- Info
Fichas de asignaturas 2013-14
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Código |
Nombre |
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| Asignatura |
40906004 |
ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN
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Créditos Teóricos |
5 |
| Título |
40906 |
GRADO EN ARQUITECTURA NAVAL E INGENIERÍA MARÍTIMA |
Créditos Prácticos |
2,5 |
| Curso |
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1 |
Tipo |
Obligatoria |
| Créd. ECTS |
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6 |
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| Departamento |
C101 |
MATEMATICAS |
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| Departamento |
C146 |
ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
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Si desea visionar el/los fichero/s referente/s al cronograma sobre el número de horas de los estudiantes pulse sobre su nombre:
Requisitos previos
Ninguno
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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| Mª. JOSE |
BENÍTEZ |
CABALLERO |
PROFESORA SUSTITUTA INTERINA |
N |
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| Juan Antonio |
Rueda |
Benítez |
Profesor Interino Sustituto |
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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| B01 |
Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan
plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos
sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo
diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales;
métodos numéricos; algorítmicos numéricos; estadísticos y
optimización |
ESPECÍFICA |
| G03 |
Capacidad para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y
versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones basándose en los
conocimientos adquiridos en materias básicas y tecnológicas |
ESPECÍFICA |
| G04 |
Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones,
creatividad, razonamiento crítico y para comunicar y transmitir
conocimientos, habilidades y destrezas |
ESPECÍFICA |
| T01 |
Capacidad para la resolución de problemas |
GENERAL |
Resultados Aprendizaje
|
Identificador
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Resultado
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| R-01 |
1.- Sintetizar y analizar conjuntos de datos. |
| R-02 |
2.- Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales. |
| R-03 |
3.- Aplicar los principales métodos de la Inferencia Estadística. |
| R-04 |
4.- Identificar problemas de Optimización. |
| R-05 |
5.- Resolver problemas de Optimización aplicados a la Ingeniería. |
| R-06 |
6.- Aplicar las técnicas mediante un software estadístico. |
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
|
| 01. Teoría |
Trabajo presencial en el aula, a través de clases
de teoría analizando los contenidos básicos.
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40 |
Grande |
B01
G03
G04
|
| 02. Prácticas, seminarios y problemas |
Trabajo presencial en el aula, a través de clases
prácticas basadas en la resolución y/o
impostación de problemas.
Paralelamente a las clases teóricas, se proponen
clases de problemas interesantes que recogen los
temas tratados de forma teórica, con el objeto de
profundizar todos los aspectos de la asignatura.
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10 |
Mediano |
B01
G03
G04
T01
|
| 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 |
B01
G04
T01
|
| 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. |
85 |
Reducido |
B01
G03
G04
T01
|
| 12. Actividades de evaluación |
Sesiones periódicas a través de las cuales
llevarán a cabo las diferentes pruebas de
progreso. Estas actividades se programarán
reservando aula en horario adecuado no
coincidente con otras actividades. |
5 |
Grande |
B01
G03
G04
T01
|
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 deberá tener
un mínimo de un 50% de la parte de Estadística y un mínimo del 50% en la parte de
Optimización.
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 tanto de la parte de Estadística como de la parte de Optimización. |
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B01
G03
G04
T01
|
| 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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B01
T01
|
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 corresponderá 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
|
B01
G03
G04
T01
|
R-01
R-06
|
2.- Teoría de la Probabilidad
|
B01
G03
G04
T01
|
R-02
R-06
|
3.- Inferencia Estadística
|
B01
G03
G04
T01
|
R-03
R-06
|
4.- Optimización
|
B01
G03
G04
T01
|
R-04
R-05
R-06
|
5.- Optimización lineal
|
B01
G03
G04
T01
|
R-01
R-04
R-05
|
6.- Optimización no lineal
|
B01
G03
G04
T01
|
R-01
R-04
R-05
|
Bibliografía
Bibliografía Básica
ESTADÍSTICA
- Arriaza Gómez, A.J. et al. (2008). Estadística básica con R y R-Commander. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. ISBN: 978-84-9828-186-6
- 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.
- Montgomery, D. (1991). Introducción al Control Estadístico de la Calidad. México, 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
-
Steven C. Chapra, Raymond P. Canale (1999). Métodos Numéricos para Ingenieros. McGraw-Hill
-
Bazaraa, M. S. y Jarvis, J. J. (1996). Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa.
-
Luenberger, David E. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana.
-
Calvete, H. I, y Mateo, P. M. (1994). Programación Lineal, Entera y Meta. Problemas y Aplicaciones, Prensa Universitaria de Zaragoza.
Bibliografía Ampliación
ESTADÍSTICA
OPTIMIZACIÓN
-
Bazaraa, M. y Shetty, C. (1979). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Wiley.
-
Chong, E. and Żak S. (1996). An Introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.
-
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
