Profesorado

Antonio Sánchez Navas
Mª Auxiliadora López Sánchez

Objetivos

El objetivo principal que nos marcamos con la impartición de esta
asignatura es
que los alumnos sean capaces de abordar modelos estadísticos
multivariantes y
de series temporales relacionados con las Ciencias del Mar y el Medio
Ambiente,
en las distintas fases de planificación, ejecución e interpretación de
resultados, con la correcta aprehensión de los conceptos y técnicas
usuales y
el manejo fluido del paquete estadístico R.

Programa

Tema 1. Conceptos fundamentales.
Introducción
Tipos de datos
Conceptos estadísticos
Tema 2. Fundamentos matemáticos.
Conceptos geométricos
Conceptos algebraicos
Similaridades, Disimilaridades y Distancias
Tema 3. Representaciones unidireccionales de matrices de datos.
Representaciones directas en dos dimensiones.
Representaciones basadas en subespacios de proyección.
Análisis de componentes principales.
Criterios de selección de componentes.
Análisis de tamaño y forma
Tema 4. Métodos gráficos de clasificación.
Introducción.
Métodos de clúster jerárquicos.
Métodos de clúster no jerárquicos.
Escalamiento multidimensional.
Tema 5. Distribuciones multivariantes.
Normal bidimensional.
Normal multivariable.
Distribución de Wishart.
Distribución T2 de Hotelling.
Distribución lambda de Wilks.
Tema 6. Análisis factorial.
El modelo factorial.
Métodos de obtención de factores.
Rotaciones.
Tema 7. Análisis de correspondencias
Introducción.
Distancia chi-cuadrado.
Representaciones gráficas.
Tema 8. Análisis discriminante.
Introducción.
Separación y clasificación para dos poblaciones.
Clasificación en el caso de k poblaciones.
Tema 9. Análisis multivariante de la varianza.
Modelo ANOVA.
Manova de un factor.
Manova de dos factores.
Tema 10. Modelo de regresión múltiple.
Introducción.
Estimación de parámetros.
Intervalos de confianza y contrastes.
Predicción.
Diagnosis del modelo.
Tema 11. El modelo de regresión logística.
Introducción.
Estimación de parámetros.
Diagnosis del modelo.
Tema 12. Introducción al análisis de series temporales.
Series temporales y procesos estocásticos.
Procesos autoregresivos.
Procesos de media móvil.
Procesos ARMA
Procesos ARIMA.
Diagnosis del modelo

Metodología

La metodología utilizada para impartir la materia es claramente práctica,
una
vez introducida la materia, se buscará la aplicación de las técnicas  en
los
distintos campos de las Ciencias del Mar y el Medio Ambiente, incentivando
la
realización de trabajos con datos reales, discutiendo artículos y buscando
aplicaciones relacionados
con la materia impartida, así como el tratamiento de la información a
través
del software específico.

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante la realización
de: un
trabajo final de investigación, controles con cuestiones teórico-prácticas,
búsquedas de aplicaciones relacionadas con la materia impartida y una
prueba de
ordenador donde se planteará un supuesto que deberá resolverse mediante la
utilización del paquete estadístico R.

Recursos Bibliográficos

»  ARRIAZA GÓMEZ, A.J., FERNÁNDEZ PALACÍN, F.,LÓPEZ SÁNCHEZ, M.A.,MUÑOZ
MÁRQUEZ,
M., PÉREZ PLAZA, S., SÁNCHEZ NAVAS, A.: Estadística Básica con R y R-
Commander.
Servicio de Publicaciones, 2008.
»  BISQUERRA ALZINA, R.: Introducción conceptual al análisis
multivariante. Un
enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Ed. PPU,
2
tomos, 1989.
»  CARRASCO, J.L., HERNAN, M.A.:  Estadística multivariante en las
ciencias de
la vida. Ed. Ciencia 3, 1993.
»  CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.
»  DILLON, W.R., GOLDSTEIN, M.:  Multivariate analysis. Methods and
Applications. Ed. John Wiley, 1984.
»  HAIR, ANDERSON, TATHAM Y BLACK: Análisis multivariante. Prentice Hall,
2000.
»  JOHNSON Y WICHERN.: Applied multivariate statistical analysis. Ed.
Prentice
Hall, 1988.
»  KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford
Science,
1988.
»  LEBART, MORINEAU Y FÉNELON.: Tratamiento estadístico de datos. Ed.
Marcombo, 1985.
»  MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda edición.
Ed.
Limusa Wiley, 2002.
»  PEÑA, D.: Análisis de datos multivariantes. Ed McGraw Hill, 2002.
»  PEÑA, D.: Estadística: Modelos y Métodos, 2 (Modelos Lineales y Series
Temporales). Ed. Alianza Universidad Textos, 1989.
»  PÉREZ LÓPEZ , C.: Técnicas estadísticas con SPSS, Ed. Prentice Hall,
2001.
»  TABACHNICK Y FIDELL.: Using multivariate statistics, Ed. Harper&Row,
1989.
»  URIEL, E.: Análisis de datos. Series Temporales y Análisis
Multivariante.
Ed. AC, 1995.
»  URIEL, E.: Análisis de Series Temporales: Modelos ARIMA. Paraninfo,
1985.
»  URIEL, E. Y ALDÁS J.: Análisis Multivariante Aplicado. Thomson, 2005.

Profesorado

D. Juan Luis González Caballero
D. Juan Luis Peralta Saez
Dª. Carolina Lagares Franco

Objetivos

El objetivo general de esta asignatura es continuar con la introducción
del
alumno en el análisis estadístico de datos basado en el manejo del
ordenador
personal, iniciado en las clases prácticas de la Asignatura Troncal de
Bioestadística de Primer Curso. Para ello se proponen los siguientes
objetivos
específicos:
1. Que el alumno se introduzca en el análisis de matrices de datos,
utilizando
las técnicas descriptivas e inferenciales que les proporcionó la
asignatura de
Bioestadística.
2. Que el alumno conozca los principales Modelos de Análisis de la
Varianza y
se introduzca en los Principios del Diseño de Experimentos.
3. Que el alumno conozca los principales Modelos de Regresión.
4. Que el alumno conozca los Modelos Multivariantes de uso más común en
las
Ciencias de la Salud.
5. Que el alumno se familiarice con un Paquete Estadístico para
facilitarle la
tarea de analizar situaciones que se encuentre en su quehacer profesional.

Programa

El programa se concreta en los siguientes temas:
1. Breve descripción de un sistema informático: el Hardware y el Software.
2. Presentación de un Paquete Estadístico de Programas.
3. Repaso de conceptos básicos de Estadística descriptiva, Probabilidad
e
Inferencia Estadística.
4. Ampliación de la Teoría de la Regresión Lineal.
5. El Análisis de Regresión Logística.
6. Ampliación de la Teoría del ANOVA. El Diseño de Experimentos.
7. Introducción al Análisis Multivariante.
8. Técnicas de Análisis Multivariante Descriptivo de datos.
9. El análisis de Componentes Principales.
10. El análisis Cluster.

Actividades

Clases presenciales en el Aula de Informática, en las que se expondrá
brevemente los conceptos teóricos y posteriormente el alumno realizará
diversos
trabajos prácticos de análisis con la ayuda de un paquete estadístico.

Metodología

El desarrollo de la asignatura se realizará mediante la propuesta al
alumno de
cuestiones teórico-prácticas y/o de trabajos de análisis estadístico a
resolver mediante el paquete estadístico introducido, de forma que la
metodología sea lo más participativa posible.

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación se realizará de forma continua a lo largo del desarrollo de
la
asignatura. En caso necesario, también se realizará un examen final al
concluir el cuatrimestre en el que se programe la asignatura, que pueden
constar de cuestiones teórico-prácticas y/o de trabajos de análisis
estadístico a resolver mediante el paquete estadístico introducido.

Recursos Bibliográficos

AFIFI, A.A. & CLARK, V. (1990). "Computer-Aided Multivariate Analysis". 2ª
edic. Van Nostrand.
ALTMAN, D.G. (1991). “Practical Statistics for Medical Research”. Chapman
and
Hall.
ARMITAGE, P.A. & BERRY, A. (1997). "Estadística para la Investigación
Médica".
3ª edic. Harcourt Brace.
CARRASCO, J.L y HERNAN, M.A. (1993). "Estadística Multivariante en las
Ciencias de la Vida. Ciencia 3.
CUADRAS, C.M. (1991). "Métodos de Análisis Multivariante". 2ª edición. PPU
DIXON, W.J. et al. (1990). "BMDP Statistical Software Manual: vol I and
II".
U. of California Press.
GLANTZ, S.A. & SLINKER, B.K. (1990). "Primer of Applied Regression and
Analysis of Variance". McGraw-Hill.
GONZÁLEZ CARMONA, A. Y OTROS (1994). “Métodos Estadísticos con
STATGRAPHICS”.
I.C.E. Universidad de Granada.
GONZÁLEZ CARMONA, A. Y OLLERO HINOJOSA, J.E. (1997). “Análisis Estadístico
con
STATGRAPHICS”. Grupo Editorial Universitario.
HOSMER, D.W. & LEMESHOW, S.(1989). “Applied Logistic Regression”. Wiley.
KEMBER, N.F. (1985). " Introducción a las Aplicaciones de los Ordenadores
en
Medicina. Salvat.
KRZANOWSKI, W.J. (2003). "Principles of Multivariate Analysis: A User's
Perspective". Oxford Statistical Science series; 3.
OLLERO HINOJOSA, J.E. Y OTROS (1997). “Diseño y Análisis Estadístico de
Experimentos”. Grupo Editorial Universitario.
PARDO, A. y RUÍZ, M.A. (2001). “SPSS 10.0: Guía para el análisis de
datos”.
Edición digital.
PÉREZ, C. (2001). “Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice-Hall.
WINER, B.J. (1971). "Statistical Principles in Experimental Design". 2ª
edición. McGraw-Hill.

Profesorado

Antonio Sánchez Navas
Mª Auxiliadora López Sánchez

Objetivos

El objetivo principal que nos marcamos con la impartición de esta
asignatura es
que los alumnos sean capaces de abordar modelos estadísticos
multivariantes y
de series temporales relacionados con las Ciencias del Mar y el Medio
Ambiente,
en las distintas fases de planificación, ejecución e interpretación de
resultados, con la correcta aprehensión de los conceptos y técnicas
usuales y
el manejo fluido de algún paquete estadístico de carácter general.

Programa

Tema 1. Conceptos fundamentales.
Introducción
Tipos de datos
Conceptos estadísticos
Tema 2. Fundamentos matemáticos.
Conceptos geométricos
Conceptos algebraicos
Similaridades, Disimilaridades y Distancias
Tema 3. Representaciones unidireccionales de matrices de datos.
Representaciones directas en dos dimensiones.
Representaciones basadas en subespacios de proyección.
Análisis de componentes principales.
Criterios de selección de componentes.
Análisis de tamaño y forma
Tema 4. Métodos gráficos de clasificación.
Introducción.
Métodos de clúster jerárquicos.
Métodos de clúster no jerárquicos.
Escalamiento multidimensional.
Tema 5. Distribuciones multivariantes.
Normal bidimensional.
Normal multivariable.
Distribución de Wishart.
Distribución T2 de Hotelling.
Distribución lambda de Wilks.
Tema 6. Análisis factorial.
El modelo factorial.
Métodos de obtención de factores.
Rotaciones.
Tema 7. Análisis de correspondencias
Introducción.
Distancia chi-cuadrado.
Representaciones gráficas.
Tema 8. Análisis discriminante.
Introducción.
Separación y clasificación para dos poblaciones.
Clasificación en el caso de k poblaciones.
Tema 9. Análisis multivariante de la varianza.
Modelo ANOVA.
Manova de un factor.
Manova de dos factores.
Tema 10. Modelo de regresión múltiple.
Introducción.
Estimación de parámetros.
Intervalos de confianza y contrastes.
Predicción.
Diagnosis del modelo.
Tema 11. El modelo de regresión logística.
Introducción.
Estimación de parámetros.
Diagnosis del modelo.
Tema 12. Introducción al análisis de series temporales.
Series temporales y procesos estocásticos.
Procesos autoregresivos.
Procesos de media móvil.
Procesos ARMA
Procesos ARIMA.
Diagnosis del modelo

Metodología

La metodología utilizada para impartir la materia es claramente práctica,
una
vez introducida la materia, se buscará la aplicación de las técnicas  en
los
distintos campos de las Ciencias del Mar y el Medio Ambiente, incentivando
la
realización de trabajos con datos reales, discutiendo artículos y buscando
aplicaciones relacionados
con la materia impartida, así como el tratamiento de la información a
través
del paquete estadístico R.

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante la realización
de: un
trabajo final de investigación, controles con cuestiones teórico-prácticas,
búsquedas de aplicaciones relacionadas con la materia impartida y una
prueba de
ordenador donde se planteará un supuesto que deberá resolverse mediante la
utilización del paquete estadístico R.

Recursos Bibliográficos

»  ARRIAZA GÓMEZ, A.J., FERNÁNDEZ PALACÍN, F.,LÓPEZ SÁNCHEZ, M.A.,MUÑOZ
MÁRQUEZ,
M., PÉREZ PLAZA, S., SÁNCHEZ NAVAS, A.: Estadística Básica con R y R-
Commander.
Servicio de Publicaciones, 2008.
»  BISQUERRA ALZINA, R.: Introducción conceptual al análisis
multivariante. Un
enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Ed. PPU,
2
tomos, 1989.
»  CARRASCO, J.L., HERNAN, M.A.:  Estadística multivariante en las
ciencias de
la vida. Ed. Ciencia 3, 1993.
»  CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.
»  DILLON, W.R., GOLDSTEIN, M.:  Multivariate analysis. Methods and
Applications. Ed. John Wiley, 1984.
»  HAIR, ANDERSON, TATHAM Y BLACK: Análisis multivariante. Prentice Hall,
2000.
»  JOHNSON Y WICHERN.: Applied multivariate statistical analysis. Ed.
Prentice
Hall, 1988.
»  KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford
Science,
1988.
»  LEBART, MORINEAU Y FÉNELON.: Tratamiento estadístico de datos. Ed.
Marcombo, 1985.
»  MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda edición.
Ed.
Limusa Wiley, 2002.
»  PEÑA, D.: Análisis de datos multivariantes. Ed McGraw Hill, 2002.
»  PEÑA, D.: Estadística: Modelos y Métodos, 2 (Modelos Lineales y Series
Temporales). Ed. Alianza Universidad Textos, 1989.
»  PÉREZ LÓPEZ , C.: Técnicas estadísticas con SPSS, Ed. Prentice Hall,
2001.
»  TABACHNICK Y FIDELL.: Using multivariate statistics, Ed. Harper&Row,
1989.
»  URIEL, E.: Análisis de datos. Series Temporales y Análisis
Multivariante.
Ed. AC, 1995.
»  URIEL, E.: Análisis de Series Temporales: Modelos ARIMA. Paraninfo,
1985.
»  URIEL, E. Y ALDÁS J.: Análisis Multivariante Aplicado. Thomson, 2005.

Profesorado

Juan Luis González Caballero
Juan Luis Peralta Saez
Carolina Lagares Franco

Objetivos

1º) Presentar al alumno los conceptos y métodos básicos de la estadística
aplicada a las ciencias de la salud.
2º) Mostrar al alumno situaciones o casos prácticos, desde el punto de
vista estadístico, que puedan presentarse en el campo de las Ciencias de
la Salud.
3º) Dotar al alumno de la herramienta informática suficiente, que le
permita resolver problemas estadísticos sin necesidad de realizar
complicados cálculos.

Programa

1.-  Introducción general: Estadística y Ciencias de la Salud. Esbozo
histórico.
2.-  Nociones de Estadística Descriptiva. Tipos de variables
estadísticas.
Representación gráfica de datos. Medidas de tendencia, forma y dispersión.
3.-  Probabilidad. Propiedades elementales. Dependencia e independencia de
sucesos. Teorema de Bayes. Aplicaciones.
4.-  Variables y distribuciones aleatorias. Parámetros. Las leyes binomial,
normal y de Poisson. Problemas límites.
5.-  Introducción a la Estadística Inferencial. Población y muestra. Tipos
de
muestreo. Métodos paramétricos y no paramétricos.
6.-  Estimación puntual. Estimación por intervalos de confianza.
Intervalos
más
usuales.
7.-  Contrastes de hipótesis: ideas básicas, errores, potencia. Los
modelos
más
usuales para una y dos muestras.
8.-  Contrastes más usuales basados en la ji cuadrado.
9.-  Regresión lineal y correlación.
10.- Introducción a la Demografía: métodos descriptivos en el análisis de
la
supervivencia.
11.  Introducción al manejo de los programas informáticos de estadística
SPSS y
Statgraphics PLUS.

Actividades

- Esta asignatura no tiene docencia presencial. Por tanto les facilitamos
al alumno un manual de ejercicios que le permitan adquirir los conceptos
fundamentales de la asignatura. Dicho manual presenta para cada uno de los
temas tres apartados: 1º) formulario del tema; 2º) ejercicios resueltos
del tema; 3º) ejercicios propuestos del tema.
- Los alumnos pueden hacer uso de las tutorias presenciales y /o
electrónicas para resolver las dudas que le surjan.
- Se pondran disponibles para los alumnos a través del campus virtual todo
el material necesario (cuestionarios, ejemplos resueltos, tablas
estadíosticas, apuntes teóricos, etc) que les pueda server para el estudio
de la asignatura.

Metodología

La metodología será esencialmente de tipo práctico, tratando que el alumno
sea capaz de entender y dominar los conceptos teóricos básicos de esta
asignatura y de saber aplicar dichos conceptos a diferentes problemas de
tipo práctico que se le puedan plantear.

Criterios y Sistemas de Evaluación

Se realizará un examen final en cada convocatoria con 2 partes bien
diferenciuadas: cuestionario teórico-práctico (con un peso del 30% de la
nota final) y un examen de problemas (con un peso del 70% de la nota
final).

Recursos Bibliográficos

BÁSICA
-GARCIA RENDÓN, A. (1992): "Apuntes de Bioestadística". Cop. S. Rafael.
Cádiz.
-GONZÁLEZ C., J.L. (1997): Problemas de Bioestadística. Cop. S. Rafael,
Cádiz
-MARTIN ANDRÉS Y LUNA DEL CASTILLO. (1991). "Bioestadística para las
Ciencias de
la Salud". 3ª edic. Ed. Norma.
-PERALTA S. Y GONZÁLEZ C. (1999).: Curso Básico de Bioestadística con
Statgraphics. Cop. S. Rafael, Cádiz.

COMPLEMENTARIA
-ALTMAN, D.G. (1991). “Practical Statistics for Medical Research”. Chapman
and
Hall.
-ARGIMON, J.M. Y JIMENEZ, J. (1991): "Métodos de Investigación aplicados a
la
Atención Primaria de Salud". Ed. Doyma.
-ARMITAGE & BERRY (1997). "Estadística para la Investigación Biomédica". 3ª
edic. Harcourt Brace.
-ARMITAGE,P. & COLTON, T.(1998): "Encyclopedia of Biostatistics". Wiley.
-COLTON, T. (1974). "Statistics in Medicine". Little Brown.
-DANIEL (1995). "Biostatistics: A foundation for Analysis in the Health
Sciences". 6ª edic. Wiley.
-DIXON & MASSEY (1983). "Introduction to Statistical Analysis". 4ª edic.
McGraw
Hill.
-DUNN, O.J. (1977). "Basic Statistics: A Primer for the Biomedical
Sciences". 2ª
edic. Wiley.
-FRIEDMAN, G.D. (1987). "Primer of Epidemiology". 3ª edic. McGraw Hill.
-HILL, A.B. (1980). "Texto básico de Estadística Médica". Ed. El Ateneo.
-JENICEK, M. & CLÈROUX, R. (1987). "Epidemiología". Salvat.
-MARTIN ANDRÉS Y LUNA DEL C. (1995). "50 ± 10 horas de Bioestadística".
Ed.
Norma.

-MATTHEWS, D.E. & FAREWELL, V.T. (1988). "Estadística médica". Salvat.
-MILTON, J.S. (1994). "Estadística para Biología y Ciencias de la Salud".
2ª ed.
Interamericana-McGraw Hill.
-PARDELL ET AL.(1986) Manual de Bioestadistica. Ed. Masson.
-RÍOS, S. (1972). "Análisis Estadístico Aplicado". Paraninfo.
-SENTÍS ET AL. (1992): "Licenciatura-Bioestadistica". Ed. Masson-Salvat.
-SOKAL,R.R. & F.J. ROHLF: "Biometria". Editorial Blume.
-SOKAL, R.R. & ROHLF, F.J. (1984). "Introducción a la Bioestadística". Ed.
Reverté.
-STEEL. & TORRIE (1985). "Bioestadística: Principios y Procedimientos".
McGraw
Hill.

LIBROS DE EJERCICIOS
-BARO LLINAS, J. (1985): "Estadística Descriptiva". Ed Parramón.
-BARO LLINAS, J. (1987): "Cálculo de Probabilidades". Ed. Parramón.
-BARO LLINAS, J. (1989): "Inferencia Estadística". Ed. Parramón.
-CALVO, F. (1990): "Estadística Aplicada". Ed. Deusto.
-CARRASCO,J.L. Y OTROS (1994): "Ejercicios y problemas de Estadística
Médica.
Ed. Ciencia 3. (2 ejemplares)
-CUADRAS, C.M. (1990): "Problemas de Probabilidades y Estadística" Vol
I,
Ed.
PPU.
-CUADRAS, C.M. (1990): "Problemas de Probabilidades y Estadística" Vol
II,
Ed.
PPU.
-LOPEZ DE LA MANZANARA, J. (1990): "Problemas de Estadística". Ed.
Pirámide.
-MONTERO, J, PARDO, L.,  MORALES,  D.  y  QUESADA,  V.  (1988):
"Ejercicios  y
problemas de Cálculo de Probabilidades". Ed. Díaz de Santos.
-QUESADA, V., ISIDORO,  A.  y  LOPEZ,  L.A.  (1979):  "Curso  y
ejercicios
de
Estadística" Ed. Alhambra Universidad.
-SPIEGEL, M. (1988): "Probabilidad y Estadística". Ed McGraw Hill.
-SPIEGEL, M. (1991): "Estadística". 2ª edic. Ed McGraw Hill.

Profesorado

Antonio Gámez Mellado.

Situación

Prerrequisitos

Esta asignatura conviene que se curse por alumnos con unos conocimientos
básicos de Estadística y conocimientos básicos de algunas técnicas de
resolución de problemas.

Contexto dentro de la titulación

Esta asignatura se oferta como optativa en la titulación de I.T. Informática de
Sistemas. Para cualquier titulación supone una asignatura de especial utilidad
pues proporciona herramientas, aplicaciones y procedimientos útiles para la
mejora de la calidad de un producto o servicio.

Es útil para cualquier ingeniero, economista o científico pues le proporciona
herramientas útiles para la toma de decisiones en diversos contextos.
El manejo de las técnicas que se estudian en la asignatura Control Estadístico
de la Calidad y la Fiabilidad desempeña un papel importante en la mejora de la
calidad de cualquier producto o servicio desde la fase de diseño hasta las fases
de servicio, mantenimiento, etc.

Un ingeniero, técnico, economista o científico que domine las distintas técnicas
estadísticas que se abordan en esta asignatura puede llegar a ser mucho más
eficaz en todas las fases de su trabajo que tengan que ver con la investigación,
el desarrollo o la producción.

Recomendaciones

Se recomienda que los alumnos que cursen esta asignatura dispongan de
conocimientos informáticos básicos y específicos en algún lenguaje de
programación. Deben disponer conocimientos básicos en el manejo de aplicaciones
Web, pues se oferta como asignatura semipresencial (50%), con soporte en el
Campus Virtual.

Se impartiría por primera vez de forma semipresencial durante el curso
2008-2009.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

•  Capacidad de análisis y síntesis.
•  Capacidad de organización y planificación.
•  Capacidad de gestión de la información.
•  Resolución de problemas.
•  Toma de decisiones.
•  Razonamiento crítico.

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  •  Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa.
  •  Fiabilidad, Gestión y Control de Calidad.
  •  Técnicas Estadísticas.
  •  Planificación, Organización y Resolución de Problemas.

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  •  Gestión de la información. Documentación.
  •  Toma de decisiones.
  •  Planificación, organización y estrategia.
  •  Gestión y control de calidad.
  •  Estimación y programación del trabajo personal y cooperativo.
  •  Resolver Problemas relacionados con su titulación y futuro
  laboral-profesional.
  

• Actitudinales:

  •  Mostrar actitud crítica y responsable.
  •  Valorar el aprendizaje autónomo.
  •  Mostrar interés en la ampliación de conocimientos y búsqueda
  de información.
  •  Valorar la importancia del trabajo colaborativo (en equipo).
  •  Asumir la necesidad y utilidad del Control Estadístico de Calidad y
  la Fiabilidad como herramientas en su futuro ejercicio profesional.
  •  Ser consciente del grado de subjetividad que indican las
  interpretaciones de los resultados obtenidos mediante las técnicas
  de Control Estadístico de Calidad y Fiabilidad.
  •  Ser consciente del riesgo de las decisiones basadas en los
  estudios realizados.

Objetivos

Dotar al alumno de los conocimientos teórico-prácticos y competencias necesarias
para:

•  Ser capaz de formular problemas de control de calidad y fiabilidad.
•  Resolver problemas sencillos de control de calidad y fiabilidad utilizando
fundamentalmente software libre.
•  Conocer las aplicaciones y evolución histórica del Control Estadístico de la
Calidad y de la Fiabilidad, además de su conexión con algunas disciplinas
técnico-económicas.
•  Conocer a nivel teórico-práctico los principales procedimientos y estrategias
del control de calidad y la fiabilidad.
•  Introducir al alumno en las técnicas básicas de control por variables y
atributos, así como el control de recepción.
•  Desarrollar en el alumno conocimientos y técnicas básicas de la fiabilidad,
las
distribuciones estadísticas asociadas a la fiabilidad, la fiabilidad de sistemas
y el estudio de la inferencia con pruebas de vida.
•  Estimular el interés del alumno por las Ciencias Matemáticas en general, como
ciencia que se ocupa de investigar la realidad mediante la construcción de
modelos abstractos.
•  Conocer y emplear los métodos de detección de los fallos cometidos en las
distintas fases de un proceso de producción (Control de Calidad), extendiendo el
estudio a los fallos registrados en la fase de empleo del producto una vez puesto
en uso (Fiabilidad).
•  Aplicación del control estadístico de calidad y la fiabilidad en el campo de
fabricación de ordenadores tanto en el hardware como en el software.

Programa

Contenido Teórico:

•  Unidad 1.- Introducción. Control por atributos
•  Unidad 2.- Control por variables
•  Unidad 3.- Control de recepción
•  Unidad 4.- Fiabilidad y fallos
•  Unidad 5.- Distribuciones de tiempo de fallos
•  Unidad 6.- Modelos de sistemas. redundancia
•  Unidad 7.- Inferencia con pruebas de vida.

Contenido Práctico:

•  Problemas y ejercicios sobre los temas enumerados en los contenidos teóricos.
•  Manejo de distintos programas estadísticos: R, Calc, Applet Java, Sgplus,
Excel, SPSS, etc.

Actividades

Clases teóricas dictadas por el profesor, ilustradas con gran cantidad de
ejemplos. Se realizaran problemas y prácticas para cada unidad teórica,
realizados tanto con ordenador como con sistemas más tradicionales. Los alumnos
realizarán aplicaciones informáticas donde se implementaran procedimientos y
sistemas de cálculo relacionados con el Control de Calidad y la Fiabilidad.

Esta asignatura tiene una gran diversidad de actividades, desde los
propios cuestionarios de evaluación, cuestionarios de autoevaluación, foros
evaluables, foros de participación voluntaria, Consultas, Encuestas, Glosarios,
FAQ, Diarios, Diálogos, tareas de participación voluntaria y obligatoria,
participación en chat, Lecturas recomendadas, etc.

Metodología

Desarrollo teórico. Problemas prácticos en clase. Prácticas de laboratorio con
ordenador.

El desarrollo de las clases será eminentemente práctico, partiendo, en la medida
de lo  posible, de un problema técnico para  justificar la necesidad de los
conocimientos a adquirir.

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
y trabajos académicamente dirigidos que los alumnos deban realizar.


Actividades No Presenciales:

•  El alumno debe realizar un estudio completo, es decir, desde su
planteamiento, recogida de datos, análisis crítico, hasta la resolución y las
conclusiones.
•  El alumno debe realizar trabajos académicamente dirigidos con otros
compañeros, trabajo en equipo, y confeccionar una memoria de los mismos.
•  El profesor podrá atender tutorías virtuales, no presenciales, en
función de la disponibilidad de este tipo de recurso, utilizando para ello los
canales y medios disponibles en el Aula Virtual de la Universidad de Cádiz
(Foros, Diálogos, Correo, etc.)
•  El alumno podrá realizar cuestionarios de autoevaluación de forma
virtual o no presencial.
•  El alumno dispondrá de documentación electrónica 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 material expuesto a través
del campus virtual y de los trabajos realizados por los alumnos a través de las
distintas actividades diseñadas en el campus virtual, desde foros,
cuestionarios, glosarios, FAQ, Consultas, Lecturas recomendadas, elaboración de
software didáctico, elaboración de diarios o portafolios individualizados,
preparación y elaboración de memorias, etc. Estas actividades se podrán
realizar consultando la bibliografía, consultando con los profesores tutores,
trabajando de forma colaborativa con sus compañeros de la asignatura virtual,
consultas vía web, etc.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 135

• Clases Teóricas: 7  
• Clases Prácticas: 7  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 1  
  • Individules: 1  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado: 14  
  • Sin presencia del profesorado: 31  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 40  
  • Preparación de Trabajo Personal: 21  
  • ...

    Trabajo en Red
    (Campus virtual) 10
    horas.

     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 3  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Sesiones específicas de participación en el Aula Virtual.
(Foros, Chat, Diálogos, Confección de Glosarios,
Encuestas, Consultas, Cuestionarios, etc.)

Criterios y Sistemas de Evaluación

Técnicas de evaluación:
•  Examen escrito.
•  Trabajos académicamente dirigidos, tanto individuales como en grupo.
•  Realización de pruebas de progreso y de comprensión de los trabajos
realizados.
•  Participación activa en las clases, foros, actividades, etc.

Criterios de evaluación y calificación:

* La evaluación de los conocimientos y competencias se realizarán a través de
la realización de problemas, prácticas y trabajos relacionados con los bloques
temáticos descritos anteriormente.
* Se propone la realización de tres examenes parciales teórico-prácticos
eliminatorios, consistentes en la interpretación de una serie de cuestiones
teóricas y en la resolución de un número determinado de problemas. A estos
examenes se les dará un peso en la nota final de la asignatura del 50%.
* La evaluación de los trabajos académicamente dirigidos y actividades en el
Aula Virtual tanto obligatorios como optativos (incluyendo los mecanismos
necesarios para garantizar su comprensión por parte del estudiante) tendrán un
peso en la nota final de la asignatura del 30%.
* La asistencia y participación activa a clases, tutorías, seminarios, foros,
glosarios, etc. supondrá el  10% de la nota final de la asignatura. De manera
excepcional, podrán establecerse los mecanismos apropiados para que aquellos
alumnos que por motivos justificados no puedan asistir a clase obtengan este
10% mediante la realización de actividades complementarias.
* La realización de cuestionarios de evaluación y autoevaluación supondrá hasta
un 10% de la calificación final.

Recursos Bibliográficos

1) ESTADÍSTICA INDUSTRIAL. Temas de Estadística para Ingenieros. Rosa Rodríguez
Huertas, Antonio Gámez Mellado, Luis M.  Marín Trechera y Santiago Fandiño
Patiño. Edit: Copistería San Rafael. Diciembre 2005, Cádiz.

2) PROBLEMAS DE ESTADÍSTICA INDUSTRIAL. Ejercicios de Estadística para
Ingenieros. Rosa Rodríguez Huertas, Antonio Gámez Mellado, Luis M.  Marín
Trechera y Santiago Fandiño Patiño. Edit: Copistería San Rafael. Diciembre 2006,
Cádiz.

3) PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERÍA, R. L. Scheafer  y J. T. McClave.
Grupo Editorial Iberoamérica. 1993.

4) ESTADÍSTICA. MODELOS Y MÉTODOS. 1. FUNDAMENTOS, Daniel Peña Sánchez de Rivera.
AUT. 1992.

5) PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA. MUESTREO Y CONTROL DE CALIDAD. Javier
López Ortega. Editorial Tebar Flores. 1994.

6) CALIDAD. FIABILIDAD. Jesús de la Peña Hernández.  Universidad Pontificia de
Comillas. 1992.

Bibliografía Complementaria:

1) CONTROL DE CALIDAD. H.C. Charbonneau y G.L.Webster. Interamericana S. A.
México 1983.
2) CONTROL TOTAL DE CALIDAD; INGENIERÍA Y ADMINISTRACIÓN. A. V.  Feigenbaum
C.E.C.S.A. Mexico. 1972.

Apuntes y problemas de Clase editados por los profesores del Departamento de
Estadística e I.O. y publicados en el Campus Virtual de la Universidad de Cádiz.

Profesorado

Manuel Muñoz Márquez

Situación

Prerrequisitos

No existe ningún prerrequisito en el Plan de Estudios para poder cursar esta
asignatura.

Contexto dentro de la titulación

"Calculo de Probabilidades" es una asignatura troncal que se imparte
durante el primer cuatrimestre de 2º curso. Se trata de una materia básica y
fundamental dentro del campo de las Matemáticas y más concretamente
dentro del área de conocimiento "Estadística e Investigación Operativa". A su
vez es una asignatura fundamental para todo aquel que desee una orientación
hacia la Estadística y la Investigación Operativa.

Recomendaciones

Es muy conveniente que se tengan superadas las asignaturas de primer curso:
"Introducción al Análisis Matemático" y "Análisis de Funciones de una Variable".

También es conveniente tener superada la asignatura "Introducción al Método
Matemático" de primer curso.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

- Capacidad de análisis y síntesis.
- Capacidad de gestión de la información.
- Capacidad de organización y planificación.
- Capacidad de expresión, en forma oral y escrita, empleando con propiedad y
rigor el lenguaje matemático y/o estadístico.
- Capacidad para la resolución de problemas.
- Capacidad para la adopción de decisiones.
- Alcanzar la capacidad para efectuar razonamientos críticos.
- Capacidad para trabajo e integración en equipos.
- Capacidad de aplicación de los conocimientos adquiridos a situaciones reales.
- Capacidad de aprendizaje autónomo.
- Habilidad para el trabajo autónomo.
- Creatividad.

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  - Reconocimiento de situaciones reales modelizadas por las
  distribuciones probabilísticas más usuales.
  - Manejo de variables aleatorias y conocimiento de su utilidad para la
  modelización de fenómenos reales.
  - Empleo con conocimiento de causa del concepto de independencia y su
  aplicación a casos sencillos el teorema central del límite.
  - Empleo con conocimiento de causa las versiones básicas del teorema
  central del límite y su aplicación como resultado de aproximación a
  casos sencillos.
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  - Cálculo de probabilidades de sucesos en distintos espacios muestrales.
  - Manejo de variables aleatorias y conocimiento de su utilidad para
  la modelización de fenómenos reales.
  - Cálculo de las principales características correspondientes
  variables aleatorias unidimensionales discretas y absolutamente continuas.
  - Cálculo de las principales características correspondientes a
  vectores aleatorios y sus derivados.
  

• Actitudinales:

  - Discernimiento entre fenómenos determinísticos y aleatorios.
  - Discernimiento entre espacios probabilísticos discretos y
  continuos.
  - Discernimiento entre sucesos dependientes e independientes.
  - Discernimiento entre variables aleatorias discretas y continuas.
  - Discernimiento entre función de distribución, de densidad y de
  masa de probabilidad.

Objetivos

Iniciación al alumno en los fundamentos de la Probabilidad, en el
razonamiento
probabilístico y en la modelización de fenómenos aleatorios con particular
atención a:

- El desarrollo de la intuición sobre fenómenos aleatorios y su
tratamiento.
- La comprensión y manejo de los principios básicos del Cálculo de
Probabilidades.

Programa

1. Introducción
2. Introducción al concepto de probabilidad
3. Probabilidad condicionada
4. Determinación numérica de probabilidades
5. Variables aleatorias
6. Esperanza matemática
7. Características numéricas de las variables aleatorias
8. Vectores aleatorios
9. Características numéricas de las variables aleatorias
10. Modelos de distribuciones
11. Convergencia y Teoremas Límite
12. Introducción a los procesos estocásticos

Actividades

- Tutorías especializadas (individuales y colectivas).
- Realización de pruebas escritas.

Metodología

- Tutorías especializadas (individuales y colectivas)

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 160.7

• Clases Teóricas:  
• Clases Prácticas:  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 4  
  • Individules: 2  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 10  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 100.7  
  • Preparación de Trabajo Personal: 20  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 4  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación se realizará mediante dos pruebas: Teórica, Problemas.

La prueba teórica comprenderá la realización de ejercicios teórico-
prácticos del temario propuesto. La prueba de problemas consistirá de ejercicios
prácticos. Estas dos pruebas se valorarán con hasta 10 puntos y se realizarán en
una misma sesión. El alumno podrá usar una calculadora científica no programable
para la realización del ejercicio de problemas.

Además el alumno realizará con carácter opcional y a propuesta del
profesor un
trabajo que se valorará hasta 10 puntos. La realización de al menos el 80%
de las
actividades propuestas en el campus tendrán consideración equivalente.

La nota final de la asignatura se obtendrá, siempre que el alumno haya
superado la nota mínima de 3 en cada una de las pruebas teórica y práctica, como
a nota media de las dos pruebas, teórica y de problemas.

En caso de no haber superado la calificación mínima, la calificación será
el mínimo de las calificaciones obtenidas en ambas pruebas.

Recursos Bibliográficos

Fundamental:

* Alonso, F.J., García, P. y Ollero, J. (1996): "Estadística para
Ingenieros:
Teoría y Problemas". Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.

* Espejo Miranda, I.; Fernández Palacín, F.; López Sánchez, M.A.; Muñoz
Márquez,
M.; Rodríguez Chía, A.M.; Sánchez Navas, A.; Valero Franco, C. (2006):
"Estadística Descriptiva y Probabilidad"

* Espejo Miranda, I.; Fernández Palacín, F.; López Sánchez, M.A.; Muñoz
Márquez,
M.; Rodríguez Chía, A.M.; Sánchez Navas, A.; Valero Franco, C. (2006):
"Inferencia Estadística"

* Evans, M.J. y Rosenthal, J.S. (2005): "Probabilidad y Estadística". Ed.
Reverté.

* Larson, R. y Farber, B. (2006): "Elementary Statistics: picturing the
world".
3ª Edición. Ed. Prentice Hall.

* Ramos, H.M. (1997): "Introducción al cálculo de probabilidades". Grupo
Editorial Universitario.

* Ross, S.M. (2007): "Introducción a la Estadística". Ed. Reverté.

Complementaria

* Cuadras, C.M. (1985): "Problemas de probabilidades y estadística", Vol. 1
(probabilidades). Ed. PPU.

* Gutiérrez, R. y otros (1993): "Curso básico de probabilidad". Ed.
Pirámide.

* Mood, A.F. y otros (1974): "Introduction to the theory of statistics".
Ed.
McGraw-Hill.

* Moore, D.S. (2005): "Estadística Aplicada Básica". Ed. Antoni Bosch.


* Parzen, E. (1972): "Procesos Estocásticos", Ed. Paraninfo.

* Rohatgi, V.K. y Ehsanes Saleh, A.K. Md. (2001): "An Introduction to
Probability
and Statistics". Ed. John Wiley & Sons.

Profesorado

Antonio Jesús Arriaza Gómez (Coordinador)
Antonio Sánchez Navas
Sonia María Pérez Plaza

Situación

Prerrequisitos

• Haber cursado Bachillerato o similar. Tener conocimientos básicos de
matemáticas.
• Tener conocimiento del español, lengua en la que se imparte la
asignatura.

Contexto dentro de la titulación

La asignatura debe permitir al alumno conocer una herramienta de la
matemática
aplicada indispensable para la toma de decisiones y para el análisis
numérico
de situaciones reales en el medio ambiente.
Dentro de la formación de las ciencias experimentales, el conocimiento
y
manejo de las técnicas estadísticas y de algún software apropiado al
respecto
se convierte en un requerimiento básico para cualquier investigación
medioambiental.

Recomendaciones

1. Deben tener hábitos de estudio diario y saber asimilar los
conceptos a
través de la comprensión de su contenido, más aún si se tiene en
cuenta el
carácter sumamente aplicado de la asignatura.

2. Deben tener capacidad de análisis y relación de los conocimientos
que han
ido adquiriendo con el estudio individual de cada tema.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

A lo largo del proceso de enseñanza – aprendizaje, el alumno debe
desarrollar
el sentido común, responsabilidad, toma de decisiones, posicionamiento
respecto a la asignatura, profesor y compañeros.

- Capacidad para aplicar la teoría a la práctica docente
- Capacidad para el razonamiento crítico
- Capacidad de análisis, síntesis y gestión de la información
- Capacidad de organización y planificación
- Capacidad para la resolución de problemas de forma creativa
- Capacidad de iniciativa individual, trabajo en equipo y toma de
decisiones
- Capacidad para la utilización de las nuevas tecnologías y software
específico  en la práctica educativa y en la toma de decisiones

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  1.Conocer los conceptos fundamentales relacionados con la
  materia.
  2.Conocer las aplicaciones más importantes de la materia
  
  
  
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  1. Manejar distintas técnicas
  2. Diferenciar los distintos problemas que se plantean
  3. Saber concretar los resultados de un problema
  4. Utilizar software en la resolución de problemas
  
  

• Actitudinales:

  1. Tener capacidad de organizar y planificar el trabajo a
  realizar diaria o semanalmente.
  2. Habilidad para utilizar el material básico correspondiente.
  3. Tener capacidad de decisión.

Objetivos

OBJETIVO GENERAL:

El objetivo principal de esta asignatura es que los alumnos sean capaces de
manejar e interpretar las técnicas estadísticas básicas más usuales en
investigación medioambiental. La correcta aprehensión de los conceptos y
técnicas estadísticas más usuales, así como el manejo fluido de algún
paquete
estadístico de carácter general, les permitirá abordar la investigación de
problemas de complejidad media-alta en las distintas fases de
planificación,
ejecución e interpretación de resultados.



OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

- Saber sintetizar un conjunto de datos uni y bivariables a través de las
medidas apropiadas de representación y sus correspondientes
representaciones
gráficas.

-  Conocer las reglas de la probabilidad y resolver supuestos prácticos de
cálculo de probabilidades.

-  Manejar los principales modelos probabilísticos, tanto discretos como
continuos.

-  Realizar un análisis descriptivo de una serie temporal.

-  Conocer los conceptos que sustentan la inferencia estadística y, a
partir de
la teoría de la estimación, construir intervalos de confianza y realizar
contrastes, tanto paramétricos como no paramétricos.

-  Manejar e interpretar una de las técnicas estadísticas más usuales en
investigación medioambiental: El análisis de la varianza.

-  Resolver problemas  y supuestos prácticos con algún software
estadístico.

Programa

PROGRAMA REDUCIDO:

Tema 1.-  La Estadística en las Ciencias Ambientales.

Tema 2.-  El Método Estadístico. Técnicas de muestreo.

Tema 3.-  Análisis descriptivo de datos univariantes y bivariantes. Ajuste
y
regresión.

Tema 4.-  Series temporales. Análisis descriptivo.

Tema 5.- Introducción al Cálculo de Probabilidades.

Tema 6.- Distribuciones más usuales en el análisis de datos
medioambientales.

Tema 7.- Inferencia: Estimación, intervalos de confianza y contrastes de
hipótesis.

Tema 8.- Análisis de la varianza de un factor.

Tema 9.- Introducción al Diseño de Experimentos y a las técnicas de
Análisis
Multivariante.

Actividades

De las 18 horas previstas, las tutorías especializadas, 4 horas,  que se
llevarán a cabo en horario fijado, estarán enfocadas a  orientar al alumno
sobre cómo abordar la realización de los supuestos prácticos,  guiar y
supervisar el estudio de la materia.

Hay que tener en cuenta que, independientemente de estas tutorías
especializadas, el alumno dispondrá de un horario de tutoría como el que
se ha
venido estableciendo hasta la actualidad, en las que podrá realizar
preguntas
concretas sobre los contenidos de la asignatura, revisar exámenes o
plantear
otros temas académicos relacionados con la asignatura. Es una realidad
que,
hasta ahora, el tiempo que el alumno ha dedicado a consultas durante las
horas
de tutoría es mínimo y siempre en fechas próximas a la realización de los
exámenes o, tras la realización de éstos, para su revisión. Con un sistema
como
el propuesto, en el que se pretende hacer un seguimiento y evaluación del
trabajo autónomo del alumno, es predecible que se produzca un cambio de
actitud
del estudiante a este respecto.

Las horas restantes se dedicarán a la resolución de dos supuestos
prácticos que
servirán de resumen al finalizar el segundo y cuarto bloque (12 horas). El
alumno dedicará 6 horas a la preparación de cada uno de ellos y  en
presencia
del profesor serán expuestos y revisada su resolución en una 1 hora (2
horas).

El examen de evaluación final tendrá una duración de 2 hora.

Metodología

La asignatura se desarrolla en dos partes diferenciadas, pero bien
combinadas,
una teórica y otra practica.

Los contenidos teóricos se explicarán en el aula, de forma sintetizada y
mediante ejemplos aplicados al área medioambiental.

Los contenidos prácticos se dividen en dos bloques: El primero de ellos,
con
una duración de 15 horas lectivas, se dedica al planteamiento y propuesta
de
resolución de supuestos simulados o reales utilizando los conocimientos
teóricos adquiridos previamente; dicho bloque se desarrollará en el aula.
El
segundo de los bloques prácticos, con la misma duración horaria, se
llevará a
cabo en la sala de ordenadores, donde, con la ayuda del software adecuado,
se
resolverán numéricamente y se interpretarán las soluciones de los
supuestos
planteados en el bloque anterior. La asignatura se desarrolla en dos
partes
diferenciadas, pero bien combinadas,
una teórica y otra practica.

Los contenidos teóricos se explicarán en el aula, de forma sintetizada y
mediante ejemplos aplicados al área medioambiental.

Los contenidos prácticos se dividen en dos bloques: El primero de ellos,
con
una duración de 15 horas lectivas, se dedica al planteamiento y propuesta
de
resolución de supuestos simulados o reales utilizando los conocimientos
teóricos adquiridos previamente; dicho bloque se desarrollará en el aula.
El
segundo de los bloques prácticos, con la misma duración horaria, se
llevará a
cabo en la sala de ordenadores, donde, con la ayuda del software adecuado,
se
resolverán numéricamente y se interpretarán las soluciones de los
supuestos
planteados en el bloque anterior. Se optará por un software estadístico
que,
por  su facilidad de manejo y la adecuación a las necesidades de la
asignatura,
sea el adecuado; para el que el alumno dispondrá de la documentación
necesaria
para su correcto manejo.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 144

• Clases Teóricas: 21  
• Clases Prácticas: 21  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 4  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado: 2  
  • Sin presencia del profesorado: 12  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 47  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...

    Manejo del
    software y
    resolución de
    supuestos
    propuestos:  25
    Preparación
    de Examen: 10
    

     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 2  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante la realización
de dos
pruebas: resolución de cuestiones teórico-prácticas y supuesto que deberá
resolverse mediante la utilización de un paquete estadístico.

Recursos Bibliográficos

De contenidos estadísticos generales:

-  Fernández Palacín F. y otros (2000). "Estadística Descriptiva y
Probabilidad".Servicio de Publicaciones.Universidad de Cádiz.
-  Espejo, I. y otros (2002). "Inferencia Estadística" .Servicio de
Publicaciones.Universidad de Cádiz.
-  Peña Sanchez de Rivera, D. (1991). “Estadística. Modelos y métodos”.
Vol. I:
Fundamentos. Vol II: Modelos lineales y series temporales. Ed. Alianza
Universidad Textos.
-  Ruíz-Maya, L., Martín Pliego, F.J.: (1995). “Estadística II:
Inferencia".
Ed.AC.


De contenidos medioambientales:

-   Kent, M. and Coker, P.(1992). "Vegetation Desciption and Analysis. A
Practical Approach". CRC Press.
-  Shneider, D.C. "Cuantitative ecology. Spatial and temporal scaling". Ed.
Academic Press.
-  Mead, R.et al. "Statistical methods in agriculture and experimental
biology".  Ed. Chapman&Hall
-  Fowler, J.and Cohen, L.(1990). "Practical statistics for field
biology".
Ed. Wiley.


Software estadístico:

- Fernández F. y otros. (2000). "Estadística asistida por ordenador".
Servicio
de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
- Pérez, C. (2001). "Técnicas estadísticas con SPSS". Prentice Hall.
- Arriaza Gómez, A.J. y otros (2008). "Estadística básica con R y R-
Comander".
Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Profesorado

Sonia Mª Pérez Plaza

Situación

Prerrequisitos

Haber cursado y superado la asignatura "Métodos, Diseños y Técnicas de
Investigación Psicológica"

Programa

0.  Primeros pasos con R
1.  Estadística en psicopedagogía.
2.  Análisis exploratorio unidimensional y bidimensional.
3.  Ajuste y regresión.
4.  Tablas de contingencia. Asociaciones.
5.  Distribuciones de probabilidad.
6.  Muestreo. Introducción a la inferencia estadística.
7.  Introducción a las técnicas multivariantes.

Actividades

-Realización y análisis de supuestos prácticos, haciendo uso del programa
R y del paquete estadístico RCommander.
-Análisis estadístico de un conjunto de datos en el ámbito de la
Psicopedagogía.

Metodología

- Resolución de problemas-tipo y supuestos prácticos, estos últimos
utilizando el paquete estadístico RCommander.
- Al alumno se le suministrará material: libros de Teoría y de Prácticas
con R, así como acceso a los mismos a través de la web, la plataforma del
grupo de investigación TeLoYDisRen y el campus virtual.

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante:

-Para aquellos alumnos que hayan asistido al menos al 80% de las clases: se
valorará, por una parte, su participación, y particularmente los trabajos
realizados; y por otra, la realización de un supuesto práctico final.

-Para aquellos alumnos que no cumplan con el anterior requisito: un examen
teórico y una serie de supuestos que deberán resolverse mediante la
utilización del software estadístico utilizado.

Recursos Bibliográficos

Bibliografía general:
1.ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
2.FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad,
Teoría
y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-
058-6
3.PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol.
1.
Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
4.RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia".
Ed.
AC.

Libros de problemas:
1.CUADRAS, C.M.(1985):"Problemas de estadística". Ed. PPU.
2.MONTERO,J. y otros (1988):"Ejercicios y problemas de cálculo de
probabilidades". Ed. Díaz de  Santos.
3.RUIZ MAYA, L.(1989):"Problemas de estadística". Ed. AC.

Libros de Prácticas de ordenador:
1.ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

Profesorado

Ester Roquette Rodriguez

Situación

Prerrequisitos

Haber cursado y superado la asignatura "Métodos, Diseños y Técnicas de
Investigación Psicológica"

Metodología

- Resolución de problemas-tipo y supuestos prácticos, estos últimos
utilizando el paquete estadístico R
- Al alumno se le suministrará material: libros de Teoría y de Prácticas
con R, así como acceso a los mismos a través de la web y del campus virtual.

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante:
-Para aquellos alumnos que hayan asistido al menos al 80% de las clases: se
valorará, por una parte, su participación, y particularmente los trabajos
realizados y la exposición de los mismos; y por otra, la realización de un
supuesto práctico.

-Para aquellos alumnos que no cumplan con el anterior requisito: un examen
teórico y una serie de supuestos que deberán resolverse mediante la
utilización del software estadístico utilizado.

Recursos Bibliográficos

Bibliografía general:
1.ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
2.FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad,
Teoría y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN:
978-84-9828-058-6
3.PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol.
1. Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
4.RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia".
Ed. AC.

Libros de problemas:
1.CUADRAS, C.M.(1985):"Problemas de estadística". Ed. PPU.
2.MONTERO,J. y otros (1988):"Ejercicios y problemas de cálculo de
probabilidades". Ed. Díaz de  Santos.
3.RUIZ MAYA, L.(1989):"Problemas de estadística". Ed. AC.

Libros de Prácticas de ordenador:
1.ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

Profesorado

Esther Roquette Rodríguez

Situación

Prerrequisitos

Podrán acceder a los estudios sólo los alumnos que posean el
título oficial de Bachillerato y haber superado la prueba P.A.U.

Contexto dentro de la titulación

Constituye uno de los ejes de la titulación en Gestión y
Administración Pública, ya que aporta la sistematización,
recogida, ordenación y presentación de datos de las
Administraciones Públicas. Incluso permite hacer previsiones
sobre los mismos, tomar decisiones y obtener conclusiones.

Recomendaciones

Es aconsejable cursar materias y asignaturas de carácter
complementario así como poseer conocimientos generales en
Estadística.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

•  Capacidad de análisis y síntesis
•  Capacidad para aplicar la teoría a la práctica
•  Resolución de problemas
•  Habilidades para recuperar y analizar información desde
diferentes fuentes
•  Habilidades elementales en informática

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  •  Conocer los enfoques y los métodos de análisis
  cuantitativos y cualitativos
  •  Tener conocimientos de estadística aplicada
  •  Conocimientos de estadística aplicada a las Ciencias
  Sociales
  
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  •  Producir, recopilar, analizar e interpretar datos
  •  Analizar e interpretar información estadística
  •  Manejar programas informáticos aplicados a la gestión
  pública
  
  

Objetivos

Dada una serie de datos estadísticos unidimensionales, el alumno/a deberá
ser capaz de:
* Construir tablas y representar datos utilizando diferentes tipos de
gráficos, eligiendo en cada caso el más adecuado.
* Conocer y comprender la necesidad de las medidas de posición y
dispersión, sus ventajas e inconvenientes.
* Comparar la desigualdad de dos series de datos.
Dada una serie de datos estadísticos bidimensionales, el alumno/a
deberá ser capaz de:
* Obtener la distribución conjunta y las distribuciones marginales y
condicionadas.
* Representar el diagrama de dispersión e interpretarlo correctamente,
distinguiendo los casos de clara dependencia.
* Interpretar la covarianza como medida de la dependencia lineal.
* Obtener la recta de regresión mínimo-cuadrática e interpretar los
coeficientes de regresión.
* Calcular diferentes tipos de coeficientes de correlación.
* Dada una serie de observaciones, obtener los índices simples y complejos
habituales, tanto ponderados como sin ponderar.
* Entender un índice de precios de consumo como un indicador de la
variación
de los precios pagados por consumidores pertenecientes a un determinado
estrato socio-económico.
* Aislar y calcular las distintas componentes de una serie temporal.
* Ser capaz de desestacionalizar una serie temporal.

Programa

Unidad 1: Organización y representación de la información.
1.1 Introducción.
1.1.1 Breve reseña histórica.
1.1.2. La Estadística Administrativa: Aplicaciones.
1.2 Variables estadísticas.
1.3 Distribuciones de frecuencias. Tipos.
1.4 Representación numérica.
1.5 Representaciones gráficas.

Unidad 2: Resumen de datos: Medidas de posición.
2.1 Medidas centrales
2.1.1. La media aritmética. Propiedades.
2.1.2. Otras medias.
2.1.3. La mediana.
2.1.4. La moda.
2.2 Medidas de posición no centrales.
2.3 Momentos no centrados y centrados.

Unidad 3:  Resumen de datos: Medidas de dispersión.
3.1 Medidas de dispersión absoluta
3.1.1. Recorridos. Desviaciones medias.
3.1.2. Varianza y desviación típica.
3.1.3. Normalización o tipificación.
3.2 Medidas de dispersión relativa.
3.2.1. Recorridos.
3.2.2. Coeficiente de variación de Pearson.

Unidad 4: Resumen de datos: Medidas de forma.
4.1 Medidas de asimetría.
4.1.1. Coeficiente de asimetría de Fisher.
4.1.2. Coeficiente de asimetría de Pearson.
4.2 Medidas de curtosis.
4.2.1. Introducción al modelo Normal.
4.2.2. Coeficiente de curtosis de Fisher.
4.3 Análisis Exploratorio de Datos.
4.1.1. Diagrama de cajas y bigotes.
4.1.2. Diagrama de tallo y hojas.

Unidad 5: Medidas de desigualdad.
5.1 Medidas de desigualdad o concentración.
5.2 Estudio gráfico de la desigualdad: la curva de Lorenz.
5.3 Estudio analítico de la desigualdad: el índice de Gini.

Unidad 6: Variables estadísticas bidimensionales.
6.1 Distribución conjunta.  Tablas de doble entrada.
6.2 Distribuciones marginales y condicionadas.
6.3 Representaciones gráficas.
6.4 Momentos no centrados y centrados.
6.5 Independencia de variables estadísticas.
6.6 Dependencia lineal. Covarianza.

Unidad 7: Ajustes.
7.1 Introducción.
7.1.1. El método de mínimos cuadrados.
7.2 Ajuste lineal. Función de consumo de Keynes.
7.3 Ajustes reducibles al caso lineal.
7.3.1. Ajuste hiperbólico: curvas de demanda.
7.3.2. Ajuste potencial: función de producción de Coob-Douglas.
7.3.3. Ajuste exponencial: modelo de crecimiento de Harrod-Domar.
7.4 Otros ajustes
7.4.1. Exponencial modificada: La ley de Makeham.
7.4.2. La curva logística.

Unidad 8: Regresión simple.
8.1 Introducción al concepto de regresión.
8.2 Regresión de la media.
8.3 Regresión mínimo-cuadrática.
8.3.1. Regresión lineal mínimo-cuadrática.
8.3.2. Propiedades de las rectas de regresión.
8.4 Línea de Tukey o línea Mediana-Mediana.

Unidad 9: Correlación simple.
9.1 Concepto de correlación.
9.2 Medidas de correlación.
9.2.1. Varianza residual. Análisis de residuos.
9.2.2. Coeficiente de determinación. Interpretación.
9.3 Correlación lineal.
9.3.1. Descomposición de la varianza total.
9.3.3. Relación entre el coeficiente de correlación lineal.
Interpretación y propiedades.
9.4 Bondad de ajuste para otras funciones.
9.5 Predicción.
9.6 Correlación espuria.

Unidad 10: Números Índices.
10.1 Concepto de número índice.
10.2 Índices simples.
10.3 Propiedades de los índices simples.
10.4 Índices complejos.
10.4.1. Índices complejos no ponderarados.
10.4.2. Índices complejos ponderados.
10.5 Índices encadenados.

Unidad 11: Índices de precios.
11.1 Introducción.
11.2 Índices de precios complejos no ponderados.
11.3 Índices de precios complejos ponderados.
11.4 Propiedades deseables de los índices complejos.
11.5 Enlaces y cambios de bases.
11.6 Deflación de series estadísticas.
11.7 Variación de un índice. Repercusión y participación.

Unidad 12: Series temporales: análisis descriptivo
12.1 Concepto de serie temporal. Su representación.
12.2 Descripción de una serie temporal: componentes.
12.3 Análisis de la tendencia.
12.3.1. Método de ajuste analítico.
12.3.2. Método de las medias móviles o método mecánico.
12.4 Análisis de la estacionalidad.
12.4.1. Método de las medias mensuales o método analítico.
12.4.2. Método de las medias móviles o método mecánico.

Actividades

Asignatura sin docencia.

Metodología

Asignatura sin docencia.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 138

• Clases Teóricas: 28  
• Clases Prácticas: 14  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 18  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 25  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 49  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 4  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

TIPO DE PRUEBA
El examen constará de 8 a 10 preguntas de teoría de contestación breve
(35% de la puntuación)y de varios problemas(65% de la puntuación). Durante
la realización de los exámenes se permitirá la utilización de
calculadoras, así como formularios (entregados por los profesores).


CRITERIOS DE CORRECCIÓN DE LAS PRUEBAS
Serán penalizados especialmente errores matemáticos graves tales, como por
ejemplo, divisiones por cero, trabajar con varianzas,
coeficientes de determinación, de correlación, valores de determinadas
variables, etc... fuera de su rango de variación, etc.

COMPONENTES DE LA CALIFICACIÓN FINAL Y PESO DE CADA UNA
Cada examen constará de 8 a 10 preguntas de teoría y/o cuestiones de
contestación
breve (con una valoración del 40% de la nota global del examen), así como
varios
problemas (con una valoración del 60% de la nota global del examen).

Recursos Bibliográficos

BÁSICA DE TEORÍA
[1] BERENSON, M.L. Y OTROS. (2001) “Estadística para la Administración”.
Ed.:
Prentice-Hall.
[2] ESTEBAN GARCÍA, J.  y OTROS. (2005) “Estadística Descriptiva y
nociones de
Probabilidad”. Ed. Thomson Paraninfo. Valencia.
[3] FERNÁNDEZ CUESTA, C. - FUENTES GARCÍA, F. (1995) “Curso de estadística
descriptiva. Teoría y práctica”. Ed.: Ariel Economía.
[4] GARCÍA RAMOS, J.A., RAMOS GONZÁLEZ, C. y RUIZ GARZÓN, G.
(2006) “Estadística
Administrativa”. Ed.: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
[5] LIND, D. A., MARCHAL, W. G. y WATHEN, S. A. (2005) “Estadística
aplicada a
los negocios y a la Economía”. Ed.: McGraw-Hill.
[6] LLORENTE, F. y otros (2007) “Principios de Estadística Descriptiva
aplicada
a la Empresa”. Ed.: Ramón Areces
[7] MARTÍN PLIEGO,  F.J. (1994)  “Introducción a la estadística económica
y
empresarial. (Teoría y práctica)”. Ed.: AC.
[8] NEWBOLD, P., CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2007) “Estadística para
Administración y Economía”. Ed.: Pearson-Prentice-Hall.
[9] REY, C. y RAMIL, M. (2007) “Introducción a la Estadística
Descriptiva”.
Ed.: Netbiblo
[10] RUIZ, G. (2007) “Protagonistas de la Estadística (Una historia de la
Estadística en Cómic)”. Ed.: Septem Ediciones.


BÁSICA DE PROBLEMAS
[11] BEDATE, A. - GONZÁLEZ, J. - RIVAS, A. - SANZ, J.A. (1996);Problemas
de
Estadística descriptiva empresarial; Ed.: Ariel.
[12] COQUILLAT DURÁN, F. (1991);Estadística descriptiva. Metodología y
cálculo; Ed.: Tebar Flores.
[13] QUESADA, V. - ISIDORO, A. - LÓPEZ, L.A. (1990);Curso y ejercicios de
Estadística; Ed.:Alhambra.

BÁSICA DE PRÁCTICAS
[14] PÉREZ, César (1995);Análisis estadístico con Statgraphics. Técnicas
básicas; Ed.: RA-MA.

Profesorado

Manuel Arana Jiménez

Situación

Prerrequisitos

Podrán acceder a los estudios sólo los alumnos que posean el
título oficial de Bachillerato y haber superado la prueba P.A.U.

Contexto dentro de la titulación

Constituye uno de los ejes de la titulación en Gestión y
Administración Pública, ya que aporta la sistematización,
recogida, ordenación y presentación de datos de las
Administraciones Públicas. Incluso permite hacer previsiones
sobre los mismos, tomar decisiones y obtener conclusiones. Es
una
signatura
cuatrimestral de 6 créditos a impartir en el primer curso
durante el
segundo
cuatrimestre.

Recomendaciones

Es aconsejable cursar materias y asignaturas de carácter
complementario así como poseer conocimientos generales en
Estadística.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

•  Capacidad de análisis y síntesis.
•  Capacidad para aplicar la teoría a la práctica.
•  Resolución de problemas e interpretación adecuada de
resultados
obtenidos.
•  Habilidades para recuperar y analizar información desde
diferentes fuentes.
•  Habilidades elementales en informática.
•  Aprendizaje autónomo.

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  •  Conocer los enfoques y los métodos de análisis
  cuantitativos y cualitativos.
  •  Tener conocimientos de estadística aplicada a las
  Ciencias
  Sociales.
  •  Comparar y seleccionar alternativas técnicas.
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  •  Producir, recopilar, analizar e interpretar datos.
  •  Analizar e interpretar información estadística.
  •  Manejar programas informáticos aplicados a la gestión
  pública.
  

• Actitudinales:

  •  Participación.
  •  Iniciativa.

Objetivos

* Distinguir entre fenómenos aleatorios y deterministas.
* Calcular probabilidades en espacios muestrales finitos.
* Definir  e interpretar el concepto de variable aleatoria.
* Dada una función de distribución de una v.a. discreta/continua,
calcular
la función masa de probabilidad/ de densidad.
* Conocer diferentes modelos de variables aleatorias, saber
reconocerlos y
utilizarlos en aquellas situaciones en las que expliquen el
comportamiento
estadístico de los experimentos que se estudian.
* Comprender el papel fundamental del azar en la obtención de las
muestras.
* Conocer los procedimientos usuales de muestreo.
* Construir e interpretar adecuadamente intervalos de confianza
habituales
en
poblaciones normales.
* Interpretar adecuadamente el nivel de confianza.
* Asimilar la idea de hipótesis estadística y comprender en qué
consiste
un
procedimiento de contraste de hipótesis.
* Definir e interpretar el concepto de p-valor.

Programa

Unidad 1: Probabilidad.
1.1 Experimentos aleatorios. Definiciones.
1.2 Algebra de sucesos. Propiedades.
1.3 Diversas concepciones de probabilidad.
1.4 Propiedades derivadas de la axiomática de Kolmogorov.

Unidad 2: Probabilidad condicionada.
2.1 Probabilidad condicionada. Propiedades.
2.2 Teorema del producto.
2.3 Sucesos dependientes e independientes.
2.4 Teorema de la probabilidad total.
2.5 Teorema de Bayes.

Unidad 3: Variables aleatorias y sus características.
3.1 Variable aleatoria: concepto y formalización.
3.2 Función de distribución. Propiedades.
3.3 Variables aleatorias discretas.
3.4 Variables aleatorias continuas.
3.5 Características de las variables aleatorias

Unidad 4: Algunos modelos probabilísticos discretos.
4.1 Introducción.
4.2 La distribución Binomial.
4.3 La distribución de Poisson.

Unidad 5: La distribución Normal.
5.1 Introducción.
5.2 Definición y propiedades.
5.3 Distribución Normal tipificada.
5.4 Uso de tablas para el cálculo de probabilidades.
5.5 Teorema Central del Límite.
5.6 Aproximaciones mediante la distribución Normal.

Unidad 6: Introducción a la Inferencia Estadística y al Muestreo
6.1 Definiciones.
6.2 Introducción a la Teoría de Muestras.
6.3 Muestreos no probabilísticos.
6.4 Muestreos probabilísticos.
6.5 Otros tipos de muestreo.
6.6 Métodos muestrales en el tiempo.

Unidad 7: La Administración y las Estadísticas.
7.1 El sistema estadístico en las Administraciones Públicas.
7.2 Las Estadísticas Demográficas.
7.3 Las Estadísticas Económicas.
7.4 Las estadísticas sociales.
7.5 Otras encuestas públicas.

Unidad 8: Muestreo en poblaciones normales.
8.1 Distribución de la varianza muestral.
8.2 Distribución del estadístico media muestral y de la diferencia
de
medias
muestrales.
8.3 Distribución del cociente de varianzas muestrales.

Unidad 9: Estimación.
9.1 Estimación puntual paramétrica.
9.2 Estimador por intervalos de confianza.
9.3 Intervalo para la media de una población normal.
9.4 Intervalo de confianza para la varianza de una población normal.
9.5 Intervalo de confianza para la diferencia de medias de dos
poblaciones
normales independientes
9.6 Intervalo de confianza para la diferencia de medias de datos
apareados
y
muestras pequeñas.
9.7 Intervalo de confianza para la razón de varianzas con medias
desconocidas.
9.8 Intervalos de confianza asintóticos.

Unidad 10: Contrastes de hipótesis.
10.1 Introducción.
10.2 Pasos para la realización de un contraste.
10.3 Relación entre intervalos y contrastes.
10.4 Contrastes para la media de una población normal.
10.5 Contraste para la varianza de una población normal.
10.6 Contrastes para comparar las medias de dos poblaciones
normales
independientes.
10.7 Contraste para comparar las medias de dos poblaciones normales
dependientes.
10.8 Contraste para comparar las varianzas de dos poblaciones
normales.
10.9 Contrastes asintóticos.

Actividades

*  Es aconsejable que los alumnos realicen las siguientes
actividades con
Statgraphics:
Práctica 1.- Modelos de distribuciones de Probabilidad.
Práctica 2.- Simulación.
Práctica 3.- Intervalos de confianza.
Práctica 4.- Contrastes de hipótesis.

Metodología

ESTA ASIGNATURA ES OFERTADA SIN DOCENCIA.

•     El alumno podrá realizar un trabajo estadístico de un tema
de su interés, y con el visto bueno del profesor. Estas actividades
tienen
carácter voluntario y están consideradas en el apartado de
criterios y
sistemas de evaluación.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 138

• Clases Teóricas: 27  
• Clases Prácticas: 24  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 9  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado:  
  • Sin presencia del profesorado: 20  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 54  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 4  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

• CRITERIOS DE EVALUACIÓN:
- Uso correcto de los conceptos y procedimientos estudiados.
- La precisión y corrección en los razonamientos empleados.
- La interpretación adecuada de los resultados obtenidos.
- Dominio del vocabulario específico de la materia.

• TÉCNICAS DE EVALUACIÓN:
- Pruebas objetivas.
- Entrega de trabajos (Carácter VOLUNTARIO).

• SISTEMA DE CALIFICACIÓN:
Se realizará un examen final de junio (así como al resto de
convocatorias del
curso)
que constará de tres partes bien diferenciadas: varias preguntas de
teoría
de tipo test, varios problemas, y preguntas a contestar empleando
el
paquete estadístico Statgraphics.

Durante la realización de los exámenes se permitirá la utilización
de
calculadoras no programables, así como formularios y tablas
estadísticas
oficiales.

Las preguntas de teoría suponen un 25% de la nota global del
examen, los problemas un 50% y las preguntas a resolver con el
paquete
estadístico un  25%.

Las actividades voluntarias (relación de ejercicios o trabajos)
solicitadas por el alumno, serán consideras para la evaluación
siempre que
se hayan solicitado al profesor con suficiente antelación al examen
correspondiente de una determinada convocatoria (ver metodología) y
entregado dentro de los plazos establecidos por el profesor. Esta
actividad será valorada sobre un máximo del 20% de la calificación
global
que puede obtenerse, correspondiendo al examen de la convocatoria
para la
que se solicitó el resto de la calificación.

En ningún caso se conservará la calificación de una parte del
examen de
una convocatoria a otra, debiendo el alumno realizarlo en su
totalidad.

Recursos Bibliográficos

BÁSICA DE TEORÍA
[1] BERENSON, M.L. Y OTROS. (2001) “Estadística para la
Administración”.
Ed.:
Prentice-Hall.
[2] GARCÍA RAMOS, J.A., RAMOS GONZÁLEZ, C. y RUIZ GARZÓN, G.
(2006) “Estadística Administrativa”. Ed.: Servicio de
Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
[3] LIND, D. A., MARCHAL, W. G. y WATHEN, S. A. (2005) “Estadística
aplicada a
los negocios y a la Economía”. Ed.: McGraw-Hill.
[4] MARTÍN PLIEGO,  F. J. - RUIZ MAYA, L. (1995)  “Estadística I:
Probabilidad”. Ed.: AC.
[5] MARTÍN PLIEGO,  F. J. - RUIZ MAYA, L. (1995)  “Estadística II:
Inferencia”. Ed.: AC.
[6] NEWBOLD, P. (2000) “Estadística para los negocios y la
Economía”. Ed.:
Prentice-Hall.
[7] PEÑA, D. (2001) “Fundamentos de Estadística”. Alianza Editorial


BÁSICA DE PROBLEMAS
[8] FERNÁNDEZ ABASCAL, H.; GUIJARRO, M.M.; ROJO, J.L.;SANZ, J.A.
(1995).
Ejercicios de cálculo de probabilidades. Ed.: Ariel Economía.
[9] QUESADA, V.; ISIDORO, A.; LÓPEZ, L.A. (1990). Curso y
ejercicios de
Estadística. Ed.: Alhambra.
[10] SPIEGEL, M. R. (1997). Estadística. Ed.: McGraw Hill.

BÁSICA DE PRÁCTICAS
[11] PÉREZ, César (1995). Análisis estadístico con Statgraphics.
Técnicas
básicas. Ed.: RA-MA.

COMPLEMENTARIA
[12] DÍAZ DE RADA IGUSQUIZA, Vidal (2006). Tipos de encuestas y
diseño de
investigación. Colección de Ciencias Sociales. Número 13. Edita la
Universidad
Pública de Navarra.

Profesorado

Dr. D. Héctor Ramos Romero
Dr. D. Alfonso Suárez Llorens
D. Antonio Peinado Calero

Objetivos

* Proporcionar al alumno los elementos suficientes para el manejo de
grandes
colectivos de datos.
* Ofrecer una idea clara y precisa sobre los conceptos de probabilidad y
variable aleatoria.
* Introducir al alumno en los principales modelos de distribuciones de
probabilidad.
* Iniciar al alumno en los procedimientos de la Estadística Inferencial.
* Introducir al alumno en los contrastes de hipótesis como procedimiento
de la
inferencia estadística y en el modelo de regresión simple.

Programa

PROGRAMA ASIGNATURA

CAPÍTULO 1.- PROBABILIDAD

TEMA 1.- Introducción al concepto de probabilidad.
TEMA 2.- Axiomática de la Probabilidad.
TEMA 3.- Probabilidad condicionada.


CAPÍTULO II.- VARIABLES ALEATORIAS

TEMA 4.- Variables aleatorias.
TEMA 5.- Características de las variables aleatorias.
TEMA 6.- Vectores aleatorios.

CAPÍTULO III.- ALGUNOS MODELOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

TEMA 7.-  La distribución Normal.
TEMA 8.-  Distribuciones asociadas al proceso de Bernoulli.
TEMA 9.-  Distribuciones asociadas al proceso de Poisson.
TEMA 10.-  Otros modelos probabilísticos.

CAPÍTULO IV. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL

TEMA 11.- Síntesis de la información.
TEMA 12.- Medidas de posición y localización.
TEMA 13.- Medidas de dispersión y forma.


CAPÍTULO V.- FUNDAMENTOS DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN

TEMA 14.- Introducción a la teoría de muestras.
TEMA 15.- Estimación puntual paramétrica.
TEMA 16.- Distribuciones de los estimadores.
TEMA 17.- Estimación por intervalos de confianza

CAPÍTULO VI.- CONTRASTES DE HIPÓTESIS

TEMA 18.- Introducción a los contrastes de hipótesis.
TEMA 19.- Contrastes paramétricos para una población.
TEMA 20.- Contrastes paramétricos para dos poblaciones.
TEMA 21.- Contrastes no paramétricos: chi-cuadrado.
TEMA 22.- Otros contrastes no paramétricos.

CAPÍTULO VII.- ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES

TEMA 23.- Estadística descriptiva bidimensional.
TEMA 24.- Regresión y correlación: ajuste descriptivo de datos.
TEMA 25.- El modelo lineal de regresión simple.

Metodología

Al tratarse de una asignatura correspondiente a planes de estudio a
extinguir, no se impartirán clases.

Criterios y Sistemas de Evaluación

La asignatura se evaluará mediante un examen teórico-práctico dentro del
calendario de cada una de las convocatorias oficiales del curso 2010-2011.
Esta prueba escrita se hará de forma individual disponiendo de un
ordenador en un aula de informática. El alumno dispondrá del software
estadístico para resolver las distintas cuestiones que lo requieran. Lo
anterior no implica que en el examen existan cuestiones donde, para su
contestación, no se requiera el ordenador.

Recursos Bibliográficos

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:
* RAMOS ROMERO, H.M. (1997): Introducción al Cálculo de Probabilidades.
Grupo Editorial Universitario.
* RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L. (2005): Fundamentos de
Inferencia Estadística. Thomson Editores.

BIBLIOGRAFÍA DE PROBLEMAS:
* MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ, L.
(2005):
Problemas de Inferencia Estadística. Thomson Editores.
* MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ, L.
(2006):
Problemas de Probabilidad. Thomson Editores.
* BARÓ LLINÁS, J. Estadística descriptiva. Ed. Parramón.
* BARÓ LLINÁS, J. (1987)  Cálculo de Probabilidades. Ed. Parramón.
* BARÓ LLINÁS, J. (1989)  Inferencia estadística. Ed. Parramón.
* CUADRAS AVELLANA, C. M. (1989): Problemas de Probabilidades y
Estadística.
Vol. 2. Ed. PPU.
* CUADRAS AVELLANA, C.M. (1990): Problemas de Probabilidades y
Estadística.
Vol. 1: Probabilidades. Ed. PPU.

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:
* RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L. (2006): Fundamentos de
Probabilidad. Thomson Editores.
* MARTÍN PLIEGO, F.J. (2004): Introducción a la Estadística Económica y
Empresarial (Teoría y práctica). Thomson Editores.
* HERMOSO GUTIÉRREZ, J.A. y HERNÁNDEZ BASTIDA, A. (1995): Curso de
Estadística
Económica. Editorial Némesis.
* PÉREZ SUÁREZ, R. (Coordinador) (1993):  Análisis de datos Económicos
I. Métodos Descriptivos. Ediciones Pirámide, S.A.
* PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, D. (1991): Estadística. Modelos y métodos. 1.
Fundamentos. Alianza Universidad Textos.
* PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, D. (1989): Estadística. Modelos y métodos. 2.
Modelos lineales y series temporales. Alianza Universidad Textos.
* Lind, Marchal y Wathen (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a
la
Economía. XIII Edición Ed. McGraw hill

Profesorado

Antonio Jesús Arriaza Gómez (Coordinador)
Antonio Sánchez Navas
Sonia María Pérez Plaza

Situación

Prerrequisitos

• Haber cursado Bachillerato o similar. Tener conocimientos básicos de
matemáticas.
• Tener conocimiento del español, lengua en la que se imparte la
asignatura.

Contexto dentro de la titulación

La asignatura debe permitir al alumno conocer una herramienta de la
matemática
aplicada indispensable para la toma de decisiones y para el análisis
numérico
de situaciones reales en el medio ambiente.
Dentro de la formación de las ciencias experimentales, el conocimiento
y
manejo de las técnicas estadísticas y de algún software apropiado al
respecto
se convierte en un requerimiento básico para cualquier investigación
medioambiental.

Recomendaciones

1. Deben tener hábitos de estudio diario y saber asimilar los
conceptos a
través de la comprensión de su contenido, más aún si se tiene en
cuenta el
carácter sumamente aplicado de la asignatura.

2. Deben tener capacidad de análisis y relación de los conocimientos
que han
ido adquiriendo con el estudio individual de cada tema.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

A lo largo del proceso de enseñanza – aprendizaje, el alumno debe
desarrollar
el sentido común, responsabilidad, toma de decisiones, posicionamiento
respecto a la asignatura, profesor y compañeros.

- Capacidad para aplicar la teoría a la práctica docente
- Capacidad para el razonamiento crítico
- Capacidad de análisis, síntesis y gestión de la información
- Capacidad de organización y planificación
- Capacidad para la resolución de problemas de forma creativa
- Capacidad de iniciativa individual, trabajo en equipo y toma de
decisiones
- Capacidad para la utilización de las nuevas tecnologías y software
específico  en la práctica educativa y en la toma de decisiones

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  1.Conocer los conceptos fundamentales relacionados con la
  materia.
  2.Conocer las aplicaciones más importantes de la materia
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  1. Manejar distintas técnicas
  2. Diferenciar los distintos problemas que se plantean
  3. Saber concretar los resultados de un problema
  4. Utilizar software en la resolución de problemas
  

• Actitudinales:

  1. Tener capacidad de organizar y planificar el trabajo a
  realizar diaria o semanalmente.
  2. Habilidad para utilizar el material básico correspondiente.
  3. Tener capacidad de decisión.

Objetivos

OBJETIVO GENERAL:

El objetivo principal de esta asignatura es que los alumnos sean capaces de
manejar e interpretar las técnicas estadísticas básicas más usuales en
investigación medioambiental. La correcta aprehensión de los conceptos y
técnicas estadísticas más usuales, así como el manejo fluido de algún
paquete
estadístico de carácter general, les permitirá abordar la investigación de
problemas de complejidad media-alta en las distintas fases de
planificación,
ejecución e interpretación de resultados.



OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

- Saber sintetizar un conjunto de datos uni y bivariables a través de las
medidas apropiadas de representación y sus correspondientes
representaciones
gráficas.

-  Conocer las reglas de la probabilidad y resolver supuestos prácticos de
cálculo de probabilidades.

-  Manejar los principales modelos probabilísticos, tanto discretos como
continuos.

-  Realizar un análisis descriptivo de una serie temporal.

-  Conocer los conceptos que sustentan la inferencia estadística y, a
partir de
la teoría de la estimación, construir intervalos de confianza y realizar
contrastes, tanto paramétricos como no paramétricos.

-  Manejar e interpretar una de las técnicas estadísticas más usuales en
investigación medioambiental: El análisis de la varianza.

-  Resolver problemas  y supuestos prácticos con algún software
estadístico.

Programa

PROGRAMA REDUCIDO:

Tema 1.-  La Estadística en las Ciencias Ambientales.

Tema 2.-  El Método Estadístico. Técnicas de muestreo.

Tema 3.-  Análisis descriptivo de datos univariantes y bivariantes. Ajuste
y
regresión.

Tema 4.-  Series temporales. Análisis descriptivo.

Tema 5.- Introducción al Cálculo de Probabilidades.

Tema 6.- Distribuciones más usuales en el análisis de datos
medioambientales.

Tema 7.- Inferencia: Estimación, intervalos de confianza y contrastes de
hipótesis.

Tema 8.- Análisis de la varianza de un factor.

Tema 9.- Introducción al Diseño de Experimentos y a las técnicas de
Análisis
Multivariante.

Actividades

De las 18 horas previstas, las tutorías especializadas, 4 horas,  que se
llevarán a cabo en horario fijado, estarán enfocadas a  orientar al alumno
sobre cómo abordar la realización de los supuestos prácticos,  guiar y
supervisar el estudio de la materia.

Hay que tener en cuenta que, independientemente de estas tutorías
especializadas, el alumno dispondrá de un horario de tutoría como el que
se ha
venido estableciendo hasta la actualidad, en las que podrá realizar
preguntas
concretas sobre los contenidos de la asignatura, revisar exámenes o
plantear
otros temas académicos relacionados con la asignatura. Es una realidad
que,
hasta ahora, el tiempo que el alumno ha dedicado a consultas durante las
horas
de tutoría es mínimo y siempre en fechas próximas a la realización de los
exámenes o, tras la realización de éstos, para su revisión. Con un sistema
como
el propuesto, en el que se pretende hacer un seguimiento y evaluación del
trabajo autónomo del alumno, es predecible que se produzca un cambio de
actitud
del estudiante a este respecto.

Las horas restantes se dedicarán a la resolución de dos supuestos
prácticos que
servirán de resumen al finalizar el segundo y cuarto bloque (12 horas). El
alumno dedicará 6 horas a la preparación de cada uno de ellos y  en
presencia
del profesor serán expuestos y revisada su resolución en una 1 hora (2
horas).

El examen de evaluación final tendrá una duración de 2 horas.

Metodología

La asignatura se desarrolla en dos partes diferenciadas, pero bien
combinadas,
una teórica y otra practica.

Los contenidos teóricos se explicarán en el aula, de forma sintetizada y
mediante ejemplos aplicados al área medioambiental.

Los contenidos prácticos se dividen en dos bloques: El primero de ellos,
con
una duración de 15 horas lectivas, se dedica al planteamiento y propuesta
de
resolución de supuestos simulados o reales utilizando los conocimientos
teóricos adquiridos previamente; dicho bloque se desarrollará en el aula.
El
segundo de los bloques prácticos, con la misma duración horaria, se
llevará a
cabo en la sala de ordenadores, donde, con la ayuda del software adecuado,
se
resolverán numéricamente y se interpretarán las soluciones de los
supuestos
planteados en el bloque anterior. Se optará por un software estadístico
que,
por  su facilidad de manejo y la adecuación a las necesidades de la
asignatura,
sea el adecuado; para el que el alumno dispondrá de la
documentación necesaria para su correcto manejo.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 144

• Clases Teóricas: 21  
• Clases Prácticas: 21  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 4  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado: 2  
  • Sin presencia del profesorado: 12  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 47  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...

    Manejo del
    software y
    resolución de
    supuestos
    propuestos:  25
    Preparación
    de Examen: 10
    
    

     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 2  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante la realización
de dos
pruebas: resolución de cuestiones teórico-prácticas y supuesto que deberá
resolverse mediante la utilización de un paquete estadístico.

Recursos Bibliográficos

De contenidos estadísticos generales:

-  Fernández Palacín F. y otros (2000). "Estadística Descriptiva y
Probabilidad".Servicio de Publicaciones.Universidad de Cádiz.
-  Espejo, I. y otros (2002). "Inferencia Estadística" .Servicio de
Publicaciones.Universidad de Cádiz.
-  Peña Sanchez de Rivera, D. (1991). “Estadística. Modelos y métodos”.
Vol. I:
Fundamentos. Vol II: Modelos lineales y series temporales. Ed. Alianza
Universidad Textos.
-  Ruíz-Maya, L., Martín Pliego, F.J.: (1995). “Estadística II:
Inferencia".
Ed.AC.


De contenidos medioambientales:

-   Kent, M. and Coker, P.(1992). "Vegetation Desciption and Analysis. A
Practical Approach". CRC Press.
-  Shneider, D.C. "Cuantitative ecology. Spatial and temporal scaling". Ed.
Academic Press.
-  Mead, R.et al. "Statistical methods in agriculture and experimental
biology".  Ed. Chapman&Hall
-  Fowler, J.and Cohen, L.(1990). "Practical statistics for field
biology".
Ed. Wiley.


Software estadístico:

- Fernández F. y otros. (2000). "Estadística asistida por ordenador".
Servicio
de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
- Pérez, C. (2001). "Técnicas estadísticas con SPSS". Prentice Hall.
- Arriaza Gómez, A.J. y otros (2008). "Estadística básica con R y R-
Comander".
Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.