Juan Luis Peralta Sáez

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 Prácticas con Ordenador:

Práctica 1. Distribución en el muestreo.
Práctica 2. Estimación. Teorema central del límite.
Práctica 3. Estimación. Intervalos de confianza.
Práctica 4. Contrastes paramétricos para una población.
Práctica 5. Contrastes paramétricos para dos poblaciones.
Práctica 6. Análisis de la Varianza.
Práctica 7. Contrastes de adecuación al modelo.
Práctica 8. Otros contrastes no paramétricos.
Práctica 9. Regresión Multivariante.
Práctica 10. Diseño de Experimentos.
Práctica 11. Examen.

Para el desarrollo práctico con ordenador de las unidades temáticas
anteriores  se utilizará Statgraphics, Excel/Calc, R, así como  Recursos
Interactivos de Estadística y Webs de interés.

• El alumno podrá realizar un estudio estadístico completo de un tema de su
interés, y con el visto bueno del profesor. El profesor establecerá el carácter
de esta actividad (obligatoria u opcional). En este estudio estadístico
procurará poner en práctica las técnicas, procedimientos e instrumentos
aprendidos a lo largo del curso. Estas actividades se podrán realizar de modo
individual o en equipo.

• El alumno deberá localizar información relacionada con la estadística que le
resulte útil para el futuro desarrollo profesional.

• El alumno deberá resolver problemas, propuestos por él mismo o por el
profesor, con y sin ayuda del ordenador.

• El alumno podrá realizar trabajos de investigación estadística.

Actividades Presenciales:

• Las clases teóricas y prácticas se irán desarrollando en el aula,
intercalando problemas entre las explicaciones teóricas cuando se estime
oportuno.
• En el transcurso de las clases teóricas y prácticas se usarán diversos
medios de proyección, transparencias, cañón de video, etc.
• En las clases teóricas y prácticas se tratará que el alumno adquiera
los conocimientos necesarios para que pueda llegar a alcanzar los objetivos,
adquirir los conocimientos y competencias reseñadas anteriormente.
• En el aula de ordenadores el alumno, en presencia del profesor, resolverá
problemas preparados al efecto, procurando que respondan a cuestiones
relacionadas con su titulación.
• En las tutorías se tratará de resolver las dudas planteadas por los
alumnos sobre las clases teórico/prácticas o sobre las relaciones de problemas
que los alumnos deban realizar.
• Algunos contenidos del programa podrán ser expuestos por alumnos, bajo la
supervisión del profesor.

Actividades No Presenciales:

• El alumno podrá realizar un estudio estadístico completo, es decir, desde su
planteamiento, recogida de datos, análisis estadístico, hasta las conclusiones.
• El alumno podrá realizar trabajos académicamente dirigidos de forma
individual o en grupo, con otros alumnos.
• El alumno dispondrá de documentación adicional para la ampliación y/o
profundización de conocimientos. Esta información se facilitará, y se
actualizará con las aportaciones de los propios alumnos.
• Las clases presenciales se complementarán con materiales y actividades que se
desarrollarán a través del campus virtual de la UCA.

Nº de Horas (indicar total): 87.5

• Clases Teóricas: 28  
• Clases Prácticas: 14  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 3  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 11  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 28  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 3.5  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

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

La calificación final se obtendrá como la media ponderada de las tres
calificaciones de las pruebas anteriores ponderada por el 30% de la nota de
teoría, el 50% de la nota de problemas y el 20% de la nota de ordenador.

En la prueba tipo test, las preguntas erróneas restarán puntos.

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

Las prácticas con ordenador se desarrollarán con diversos programas
informáticos, Statgraphics, Excel/Calc, R, etc. siendo obligatoria la
asistencia a las mismas.

I. ESPEJO MIRANDA, F. FERNÁNDEZ PALACÍN, M. A. LÓPEZ SÁNCHEZ, M. MUÑOZ MÁRQUEZ,
A. M. RODRÍGUEZ CHÍA, A. SÁNCHEZ NAVAS y C. VALERO FRANCO. Inferencia
estadística. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz, 2003. ISBN:
978-84-9828-131-6

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.