- Info
Fichas de asignaturas 2013-14
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Código |
Nombre |
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| Asignatura |
40210003 |
ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN
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Créditos Teóricos |
5 |
| Título |
40210 |
GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA |
Créditos Prácticos |
2,5 |
| Curso |
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1 |
Tipo |
Obligatoria |
| Créd. ECTS |
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6 |
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| Departamento |
C146 |
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
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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
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Nombre
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Apellido 1
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Apellido 2
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C.C.E.
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Coordinador
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| Inmaculada |
Espejo |
Miranda |
Ayudante doctor |
S |
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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.
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Identificador
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Competencia
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Tipo
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| 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
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Identificador
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Resultado
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| 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
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Actividad
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Detalle
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Horas
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Grupo
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Competencias a desarrollar
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| 01. Teoría |
Trabajo presencial en el aula, a través de clases
de teoría analizando los contenidos básicos. |
40 |
Grande |
B1.2
T1
T5
T9
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| 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
|
| 10. 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
|
| 11. 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 |
Reducido |
B1.1
B1.2
T1
T5
T6
T9
|
| 12. 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
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Tarea/Actividades
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Medios, Técnicas e Instrumentos
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Evaluador/es
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Competencias a evaluar
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| Prueba final |
Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico y práctico |
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B1.1
B1.2
T1
T6
T9
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| Pruebas de progreso |
Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sobre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado. |
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B1.1
B1.2
T2
T5
T6
T9
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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
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Contenido
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Competencias relacionadas
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Resultados de aprendizaje relacionados
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1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
1.1. Resúmenes gráficos y numéricos de datos.
1.2. Relación entre variables: covarianza, recta de regresión y coeficiente de correlación.
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B1.1
B1.2
T1
T2
T5
T6
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R-04
R-08
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2. PROBABILIDAD
2.1. Introducción a la probabilidad.
2.2. Variables aleatorias discretas y continuas.
2.3. Modelos de probabilidad importantes: Bernouilli, Binomial, Poisson, Normal y Exponencial.
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B1.1
B1.2
T6
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R-05
R-08
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3. INFERENCIA ESTADÍSTICA
3.1. Muestreo aleatorio, estadísticos y noción de estimación puntual. Distribuciones Chi-cuadrado, t (Student), F.
3.2. Intervalos de confianza para proporciones (muestras grandes) y media de una población Normal. Determinación del
mínimo tamaño muestral en estos casos.
3.3. Contrastes de hipótesis. Planteamiento del problema y formulación de la hipótesis nula y alternativa. Nivel de
significación y región de rechazo. Algunos ejemplos para una población normal.
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B1.1
B1.2
T6
T9
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R-05
R-06
R-08
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4. OPTIMIZACIÓN
4.1. Introducción a la investigación operativa, ejemplos ilustrativos.
4.2. Introducción a la programación lineal. Conceptos básicos.
4.3. Algoritmo del Simplex.
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B1.1
B1.2
T6
T9
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R-07
R-08
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Bibliografía
Bibliografía Básica
ESTADÍSTICA
-
Ellison, S.L.R, Barwick, V.J., Farrant, T.J.D.(2009). Practical Statistics for the Analytical Scientist. A Bench guide (2nd Ed). Royal Society of Chemistry.
OPTIMIZACIÓN
Bibliografía Específica
ESTADISTICA
- Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide.
- Montgomery, D. (1991). Diseño y análisis de experimentos. Grupo Editorial Iberoamericana.
- 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. 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.
Bibliografía Ampliación
ESTADISTICA
- González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Sant
- De la Horra, J. (2003). Estadística Aplicada. 3ª Edición, Díaz de Santos.
- Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. México, Limusa Weley.
OPTIMIZACIÓN
- Bazaraa, M. y Shetty, C. (1979). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Wiley.
- 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.
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.
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Asignaturas
