Aprendizaje |
|
| | |
| Actividades Formativas |
|
| | |
| Sistemas de Evaluación |
|
| | |
| Contenidos |
|
| | |
| Bibliografía |
|
| Código | Nombre | |||
| Asignatura | 40210003 | ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN | Créditos Teóricos | 5 |
| Título | 40210 | GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA | Créditos Prácticos | 2,5 |
| Curso | 1 | 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.
Requisitos previos
Aunque no hay requisitos previos, es recomendable tener una buena formación matemática.
Recomendaciones
Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato.
Profesorado
| Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
| ANTONIO MANUEL | RODRIGUEZ | CHIA | Profesor Titular Universidad | 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 |
| B1.1 | Resolver problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería | ESPECÍFICA |
| B1.2 | 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 | ESPECÍFICA |
| T1 | Capacidad de análisis y síntesis | GENERAL |
| T2 | Capacidad de organización y planificación | GENERAL |
| T5 | Capacidad para la gestión de datos y la generación de información /conocimiento | GENERAL |
| T6 | Capacidad para la resolución de problemas | GENERAL |
| T9 | Capacidad de razonamiento crítico | GENERAL |
Resultados Aprendizaje
| Identificador | Resultado |
| R-04 | 1. Sintetizar y analizar conjunto de datos. |
| R-05 | 2. Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales y los principales métodos de la inferencia estadística. |
| R-06 | 3. Conocer los principios y aplicaciones del diseño de experimentos. |
| R-07 | 4. Reconocer problemas de optimización. Construir y resolver modelos de sistemas. |
| R-08 | 5. Poder aprovechar las capacidades y facilidades que ofrece el uso de ordenadores personales y los programas informáticos para realizar el tratamiento estadístico necesario en cualquier proceso de medida. |
Actividades formativas
| Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
| 01. Teoría | Trabajo presencial en el aula, a través de clases de teoría analizando los contenidos básicos. |
40 | Grande | B1.2 T1 T5 T9 |
| 02. Prácticas, seminarios y problemas | Trabajo presencial en el aula, a través de clases prácticas basadas en la resolución y/o importación de problemas. |
10 | Mediano | B1.1 B1.2 T1 T2 T5 T6 T9 |
| 03. Prácticas de informática | Se llevarán a cabo sesiones de ordenador basadas en la resolución de problemas; en estas sesiones el alumno aplicará las herramientas informáticas de un programa apropiado. |
10 | Reducido | B1.1 B1.2 T1 T2 T5 T6 T9 |
| 09. Actividades formativas no presenciales | Estudio y trabajo individual. El objetivo último de esta actividad es que el alumno, por medio de sesiones de estudio individual, comprenda los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, así como la realización de búsquedas bibliográficas. |
78 | Reducido | B1.1 B1.2 |
| 10. Actividades formativas de tutorías | Seminarios y tutorías en grupo. Se realizará un seguimiento temporal de la adquisición de conocimientos a través de clases interactivas. |
7.5 | Reducido | B1.1 B1.2 T1 T5 T6 T9 |
| 11. Actividades de evaluación | Sesiones periódicas a través de las cuales llevarán a cabo las diferentes pruebas de progreso. |
5 | Grande | B1.1 B1.2 T1 T5 T6 T9 |
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.
Procedimiento de Evaluación
| Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
| Prueba final | Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico y práctico |
|
B1.1 B1.2 T1 T6 T9 |
| Pruebas de progreso | Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sbre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado. |
|
B1.1 B1.2 T2 T5 T6 T9 |
Procedimiento de calificación
El alumno podrá obtener hasta un 30% de la nota final a través de las actividades realizadas en las pruebas de progreso y el resto corresponderán a la prueba final.
Descripcion de los Contenidos
| Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
|
B1.1 B1.2 T1 T2 T5 T6 | R-04 R-08 |
2. PROBABILIDAD
|
B1.1 B1.2 T6 | R-05 R-08 |
3. INFERENCIA ESTADÍSTICA
|
B1.1 B1.2 T6 T9 | R-05 R-06 R-08 |
4. OPTIMIZACIÓN
|
B1.1 B1.2 T6 T9 | R-07 R-08 |
Bibliografía
Bibliografía Básica
ESTADÍSTICA
- Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide.
- Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
- Espejo, I. et al. (2007). Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
- González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos.
- Montgomery, D. (1991). Diseño y análisis de experimentos. Grupo Editorial Iberoamericana.
- Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. México, Limusa Weley.
- Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo
- Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson.
OPTIMIZACIÓN
- Bazaraa, M. y Shetty, C. (1979). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Wiley.
- Bazaraa, M. S. y Jarvis, J. J. (1996). Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa.
- Calvete, H. I, y Mateo, P. M. (1994). Programación Lineal, Entera y Meta. Problemas y Aplicaciones, Prensa Universitaria de Zaragoza.
- Chong, E. and Żak S. (1996). An Introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.
- Hillier, Frederick S., Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw--Hill.
- Luenberger, David E. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana.
- Salazar González, J.J. (2001). Programación matemática. Editorial Díaz de Santos, S.A.
- Ríos Insua, S. (1996). Investigación Operativa. Programación Lineal y Aplicaciones. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.
- Winston, Wayne L. (1994). Investigación de Operaciones. Grupo Editorial Iberoamericana.
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.
