Juan Luis Peralta Sáez,
Santiago Fandiño Patiño

Conocer y comprender los fundamentos y métodos de análisis no determinista
aplicados a problemas de ingeniería en informática de gestión.
Estimular el interés del alumno por la Estadística en general, como ciencia que
se ocupa de investigar la realidad mediante la construcción de modelos.

UNIDAD TEMÁTICA 1: FUNDAMENTOS DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.

Lección 1. Introducción a la Inferencia Estadística.
Lección 2. Introducción a la Teoría de Muestras.
Lección 3. Muestreo aleatorio simple y con reposición.
Lección 4. Otros tipos de muestreo.
Lección 5. Distribuciones asociadas a la normal.

UNIDAD TEMÁTICA 2: ESTIMACIÓN.

Lección 6. Muestreo en poblaciones normales.
Lección 7. Estimación puntual paramétrica.
Lección 8. Algunas propiedades de los estimadores.
Lección 9. Estimadores de máxima verosimilitud.
Lección 10. Estimación por intervalos de confianza.

UNIDAD TEMÁTICA 3: CONTRASTES DE HIPÓTESIS.

Lección 11. Conceptos básicos.
Lección 12. Contrastes paramétricos para una población.
Lección 13. Contrastes paramétricos para dos poblaciones.
Lección 14. Contrastes de adecuación del modelo.
Lección 15. Otros contrastes no paramétricos.
Lección 16. Análisis de frecuencias.

UNIDAD TEMÁTICA 4: MODELOS LINEALES.

Lección 17. Análisis de la varianza.
Lección 18. Validación del modelo y comparaciones múltiples.
Lección 19. El modelo de regresión lineal simple.
Lección 20. Validación del modelo y predicción.
Lección 21: Regresión Multivariante.
Lección 22: Diseño de experimentos.


Contenido Práctico:

Práctica 1. Estimación. Teorema Central del Límite.
Práctica 2. Estimación y Contraste.
Práctica 3. Análisis de la Varianza.
Práctica 4. Regresión Multivariante.
Práctica 5. Diseño de Experimentos.

Las clases presenciales se complementarán con material expuesto a través de una
Web de la asignatura.

La evaluación se realizará mediante tres pruebas: Una prueba tipo test, un
examen de problemas y un examen  práctico con ordenador.

La puntuación del test representará el 30% de la nota final. La puntuación del
examen de problemas que representará el 50% de la nota final. Y la puntuación
de las prácticas con ordenador representará el 20% de la nota final. En ningún
caso se mantendrán las calificaciones de una convocatoria para las siguientes.

Tanto la participación en Seminarios como la realización de proyectos de
investigación estadística, se valorarán individualmente, ya que la
participación en ambos es voluntaria.

A. GÁMEZ y L. MARÍN,  Estadística para ingenieros técnicos. Universidad de
Cádiz. Servicio de Publicaciones, 2000.

H. LARSON,  Introducción a la teoría de probabilidades e inferencia
estadística. Limusa, 1978.

I.R. MILLER y J.E. FREUND,  Probabilidad y estadística para ingenieros. Cuarta
Edición. Prentice Hall, 1992

D. PEÑA,  Estadística. Modelos y métodos. 1. Fundamentos. Editorial A.U.T.,
1995.

R. RODRÍGUEZ  HUERTAS., Prácticas de Estadística con Statgraphics. Copistería
San Rafael, 2002.

A. SARABIA, C. MATÉ,  Problemas de probabilidad y estadística. CLAGSA, 1993.

R. E. WALPOLE y R. H. MYERS,  Probabilidad y estadística. McGraw-Hill, 1992.

E. URIEL,  Análisis de datos. Series temporales y análisis multivariante..
Editorial AC. 1995.

D. PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Estadística. Modelos y Métodos. 2. Modelos lineales
y series temporales. Alianza Universidad Textos, 1992. Segunda edición.

Bibliografía complementaria:
R. L. Scheafer y McClave. Probabilidad y estadística para ingeniería. Grupo
Editorial Iberoamérica 1993.

Jorge Ollero y otros., Diseño y Análisis Estadístico de Experimentos. Grupo
editorial Universitario. 1997

J.L. Ortega,  Problemas de inferencia estadística. (Muestreo y control de
calidad). Tebar Flores

Sharon L. Lorh, Muestreo (Diseño y Análisis). Thompson.