asignaturas — Universidad de Cádiz

Fichas de asignaturas 2014-15

	ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA I

	Código	Nombre
Asignatura	41121002	ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA I	Créditos Teóricos	4
Título	41121	GRADO EN PSICOLOGÍA	Créditos Prácticos	2
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Nivel de idioma: El alumno/a debe conocer el uso hablado y escrito del español.
Se recomienda a los alumnos de Erasmus tener el nivel B1 de español.
Carácter presencial de la asignatura. La asistencia a clase es obligatoria. Tanto
a las clases teórcas como prácticas.
Código ético: las conductas de "plagio" en la actividades teóricas y prácticas
son éticamente reprobables. Asimismo las conductas irrespetuosas hacia los
miembros de la comunidad universitaria están fuera del código ético de esta
asignatura.  Durante el desarrollo de las clases de esta asignatura no está
permitido el uso del teléfono móvil.

Recomendaciones

Conocimientos básicos de análisis matemático y álgebra

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
FERNANDO	FERNANDEZ	PALACIN	Profesor Titular Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE17	Conocer distintos métodos de evaluación y psicodiagnóstico en los distintos ámbitos de la Psicología, y ser capaz de describir y medir variables y procesos cognitivos, emocionales, psicobiológicos y conductuales, así como obtener datos relevantes para la evaluación de las intervenciones.	ESPECÍFICA
CE18	Saber analizar e interpretar los resultados de la evaluación	ESPECÍFICA
CE19	Saber elegir las estrategias de recogida de información para obtener indicadores de efectividad, eficacia y eficiencia	ESPECÍFICA
CE5	Ser capaz de identificar, discriminar y utilizar de forma pertinente al ámbito de la ciencia psicológica, los distintos diseños de investigación, procedimientos de formulación, contrastación de hipótesis e interpretación de resultados.	ESPECÍFICA
CT1	Saber sintetizar información.	GENERAL
CT11	Desarrollar habilidades para coordinar grupos	GENERAL
CT12	Habilidades de liderazgo	GENERAL
CT2	Resolución de problemas y toma de decisiones.	GENERAL
CT3	Adoptar razonamiento crítico y autocrítico ante las decisiones y actuaciones realizadas	GENERAL
CT4	Realizar búsquedas de información relevante mediante las herramientas de Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TICs).	GENERAL
CT5	Gestionar y organizar de forma pertinente la información atendiendo a los objetivos e hipótesis propuestas	GENERAL
CT6	Gestionar la recogida de datos y el trabajo con los mismos utilizando las TICs.	GENERAL
CT7	Realizar informes, generar los documentos y las presentaciones que se requieran maximizando las oportunidades que proporcionan las TICs.	GENERAL
CT8	Habilidades para coordinarse en el trabajo de otros	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1.1	1. Ser capaz de recopilar, organizar, depurar e interpretar datos.
R1.2	2. Distinguir el nivel de medida con el que se han obtenido unos datos, como requisito imprescindible, para seleccionar adecuadamente los correspondientes análisis gráficos y los estadísticos o índices a calcular.
R1.3	3. Manejar con soltura los índices estadísticos correspondientes con el fin de resumir los datos e interpretar correctamente los resultados obtenidos.
R1.4	4. Poder identificar patrones de covariación y relación funcional entre variables, interpretar su relación y realizar predicciones
R1.5	5. Saber desenvolverse en situaciones de incertidumbre, aplicando los conceptos básicos de probabilidad y manejando los modelos probabilísticos más habituales.
R1.6	6. Familiarizarse con el manejo del software estadístico, como herramienta que facilita el análisis numérico y las representaciones gráficas

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema.	32		CE17 CE18 CE19 CE5 CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6
03. Prácticas de informática	Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, de licencia libre y multiplataforma. Se facilitará a los alumnos distribución actualizada y la asistencia necesaria para la instalación en sus ordenadores personales.	16		CE5 CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6
10. Actividades formativas no presenciales	Trabajo del alumno. Estudio de la materia y asimilación de los contenidos tanto teóricos como prácticos, a través del material que se suministra o de las referencias bibliográficas que se proponen para su ampliación.	100	Reducido	CT1 CT11 CT12 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8
11. Actividades formativas de tutorías	Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestiones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a una tutoría presencial, ya sea individual o en grupo de 2 o 3 personas. Se abrirá en la página del campus virtual un foro de debate general de discusión de temas relacionados con la asignatura	2	Reducido	CT2 CT3

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico.

La asistencia es obligatoria dado que ni el aprendizaje consolidado ni su
comprobación son posibles sin ella. Las faltas, justificadas o no, más allá del
20% establecido y/o la carencia de trabajos solicitados o de los requisitos de
participación señalados, impedirán la aprobación de la asignatura requiriendo de
un plan de trabajo específico a presentar en la siguiente convocatoria a la que
tuviera derecho.

Los alumnos suspendidos en la primera convocatoria que hayan cumplido con  todos
los requisitos de participación, mantendrán la calificación de los trabajos
prácticos (aprobado o suspenso) durante todo el curso siguiente, completándose la
nota con la calificación de la prueba final de la convocatoria en cuestión.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
R1 Examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Consistirá en una prueba objetiva con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta. La prueba test pesará el 15% de la nota final.	Corrección con plantilla o a través del campus virtual	Profesor/a	CE17 CE18 CE19
R2. Resolución de supuestos teórico-prácticos. Examen en el que los alumnos deberán aplicar los conceptos, métodos y técnicas aprendidas para la resolución de supuestos prácticos que impliquen ficheros de datos reales del campo de la Psicología. Se realizará con el apoyo del software estadístico manejado en la asignatura. El examen de supuestos pesará el 45% de la nota total.	Se evaluará todas las fases del análisis: diseño, resolución, interpretación y claridad en la exposición de las conclusiones.	Profesor/a	CE17 CE18 CE19 CE5 CT1 CT2 CT3 CT5 CT7
R3.1 Realización de trabajo en grupo. Sobre una propuesta realizada por el profesor, el grupo, formado por entre 2 y 4 personas, analizará estadísticamente diferentes aspectos de una base de datos de naturaleza psicológica. Dicha base de datos podrá ser suministrada por el profesor, construida por el propio grupo a partir de fuentes secundarias, o creada a partir de la impartición de un cuestionario, de la observación de cualidades, de la medición de magnitudes, etc. El formato del informe será establecido en las bases de la convocatoria del trabajo en grupo. Se valorará la calidad del análisis, la presentación de los resultados y las conclusiones finales. Esta prueba pesará el 15% de la nota total.		Profesor/a	CE17 CE18 CE19 CE5 CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7
R3.2 Trabajo individual. Análisis de experiencias, resolución de problemas, lecturas y documentos elaborados durante el curso, tanto obligatorios como optativos. Esta prueba pesará el 15% de la nota total.		Profesor/a
R4.1 Participación en clase. Se valorará el grado de participación, tanto en las clases como en el foro general de la asignatura. Asimismo se tendrá en cuenta la actividad desarrollada en la página del campus virtual. Esta prueba pesará el 5% de la nota total.		Profesor/a	CT11 CT12 CT8
R4.2 Iniciativa del alumnado. En todas las actividades desarrolladas en la asignatura y, sobre todo, en la realización del trabajo grupal, se valorarán las iniciativas tendentes a mejorar los aspectos relacionados con las competencias transversales: Esta prueba pesará el 5% de la nota total.		Profesor/a

Procedimiento de calificación

R1: 15%
R2: 45%
R3.1: 15%
R3.2: 15%
R4.1: 5%
R4.2: 5%
Para superar la asignatura se ha de obtener un mínimo de un 50% en la suma de las
pruebas objetivas (3 puntos sobre 6 entre R1 y R2)

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Conceptos básicos y organización de datos	CT2 CT5 CT6	R1.1 R1.2 R1.6
2. Análisis descriptivo de una variable	CT1 CT3 CT5	R1.1 R1.2 R1.3 R1.6
3. Análisis conjunto de dos variables: Regresión y Correlación	CT1 CT3 CT5	R1.1 R1.2 R1.3 R1.4 R1.6
4. Nociones de Cálculo de probabilidades		R1.5 R1.6
5. Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad		R1.5 R1.6
6. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales		R1.5 R1.6

Bibliografía

Bibliografía Básica

-ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
-FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría
y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6
-ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

TODA ESTA BIBLIOGRAFÍA ESTÁ PUBLICADA CON LICENCIA LIBRE.
DISPONIBLE EN LA PÁGINA: http://knuth.uca.es

EN LA PÁGINA http://knuth.uca.es/R se encuentran los recursos para aprender y perfeccionar el manejo del software estadístico R:
Instalación de la distribución R_UCA en diversas plataformas y lenguajes, documentación, foro de consultas, etc.

Bibliografía Ampliación

-PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1.
Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
-RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed. AC.

	ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II

	Código	Nombre
Asignatura	41121007	ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II	Créditos Teóricos	4
Título	41121	GRADO EN PSICOLOGÍA	Créditos Prácticos	2
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Conocimientos básicos de la asignatura "ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA I"
Nivel de idioma: El alumno/a debe conocer el uso hablado y escrito del español.
Se recomienda a los alumnos de Erasmus tener el nivel B1 de español.
Carácter presencial de la asignatura. La asistencia a clase es obligatoria. Tanto
a las clases teórcas como prácticas.
Código ético: las conductas de "plagio" en la actividades teóricas y prácticas
son éticamente reprobables. Asimismo las conductas irrespetuosas hacia los
miembros de la comunidad universitaria están fuera del código ético de esta
asignatura.  Durante el desarrollo de las clases de esta asignatura no está
permitido el uso del teléfono móvil.

Recomendaciones

Conocimientos básicos de análisis matemático y álgebra

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
FERNANDO	FERNANDEZ	PALACIN	Profesor Titular Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE17	Conocer distintos métodos de evaluación y psicodiagnóstico en los distintos ámbitos de la Psicología, y ser capaz de describir y medir variables y procesos cognitivos, emocionales, psicobiológicos y conductuales, así como obtener datos relevantes para la evaluación de las intervenciones.	ESPECÍFICA
CE18	Saber analizar e interpretar los resultados de la evaluación	ESPECÍFICA
CE19	Saber elegir las estrategias de recogida de información para obtener indicadores de efectividad, eficacia y eficiencia	ESPECÍFICA
CE5	Ser capaz de identificar, discriminar y utilizar de forma pertinente al ámbito de la ciencia psicológica, los distintos diseños de investigación, procedimientos de formulación, contrastación de hipótesis e interpretación de resultados.	ESPECÍFICA
CT1	Saber sintetizar información.	GENERAL
CT11	Desarrollar habilidades para coordinar grupos	GENERAL
CT12	Habilidades de liderazgo	GENERAL
CT2	Resolución de problemas y toma de decisiones.	GENERAL
CT3	Adoptar razonamiento crítico y autocrítico ante las decisiones y actuaciones realizadas	GENERAL
CT4	Realizar búsquedas de información relevante mediante las herramientas de Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TICs).	GENERAL
CT5	Gestionar y organizar de forma pertinente la información atendiendo a los objetivos e hipótesis propuestas	GENERAL
CT6	Gestionar la recogida de datos y el trabajo con los mismos utilizando las TICs.	GENERAL
CT7	Realizar informes, generar los documentos y las presentaciones que se requieran maximizando las oportunidades que proporcionan las TICs.	GENERAL
CT8	Habilidades para coordinarse en el trabajo de otros	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2.1	1. Entender los fundamentos de la Inferencia Estadística
R2.2	2. Conocer y aplicar los distintos métodos de muestreo
R2.3	3. Conocer y aplicar los fundamentos de la estimación estadística en sus distintas modalidades: puntual y por intervalos, para una y dos poblaciones
R2.4	4. Conocer y aplicar los fundamentos de los contrastes de hipótesis en una y dos poblaciones
R2.5	5. Analizar el cumplimiento de las hipótesis básicas de un contraste (diagnosis del modelo) y, si no se reúnen las condiciones paramétricas saber aplicar procedimientos no paramétricos a una y dos poblaciones
R2.6	6. Conocer y aplicar los fundamentos del Análisis de la varianza, tanto en el caso paramétrico como en el no paramétrico
R2-7	7. Desarrollar una actitud crítica ante los resultados de las investigaciones estadísticas y su aplicación en el ámbito psicológico.
R2-8	8. Facilitar la presentación y realización de estudios e informes estadísticos haciendo uso adecuado de las herramientas estadísticas.
R2-10	Conocer los tipos de técnicas multivariantes. Resolver algunos problemas descriptivos multivariables de reducción y clasificación
R2-9	Resolver un modelo de regresión lineal múltiple desde una óptica inferencial.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema.	32		CE17 CE18 CE19 CE5 CT1 CT3 CT5
03. Prácticas de informática	Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, de licencia libre y multiplataforma. Se facilitará a los alumnos distribución actualizada y la asistencia necesaria para la instalación en sus ordenadores personales.	16		CE17 CE18 CE19 CE5 CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6
10. Actividades formativas no presenciales	Trabajo del alumno. Estudio de la materia y asimilación de los contenidos tanto teóricos como prácticos, a través del material que se suministra o de las referencias bibliográficas que se proponen para su ampliación.	100	Reducido	CE17 CE18 CE19 CE5
11. Actividades formativas de tutorías	Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestiones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a una tutoría presencial, ya sea individual o en grupo de 2 o 3 personas. Se abrirá en la página del campus virtual un foro de debate general de discusión de temas relacionados con la asignatura	2	Reducido	CE17 CE18 CE19 CE5

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico.

La asistencia es obligatoria dado que ni el aprendizaje consolidado ni su
comprobación son posibles sin ella. Las faltas, justificadas o no, más allá del
20% establecido y/o la carencia de trabajos solicitados o de los requisitos de
participación señalados, impedirán la aprobación de la asignatura requiriendo de
un plan de trabajo específico a presentar en la siguiente convocatoria a la que
tuviera derecho.

Los alumnos suspendidos en la primera convocatoria que hayan cumplido con  todos
los requisitos de participación, mantendrán la calificación de los trabajos
prácticos (aprobado o suspenso) durante todo el curso siguiente, completándose la
nota con la calificación de la prueba final de la convocatoria en cuestión.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
R1 Consistirá en una prueba objetiva con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta. La prueba test pesará el 15% de la nota final.	Corrección con plantilla	Profesor/a	CE17 CE18 CE19 CE5
R2. Resolución de supuestos. Examen en el que los alumnos deberán aplicar los conceptos, métodos y técnicas aprendidas para la resolución de supuestos prácticos que impliquen ficheros de datos reales del campo de la Psicología. Se realizará con el apoyo del software estadístico manejado en la asignatura. El examen de problemas pesará el 45% de la nota total.	Se evaluará todas las fases del análisis: diseño, resolución, interpretación y claridad en la exposición de las conclusiones.	Profesor/a	CE5 CT1 CT2 CT3 CT5
R3.1 Realización de trabajo en grupo. Sobre una propuesta realizada por el profesor, el grupo, formado por entre 2 y 4 personas, analizará estadísticamente diferentes aspectos de una base de datos de naturaleza psicológica. Dicha base de datos podrá ser suministrada por el profesor, construida por el propio grupo a partir de fuentes secundarias, o creada a partir de la impartición de un cuestionario, de la observación de cualidades, de la medición de magnitudes, etc. El formato del informe será establecido en las bases de la convocatoria del trabajo en grupo. Se valorará la calidad del análisis, la presentación de los resultados y las conclusiones finales. Esta prueba pesará el 15% de la nota total.		Profesor/a	CE5 CT1 CT11 CT12 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7
R3.2 Trabajo individual. Análisis de experiencias, resolución de problemas, lecturas y documentos elaborados durante el curso, tanto obligatorios como optativos. Esta prueba pesará el 15% de la nota total.		Profesor/a
R4.1 Participación en clase. Se valorará el grado de participación, tanto en las clases como en el foro general de la asignatura. Asimismo se tendrá en cuenta la actividad desarrollada en la página del campus virtual. Esta prueba pesará el 5% de la nota total.		Profesor/a	CT11 CT12 CT8
R4.2 Iniciativa del alumnado. En todas las actividades desarrolladas en la asignatura y, sobre todo, en la realización del trabajo grupal, se valorarán las iniciativas tendentes a mejorar los aspectos relacionados con las competencias transversales: Esta prueba pesará el 5% de la nota total.		Profesor/a

Procedimiento de calificación

R1: 15%
R2: 45%
R3.1: 15%
R3.2: 15%
R4.1: 5%
R4.2: 5%
Para superar la asignatura se ha de obtener un mínimo de un 50% en la suma de las
pruebas objetivas (3 puntos sobre 6 entre R1 y R2)

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Elementos de la inferencia estadística. Diseño muestral	CE17 CE18 CE19 CE5 CT3 CT4 CT5 CT6	R2.1 R2.2
2. Estimación de parámetros. Distribuciones asociadas al proceso de muestreo en poblaciones normales	CE5 CT2 CT3 CT5 CT6	R2.2 R2.3 R2-7 R2-8
3. Estimación por intervalos de confianza	CE5 CT2 CT3 CT5	R2.1 R2.3
4. Contrastes de hipótesis paramétricos sobre una o dos muestras	CE5 CT2 CT3 CT5	R2.1 R2.3 R2.4 R2-7 R2-8
5. Contrastes no paramétricos de una y dos muestras. Diagnosis del modelo	CE5 CT2 CT3 CT5 CT6	R2.1 R2.3 R2.4 R2.5 R2-7 R2-8
6. Análisis de la varianza de un factor: Test de la F. Alternativas no paramétricas	CE19 CE5 CT2 CT3 CT5 CT6	R2.3 R2.4 R2.6 R2-7 R2-8
7. Regresión Multilineal	CE5 CT2 CT3 CT5 CT6	R2.3 R2.4 R2-7 R2-8 R2-9
8. Introducción al análisis multivariante	CE5 CT1 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6	R2.3 R2.4 R2-7 R2-8 R2-10

Bibliografía

Bibliografía Básica

-ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
-FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría
y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6
-ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

-Apuntes y manuales disponibles en el Campus virtual

TODA ESTA BIBLIOGRAFÍA ESTÁ PUBLICADA CON LICENCIA LIBRE.
DISPONIBLE EN LA PÁGINA: http://knuth.uca.es

EN LA PÁGINA http://knuth.uca.es/R se encuentran los recursos para aprender y perfeccionar el manejo del software estadístico R:
Instalación de la distribución R_UCA en diversas plataformas y lenguajes, documentación, foro de consultas, etc.

Bibliografía Ampliación

PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1 y 2. Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed. AC.

PROBLEMAS:

CUADRAS, C.M.(1985):"Problemas de estadística". Ed. PPU
RUIZ MAYA, L.(1989):"Problemas de estadística". Ed. AC.

	BIOESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	20103020	BIOESTADISTICA	Créditos Teóricos	4.75
Título	20103	GRADO EN MEDICINA	Créditos Prácticos	2.75
Curso		1	Tipo	Básica
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
ANGEL	BERIHUETE	MACIAS	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
JUAN LUIS	GONZALEZ	CABALLERO	Profesor Titular Universidad	N
CAROLINA	LAGARES	FRANCO	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	S
Juan Luis	Peralta	Saez	PROFESOR COLABORADOR	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
I.1	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
I.7	Capacidad en resolución de problemas y de toma de decisiones.	GENERAL
II.4	Habilidades de aprendizaje autónomo y de adaptación a nuevas situaciones	GENERAL
M53	Conocer los conceptos básicos de bioestadística y su aplicación a las ciencias médicas.	ESPECÍFICA
M54	Ser capaz de diseñar y realizar estudios estadísticos sencillos utilizando programas informáticos e interpretar los resultados.	ESPECÍFICA
M55	Entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica.	ESPECÍFICA
M61	Comprender e interpretar críticamente textos científicos.	ESPECÍFICA
M62	Conocer los principios del método científico, la investigación biomédica y el ensayo clínico.	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	a - Conocer los conceptos básicos de bioestadística y su aplicación a las ciencias médicas.
R2	b - Entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica.
R3	c - Ser capaz de diseñar y realizar estudios estadísticos sencillos utilizando programas informáticos e interpretar los resultados.
R4	d - Comprender e interpretar críticamente textos científicos.
R5	e - Conocer los principios del método científico

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Método expositivo. Clases teóricas	35	Grande	M53 M54 M55 M61 M62
02. Prácticas, seminarios y problemas	12 horas Método de enseñanza-aprendizaje: Resolución de ejercicios, problemas, casos prácticos. Modalidad Organizativa: Clases prácticas.	12	Reducido	I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
03. Prácticas de informática	10 horas Método de enseñanza-aprendizaje: Resolución de ejercicios, problemas, casos prácticos. Modalidad Organizativa: Prácticas de Informática.	10	Reducido	I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
08. Teórico-Práctica	Esta actividad se utilizará para evaluar la asignatura. La evaluación se compone de dos tipos de pruebas: En grupo Grande, una prueba escrita con dos apartados: Cuestiones tipo test y Problemas. En grupo reducido, pruebas de tipo test mediante el campus virtual, sobre cuestiones teórico-prácticas e interpretación de análisis realizados con un paquete estadístico	3		I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual utilizando el material de la asignatura	85		I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías presenciales o virtuales a realizar en el horario disponible de los profesores de la asignatura.	5

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Además de los conocimientos específicos, se valorará la claridad y organización
en los trabajos y pruebas que se realicen.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Realización de prueba de seguimiento de la 1ª parte de la asignatura: Estadística Descriptiva	Cuestionario con preguntas de respuesta múltiple sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en esta primera parte. Los errores serán penalizados. Se utilizará el aula virtual	Profesor/a Autoevaluación	I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
Realización de prueba de seguimiento de la 2ª parte de la asignatura: Probabilidad y variables aleatorias	Cuestionario con preguntas de respuesta múltiple sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en esta segunda parte. Los errores serán penalizados. Se utilizará el aula virtual	Profesor/a Autoevaluación	I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
Realización de prueba de seguimiento de la 3ª parte de la asignatura: Inferencia Estadística	Cuestionario con preguntas de respuesta múltiple sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en esta tercera parte. Los errores serán penalizados. Se utilizará el aula virtual	Profesor/a Autoevaluación	I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62
Realización de Prueba Final sobre la asignatura completa	Prueba escrita sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas a lo largo de la asignatura.	Profesor/a	I.1 I.7 II.4 M53 M54 M55 M61 M62

Procedimiento de calificación

Prueba de seguimiento de la 1ª parte (5%)
Prueba de seguimiento de la 2ª parte (5%)
Prueba de seguimiento de la 3ª parte (5%)
Prueba Final. Consta de 2 partes:
A) Cuestionario teórico práctico (25%)
B) Resolución de casos prácticos (60%)

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
01.- Introducción a la Bioestadística	M53
02.- Estadística descriptiva univariante	M53 M54 M55	R1 R2 R3
03.- Estadística descriptiva bivariante	M53 M54 M55	R1 R2 R3
04.- Probabilidad	M53	R1
05.- Variables aleatorias discretas	M53	R1
06.- Variables estadísticas continuas	M53	R1
07.- Inferencia estadística	M53 M54 M55 M61 M62	R1 R2 R3 R4 R5
08.- Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis	M53 M54 M55 M61 M62	R1 R2 R3 R4 R5
09.- Contrastes de hipótesis paramétricos más usuales	M53 M54 M55 M61 M62	R1 R2 R3 R4 R5
10.- Contrastes de Hipótesis no paramétricos más usuales.	M53 M54 M55 M61 M62	R1 R2 R3 R4 R5

Bibliografía

Bibliografía 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, A. Y LUNA DEL CASTILLO J.D. (1991): "Bioestadística para las Ciencias de la Salud". 3ª edic. Ediciones Norma.
Milton, J.S. (2001): Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. 3ª Edición. Interamericana. McGraw-Hill, Madrid
PERALTA S., J.L. Y GONZÁLEZ C.,J.L. (1999): Curso Básico de Bioestadística con Statgraphics. Cop. S. Rafael, Cádiz.

Bibliografía Específica

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, P.A. & BERRY, A. (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, W.W. (1995): "Biostatistics: A foundation for Analysis in the Health Sciences". 6ª edic. Wiley.
DIXON, W.J. & MASSEY, F.J. (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, A. Y LUNA DEL CASTILLO, J.D. (1995): "50 ± 10 horas de Bioestadística". Ediciones Norma.
MATTHEWS, D.E. & FAREWELL, V.T. (1988): "Estadística médica". Salvat.
PARDELL ET AL.(1986): Manual de Bioestadística. Ed. Masson.
REMINGTON, R.D. & SCHORK, M.A. (1970): "Statistics with Applications to the Biological and Health Sciences". Prentice Hall.
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, R.G. & TORRIE, J.H. (1985): "Bioestadística: Principios y Procedimientos". McGraw Hill.
SWINSCOW, T.D.V. (1990): "Estadística Primer nivel". 8ª edic. Salvat.
ZAR, J.H. (1984): "Biostatistical Analysis". Prentice-Hall Intern.


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. (1991): "Estadística". 2ª Ed. Ed. McGraw-Hill.

Bibliografía Ampliación

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SITIOS DE NOTICIAS Y ARTÍCULOS RELACIONADAS CON LA BIOESTADÍSTICA

	DISEÑO DE ENCUESTAS DE LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA

	Código	Nombre
Asignatura	31308036	DISEÑO DE ENCUESTAS DE LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA	Créditos Teóricos	3.5
Título	31308	GRADO EN GESTIÓN Y ADMINISTRACIÓN PÚBLICA	Créditos Prácticos	2.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Haber cursado cualquier asignatura previa de Estadística

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
GABRIEL	RUIZ	GARZON	Profesor Titular Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.	BÁSICA
CE5	Conocer las principales herramientas de la estadística aplicables a la gestión pública.	ESPECÍFICA
CT1	Capacidad de análisis y síntesis.	TRANSVERSAL
CT12	Trabajo en equipo.	TRANSVERSAL
CT18	Capacidad para aplicar la teoría a la práctica	TRANSVERSAL
CT2	Capacidad de organizar y planificar.	TRANSVERSAL
CT26	Habilidad para trabajar de forma autónoma	TRANSVERSAL
CT5	Comunicación oral y escrita en la lengua nativa	TRANSVERSAL
CT7	Habilidades elementales en informática.	TRANSVERSAL
CT9	Resolución de problemas.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	El alumnado debe ser capaz ante un problema en ambiente de incertidumbre relativo a una o dos poblaciones, plantear adecuadamente un contraste de hipótesis, realizar dicho contraste a partir de los datos observados y definir correctamente, en términos de los errores asociados, las conclusiones que se derivan del contraste.
R3	El alumnado debe ser capaz citar las diferentes características de las principales estadísticas efectuadas por la Administración Pública.
R1	El alumnado debe ser capaz de a partir de los datos estadísticos observados de una o dos poblaciones, ajustarlos de forma conveniente a un modelo probabilístico, estimar adecuadamente los parámetros poblacionales y obtener intervalos de confianza para los principales parámetros poblacionales.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Durante las clases teóricas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Método expositivo: lección magistral, utilizando presentaciones puestas previamente a disposición del alumno, mediante el Campus Virtual. Se comentará, ampliará y aclarará los contenidos de las presentaciones y se responderá a las dudas que surjan a los alumnos. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas previamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará, preferentemente, en ejercicios que no requieren uso de ordenador.	28		CB1 CB2 CB3 CE5 CT18 CT2
03. Prácticas de informática	Durante las clases prácticas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Aprendizaje basado en problemas: algunos de los conocimientos teóricos serán impartidos mediante la resolución de problemas-ejemplos, preparados como presentaciones previamente disponibles para el alumno. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas previamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará especialmente para ejercicios en los que es indispensable emplear el software estadístico disponible. En este caso el alumno podrá seguir, ayudado por un ordenador personal, las explicaciones del profesor y la resolución de problemas que requieren el uso del software estadístico. Aprendizaje cooperativo: el profesor propondrá ejercicios a los alumnos para su resolución en grupo.	20		CB2 CB3 CB5 CE5 CT18 CT2 CT7 CT9
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio autónomo del alumno	91		CB2 CB3 CE5 CT18 CT2 CT26 CT9
11. Actividades formativas de tutorías	Realización de una tutoría grupal	1	Grande	CB3
12. Actividades de evaluación	Resolución de problemas y/o presentación de resúmenes de lo explicado en clase. Evaluación de pruebas de seguimiento consistente en la resolución de ejercicios similares a los propuestos en clase. Un examen final teórico-práctico, que realizará con un ordenador individual, dotado de software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura. Resolución en grupo de un trabajo y/o ejercicios propuestos por el profesor.	5		CB4 CT1 CT12 CT5 CT7 CT9
13. Otras actividades	Realización y presentación de trabajos en grupos y/o seminario.	5	Reducido	CB3 CB4 CT1 CT12 CT5

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La evaluación del alumno se hará combinando 4 procedimientos diferentes:
- Evaluación de la participación activa del estudiante a través de la resolución
de problemas y/o presentación de resúmenes de lo explicado en clase
- Evaluación de una o varias pruebas de seguimiento consistentes en la resolución
de ejercicios similares a los propuestos en clase con un ordenador individual,
dotado con software estadístico
- Un examen final teórico-práctico, que realizará con un ordenador individual,
dotado con software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura.
- Resolución en grupo de un trabajo y/o
ejercicios relacionados con los contenidos impartidos

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
1) Participación activa del estudiante 2) Pruebas de seguimiento de la asignatura 3) Examen final teórico-práctico 4) Trabajo en grupo	1) Resolución de problemas y/o presentación de resúmenes de lo explicado en clase (10% de la calificación final). 2) Examen o exámenes de seguimiento de la asignatura de tipo test principalmente, de respuesta múltiple con utilización del ordenador (20% de la calificación final). 3) Examen final presencial teórico-práctico con utilización del ordenador (60% de la calificación final). 4) Resolución en grupo de un trabajo y/o ejercicios relacionados con los contenidos impartidos. (10% de la calificación final).	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9

Procedimiento de calificación

La calificación final será la media ponderada de cada una de las partes o
procedimientos de evaluación, de acuerdo con la ponderación establecida en el
apartado de criterios de evaluación. No obstante, para superar la asignatura,
será necesario obtener en el examen final (en cualquiera de sus convocatorias) un
mínimo del 50% de la puntuación máxima posible en dicho examen final. De no ser
así, la calificación que constará en el acta será la obtenida en dicha prueba
escrita.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Contrastes de hipótesis	CB3 CB4 CE5 CT1 CT12 CT5 CT9	R2
Estadísticas económicas, demográficas y sociales	CB3 CB5 CE5 CT18 CT2	R3
Estimación paramétrica	CB3 CB4 CE5 CT1 CT5 CT9	R1
Índices de precios de consumo y producción	CB3 CE5 CT1 CT18	R3
Introducción a la Inferencia Estadística	CB1 CB2 CB4 CE5 CT1 CT2 CT5	R1
Muestreo en poblaciones normales	CB3 CE5 CT18 CT2	R3

Bibliografía

Bibliografía Básica

BARÓ LLINAS, J. (1989): Inferencia estadística. Ed. Parramón. ESPEJO MIRANDA, I. et al. (2007): Inferencia Estadística. Teoría y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. GARCÍA RAMOS, J.A., RAMOS GONZÁLEZ, C.D. y RUIZ GARZÓN, G. (2010). Estadística Administrativa. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. LIND, MARCHAL y WATHEN (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. XIII Edición Ed. McGraw Hill Interamericana. MARTÍN-PLIEGO et al. (2005): Problemas de Inferencia Estadística. Thomson Editores. RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J. (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística. Thomson Editores.

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

	ESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	40208006	ESTADISTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	40208	GRADO EN QUÍMICA	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Conocimientos de Matemáticas a nivel de segundo curso de Bachillerato

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
María Auxiliadora	López	Sánchez	Titular Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CG4	Capacidad para la gestión de datos y la generación de información/conocimiento.	GENERAL
CG5	Capacidad para la resolución de problemas.	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R8	Poder aprovechar las capacidades y facilidades que ofrece el uso de los ordenadores personales y los programas informáticos para realizar el tratamiento estadístico necesario en cualquier proceso de medida en el laboratorio químico, la simulación de los procesos y la validación de los mismos.
R7	Poder estimar el valor de parámetros físicos y químicos y sus márgenes de error, mediante la medida experimental de otras magnitudes relacionadas con ellas a través de funciones lineales o no lineales. Ser capaz de elegir el mejor método de ajuste de acuerdo a las variables y a las funciones implicadas en el proceso.
R6	Poder realizar estimaciones sobre el valor de una magnitud y conocer la fiabilidad del método desarrollado después de un proceso de medida experimental directa o indirecta de la misma.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Sesiones donde el profesor explica los fundamentos teóricos de la materia, incentiva la ampliación de conocimientos determinados y realiza un seguimiento temporal de la adquisición de los conocimientos a través de sesiones de consulta.	36	Grande	CB2 CB3 CG4 CG5
03. Prácticas de informática	Sesiones donde el profesor presenta los objetivos y los alumnos realizan las simulaciones e interpretan los datos con el apoyo del profesor, haciendo uso del software estadístico R.	24	Reducido	CB2 CB3 CG4 CG5
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática.	80		CB2 CB3 CG4 CG5
11. Actividades formativas de tutorías	Sesiones dedicadas a orientar al alumno sobre cómo abordar la realización de supuestos.	2	Reducido	CB2 CB3 CG4 CG5
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizará las pruebas de seguimiento, los supuestos prácticos y el examen final.	8		CB2 CB3 CG4 CG5

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico. Se tendrá en cuenta la asistencia a clase.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final	Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. La prueba consistirá en: Examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Examen de problemas y de un supuesto práctico. Los alumnos deberán aplicar los conceptos y técnicas aprendidas para la resolución de supuestos prácticos que impliquen una cantidad reducida-media de datos al objeto que pueda ser abordadas en su conjunto: preparación de los datos, aplicación de las técnicas e interpretación de los resultados.	Profesor/a	CB2 CB3 CG4 CG5
Realización de pruebas de seguimiento de la asignatura	Cuestionario con preguntas de respuesta múltiple sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas. Los errores serán penalizados.	Profesor/a Autoevaluación	CB2 CB3 CG4 CG5
Resolución de supuestos prácticos de informática	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará el campus virtual.	Profesor/a Autoevaluación	CB2 CB3 CG4 CG5

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:

- Examen final (70%)
El examen final incluye:
a) una prueba tipo test con cuatro respuestas por cada ítem y una sola correcta
(cada respuesta incorrecta supondrá una penalización). El test tendrá un peso del
20% de la nota final.
b) Un examen de problemas y supuesto práctico con un peso del 50% de la nota
final.
- Pruebas de seguimiento (15%)
- Supuestos prácticos de informática realizados a lo largo de la asignatura (15%)

En las convocatorias de junio y septiembre, los alumnos tendrán que volver a
realizar el examen final (con un peso del 70%), mientras que se conserva el 30%
restante, correspondiente a evaluación continua, que se obtuvo en Febrero.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 01. Introducción al análisis de datos. Organización, representación gráfica y síntesis de la información	CB2 CB3 CG4 CG5	R8 R6
Tema 02. Análisis bivariable. Ajuste y regresión bidimensional	CB2 CB3 CG4 CG5	R8 R7
Tema 03. Teoría de la probabilidad	CB2 CB3 CG4 CG5	R6
Tema 04. Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad	CB2 CB3 CG4 CG5	R8 R6
Tema 05. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales	CB2 CB3 CG4 CG5	R8 R6
Tema 06. Introducción a la Inferencia. Inferencia clásica en poblaciones normales.	CB2 CB3 CG4 CG5	R8 R6
Tema 07. Inferencia no paramétrica. Diagnosis del modelo.	CB2 CB3 CG4 CG5	R8 R6
Tema 08. Introducción al Análisis de la Varianza	CB2 CB3 CG4 CG5	R8

Bibliografía

Bibliografía Básica

-ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
-FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría
y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6
-ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

Bibliografía Ampliación

-PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1.
Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
-RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed.
AC.

	ESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	42307005	ESTADISTICA	Créditos Teóricos	4
Título	42307	GRADO EN CIENCIAS DEL MAR	Créditos Prácticos	2
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
FERNANDO	FERNANDEZ	PALACIN	Profesor Titular Universidad	N
Mª AUXILIADORA	LÓPEZ	SÁNCHEZ	Profesor Titular Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CE12	Utilizar los recursos informáticos en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de las ciencias marinas.	ESPECÍFICA
CE17	Conocer las aplicaciones básicas a modelos sencillos y problemas prácticos.	ESPECÍFICA
CE34	Manejar las técnicas básicas de muestreo, análisis, síntesis e interpretación de los datos	ESPECÍFICA
CE35	Utilizar los recursos informáticos en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de las ciencias marinas	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Dotar al alumno/a de las habilidades, conocimientos y herramientas de las disciplinas científicas básicas, desde una visión integradora, para comprender y estudiar el medio marino desde una perspectiva multi e interdisciplinar, que de cómo resultado que el alumno obtenga las competencias descritas en el módulo.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema.	32	Grande
03. Prácticas de informática	Seis prácticas de 2,5 horas recogiendo los grandes bloques de la asignatura: Descriptiva, Modelos de regresión, Probabilidad y variable aleatoria, Inferencia 1, Inferencia 2 y ANOVA. Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, a ser posible de licencia libre al objeto de facilitar su instalación en los ordenadores personales del alumno y su futura implantación sin costes en los futuros centros de trabajo. Para realizar las prácticas se pondrá a disposición del alumno un libro que recoja tanto los procedimientos informáticos, como los supuestos resueltos y las propuestas para la resolución por parte del alumno. Además se le proporcionará al alumno un guión detallado por cada práctica al objeto de coordinar la actividad global del grupo.	16	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Trabajo del alumno. Estudio de la materia y asimilación de los contenidos tanto teóricos como prácticos, a través del material que se suministra o de las referencias bibliográficas que se proponen para su ampliación	94	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestieones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a la tutoría para debatir los aspectos comentados arriba con el profesor. También se cuestionarán los métodos específicos de enseñanza y las relaciones profesor-alumno.	2	Reducido
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizará las pruebas de seguimiento, los supuestos prácticos y el examen final.	6

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final	Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. La prueba consistirá en: Examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Examen de problemas y de un supuesto práctico. Los alumnos deberán aplicar los conceptos y técnicas aprendidas para la resolución de supuestos prácticos que impliquen una cantidad reducida-media de datos al objeto que pueda ser abordadas en su conjunto: preparación de los datos, aplicación de las técnicas e interpretación de los resultados.	Profesor/a
Realización de pruebas de seguimiento de la asignatura.	Cuestionario con preguntas de respuesta múltiple sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas. Los errores serán penalizados.	Profesor/a
Resolución de supuestos prácticos de informática	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará el campus virtual.	Profesor/a Autoevaluación

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:
- Examen final (70%)
El examen final incluye:
a) Una prueba tipo test con cuatro respuestas por cada ítem y una sola correcta
(cada respuesta incorrecta supondrá una penalización).El test tendrá un peso del
20% de la nota final.
b) Un examen de problemas y supuesto práctico con un peso del 50% de la nota
final.
- Pruebas de seguimiento (15%)
- Supuestos prácticos de informática (15%)

En las restantes convocatorias del curso, los alumnos tendrán que volver a
realizar el examen final (con un peso del 70%), mientras que se conserva el 30%
restante, correspondiente a evaluación continua, que se obtuvo en Junio.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 01.Introducción a los métodos y técnicas estadísticas. Síntesis de la información		R1
Tema 02.Análisis bivariable. Ajuste y regresión bidimensional		R1
Tema 03.Teoría de la probabilidad		R1
Tema 04.Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad		R1
Tema 05. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales		R1
Tema 06. Introducción a la Inferencia. Estimación puntual		R1
Tema 07.Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos		R1
Tema 08. Contrastes sobre la estructura del modelo probabilístico		R1
Tema 09. Contrastes no paramétricos		R1
Tema 10. Introducción al Análisis de la Varianza		R1

Bibliografía

Bibliografía Básica

-ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
-FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría
y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6
-ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

-PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1.
Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
-RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed.
AC.

	ESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	42306005	ESTADISTICA	Créditos Teóricos	4
Título	42306	GRADO EN CIENCIAS AMBIENTALES	Créditos Prácticos	2
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

No son necesarios

Recomendaciones

Conocimientos básicos de matemáticas que agilicen y faciliten la interpretación
de resultados

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CE15	Conocer las aplicaciones básicas a modelos sencillos y problemas prácticos.	ESPECÍFICA
CE24	Manejar las técnicas básicas de muestreo estadístico, análisis, síntesis e interpretación de los datos	ESPECÍFICA
CE25	Utilizar los recursos informáticos en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de las ciencias ambientales	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R3-1	Realización de las prácticas de informática
R1-1	Realización de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia
R3-2	Resolución de supuestos de prácticas de informática

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema.	32	Grande
03. Prácticas de informática	Seis prácticas de 2,5 horas recogiendo los grandes bloques de la asignatura: Descriptiva, Modelos de regresión, Probabilidad y variable aleatoria, Inferencia 1, Inferencia 2 y ANOVA. Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, a ser posible de licencia libre al objeto de facilitar su instalación en los ordenadores personales del alumno y su futura implantación sin costes en los futuros centros de trabajo. Para realizar las prácticas se pondrá a disposición del alumno un libro que recoja tanto los procedimientos informáticos, como los supuestos resueltos y las propuestas para la resolución por parte del alumno. Además se le proporcionará al alumno un guión detallado por cada práctica al objeto de coordinar la actividad global del grupo.	16	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Trabajo del amuno. Estudio de la materia y asimilación de los contenidos tanto teóricos como prácticos, a través del material que se suministra o de las referencias bibliográficas que se proponen para su ampliación	100	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestiones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a la tutoría para debatir los aspectos comentados arriba con el profesor. También se cuestionarán los métodos específicos de enseñanza y las relaciones profesor-alumno.	2	Reducido

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
R1-1 Resolución de pruebas teórico-prácticas de conocimientos de la materia. Exámenes tipo test que evaluarán los principales conceptos de la asignatura. Consistirán en pruebas objetivas con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta. Las pruebas test pesarán aproximadamente el 20% de la nota total.	Corrección con plantilla	Profesor/a
R2-1. Resolución de problemas y de un supuesto práctico. En el examen los alumnos deberán aplicar los conceptos y técnicas aprendidas para la resolución de supuestos prácticos que impliquen una cantidad reducida-media de datos al objeto de que pueda ser abordadas en su conjunto: preparación de los datos, aplicación de las técnicas e interpretación de los resultados. El alumno dispondrá de calculadora y ordenador que facilitará el cálculo y del materíal impreso necesario en cada caso: libros, tablas estadísticas, formularios, etc. El examen pesará aproximadamente el 70% de la nota total.	Se evaluará en cada problema tanto el conocimiento y la aplicación de las técnicas como el análisis e interpretación de los resultados. Cada apartado tendrá asociado su valoración correspondiente.	Profesor/a
R3-2. Realización de un trabajo práctico opcional sobre un conjunto de datos reales en los que el alumno aplique los distintos procedimientos y técnicas introducidos y desarrollados en la asignatura, contextualizando los resultados obtenidos. Este trabajo tendrá el valor de un 10% de la nota final.	Podrá utilizar como apoyo el software estadístico introducido en las clases prácticas.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:
- Examen final (70%)
- Pruebas de seguimiento (20%)
- Opcional, realización de un trabajo aplicado (10%), se acumulará a las
"Pruebas de seguimiento" en caso de no realizarse

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 01.Introducción a los métodos y técnicas estadísticas. Síntesis de la información		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 02.Análisis bivariable. Ajuste y regresión bidimensional		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 03.Teoría de la probabilidad		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 04.Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 05. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 06. Introducción a la Inferencia. Estimación puntual		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 07.Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 08. Contrastes sobre la estructura del modelo probabilístico		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 09. Contrastes no paramétricos		R3-1 R1-1 R3-2
Tema 10. Introducción al Análisis de la Varianza		R3-1 R1-1 R3-2

Bibliografía

Bibliografía Básica

-ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
-FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría
y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6
-ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

Bibliografía Ampliación

-PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1.
Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
-RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed.
AC.

	ESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21507003	ESTADISTICA	Créditos Teóricos	3.5
Título	21507	GRADO EN FINANZAS Y CONTABILIDAD	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Básica
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

* Definición y estudio de las propiedades más importantes asociadas a las
funciones reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
* Cálculo integral de funciones de una variable.
* Definición y estudio de las propiedades más importantes asociadas a las
funciones reales de varias variables.
* Cálculo integral para funciones de varias variables.

Recomendaciones

* Repasar conocimientos sobre matemáticas, adquiridos en el cuatrimestre
anterior.
* Repasar conocimientos e intentar cubrir posibles lagunas sobre análisis
matemático, cálculo de probabilidades y estadística, cursados en Bachillerato.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Maria Eugenia	Cornejo	Piñero	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N
Raúl	Páez	Jiménez		S
Eloisa	Ramírez	Pousa	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE12	Conceptos de inferencia estadística	ESPECÍFICA
CE5	Conceptos de Estadística	ESPECÍFICA
CG1	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
CG14	Capacidad crítica y autocrítica	GENERAL
CG17	Capacidad de aprendizaje autónomo	GENERAL
CG2	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	GENERAL
CG4	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
CG6	Comunicación oral y escrita en la propia lengua	GENERAL
CG7	Capacidad para tomar decisiones	GENERAL
CG9	Capacidad para trabajar en equipo	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R7	Analizar los principales descriptores de una muestra aleatoria diferenciando los conceptos muestral y poblacional.
R8	Analizar los principales descriptores de una muestra bidimensional. Identificar un problema de regresión estadística.
R1	Conocer el concepto de probabilidad. Cálculo de probabilidades en espacios finitos.
R6	Identificar las principales variables aleatorias de interés en ciencias sociales.
R2	Incorporar información a priori al cálculo de probabilidades.
R4	Resumir la información de una variable aleatoria en unos pocos indicadores.
R3	Transformación de un experimento aleatorio en una medida real de interés.
R5	Transformación de un experimento aleatorio en varias medidas reales de interés.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Clases presenciales asistidas con medios audiovisuales. El alumno dispondrá, previamente al desarrollo de la clase, todo el material necesario para preparar el temario antes de cada clase. La propia naturaleza de la asignatura obliga a que, durante la explicación teórica de los contenidos, se muestren ejercicios y ejemplos que clarifiquen los contenidos, su campo de aplicación, etc. Serán un total de 28 horas en el cuatrimestre, cuatro horas semanales las cuatro primeras semanas y dos horas semanales el resto de semanas, 6, con actividad docente teórico-práctica.	28	Grande	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
03. Prácticas de informática	Las clases de problemas con ordenador tienen un doble objetivo: 1. Clases de problemas en grupos reducidos para afianzar los resultados teóricos. 2. La realización de ejercicios con software especializado.	20	Reducido	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio Autónomo (88 horas) y trabajo en grupo (4 horas).	92		CB2 CB3 CB4 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías colectivas o individuales. Podrán ser tanto presenciales como por teledocencia.	4
12. Actividades de evaluación	Examen final y pruebas de evaluación de temporización aleatoria.	6		CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La asignatura consta de tres partes evaluables: Examen Final teórico-práctico
sobre toda la materia de la asignatura; Pruebas de Seguimiento y resolución en
Grupo de ejercicios propuestos por el profesor.
Las calificaciones obtenidas en las Pruebas de Seguimiento y en el Trabajo en
Grupo configuran la evaluación continua y sólo se evalúan una vez durante el
transcurso de la asignatura. En las convocatorias de septiembre 2015 y febrero
2016, el examen final representará el 90% de la calificación final, al cual se le
sumará el 50% de la calificación del trabajo en grupo obtenida durante el curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final	Examen final presencial con cuestiones teórico-prácticas. La calificación del examen final corresponde al 70% de la nota final de la asignatura.	Profesor/a	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
Pruebas de Seguimiento.	Cuestionarios teórico-prácticos. El total de las pruebas corresponde al 20% de la calificación final.	Profesor/a	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
Tabajo en grupo.	Durante las prácticas-seminario, se formarán grupos reducidos a los que se les plantearán problemas que posteriormente resolverán y de los que expondrán los principales resultados. La calificación del trabajo en grupo corresponde al 20% de la calificación final.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9

Procedimiento de calificación

- Examen final teórico-práctico, que supone el 60% de la calificación final.
- Pruebas de Seguimiento, que suponen el 20% de la calificación final.
- Un trabajo en grupo, que supone un 20% de la calificación final.
- El alumno debe alcanzar o superar la calificación final de 5 puntos, 50% de los
posibles, una vez sumadas todas sus calificaciones.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Análisis estadístico de dos variables.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R8
Aplicación de los métodos estadísticos con el software estadístico.	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7	R7 R8 R6 R2 R4 R3 R5
Características de las variables aleatorias.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R4 R3
Estadística descriptiva unidimensional.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R7 R4
Introducción a la inferencia muestral a través de la simulación.	CE12 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7	R7 R3
Introducción al concepto de probabilidad.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R1
Modelos de distribuciones de probabilidad.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R6
Probabilidad condicionada.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2
Variables aleatorias.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R3
Vectores aleatorios.	CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

Fuentes bibliográficas básicas: · RAMOS ROMERO, H.M. (1997): Introducción al Cálculo de Probabilidades. Grupo Editorial Universitario. · PÉREZ, R. (Coordinador) (1993): Análisis de datos Económicos I. Métodos Descriptivos. Ediciones Pirámide, SÁ. · MARTÍN, F. J. (1994): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial (Teoría y Práctica). Editorial AC. · MARTÍN , F. J. y RUIZ-MAYA L. (2006): Fundamentos de probabilidad. Ed. Thomson. · PEÑA, D. (1991): Estadística. Modelos y Métodos.1.Fundamentos. Alianza Universidad Textos. · PEÑA, D. (1991): Estadística. Modelos y Métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Alianza Universidad Textos. · FERNÁNDEZ, F., LÓPEZ, M.A, y otros (2000). Estadística asistida por ordenador. Statgraphics Plus 4.1. Servicio de Publicaciones Universidad de Cádiz. · RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L. (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística. Thomson Editores. Fuentes bibliográficas de problemas y ejercicios: · MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ .(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. · MARTÍN-PLIEGO, F.J., MONTERO, J.M. AND RUIZ-MAYA, L. (2005): Problemas de probabilidad. Editorial AC. Recursos electrónicos: · Varios, disponibles en el Campus Virtual

Bibliografía Ampliación

Fuentes bibliográficas · 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. · Lind, Marchal y Wathen (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. XIII Edición Ed. McGraw Hill Interamericana.

	ESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21506003	ESTADISTICA	Créditos Teóricos	3.5
Título	21506	GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Básica
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

* Definición y estudio de las propiedades más importantes asociadas a las
funciones reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
* Cálculo integral de funciones de una variable.
* Definición y estudio de las propiedades más importantes asociadas a las
funciones reales de varias variables.
* Cálculo integral para funciones de varias variables.

Recomendaciones

* Repasar conocimientos sobre matemáticas, adquiridos en el cuatrimestre
anterior.
* Repasar conocimientos e intentar cubrir posibles lagunas sobre análisis
matemático, cálculo de probabilidades y estadística, cursados en Bachillerato.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pilar	Alvarez	Ruiz	Profesor Titular Escuela Universitaria	N
Maria Eugenia	Cornejo	Piñero	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N
Teresa	Mediavilla	Gradolph	Comisión de Servicios	N
Raúl	Páez	Jiménez		N
Gema	Pigueiras	Voces		N
Eloisa	Ramírez	Pousa	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N
CECILIA	VALVERDE	CABEZA	Profesor Titular Escuela Univ.	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudios que parte de la base de la educació secundaria general, y se sueloe encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defenca de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE05	Conceptos de Estadística	ESPECÍFICA
CG01	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
CG02	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	GENERAL
CG04	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
CG06	Comunicación oral y escrita en la propia lengua	GENERAL
CG07	Capacidad para tomar decisiones	GENERAL
CG14	Capacidad crítica y autocrítica	GENERAL
CG17	Capacidad de aprendizaje autónomo	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R7	Analizar los principales descriptores de una muestra aleatoria diferenciando los conceptos muestral y poblacional
R8	Analizar los principales descriptores de una muestra bidimensional. Identificar un problema de regresión estadística.
R1	Conocer el concepto de probabilidad. Cálculo de probabilidades en espacios finitos.
R6	Identificar las principales variables aleatorias de interés en ciencias sociales.
R2	Incorporar información a priori al cálculo de probabilidades.
R4	Resumir la información de una variable aleatoria en unos pocos indicadores.
R3	Transformación de un experimento aleatorio en una medida real de interés.
R5	Transformación de un experimento aleatorio en varias medidas reales de interés.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Clases presenciales asistidas con medios audiovisuales. El alumno dispondrá, previamente al desarrollo de la clase, todo el material necesario para preparar el temario antes de cada clase. La propia naturaleza de la asignatura obliga a que, durante la explicación teórica de los contenidos, se muestren ejercicios y ejemplos que clarifiquen los contenidos, su campo de aplicación, etc. Serán un total de 28 horas en el cuatrimestre, cuatro horas semanales las cuatro primeras semanas y dos horas semanales el resto de semanas, 6, con actividad docente teórico-práctica.	28	Grande	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
03. Prácticas de informática		20	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio Autónomo	88		CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
11. Actividades formativas de tutorías	Entrevistas individualizadas.	4	Reducido	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
12. Actividades de evaluación	Examen final y pruebas de evaluación de temporización aleatoria.	6	Reducido	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
13. Otras actividades	Trabajos en Grupo.	4		CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La asignatura consta de tres partes evaluables: Examen Final teórico-práctico
sobre toda la materia de l asignatura; Pruebas de Seguimiento y resolución en
Grupo de ejercicios propuestos por el profesor.
Las calificaciones obtenidas en las Pruebas de Seguimiento y en el Trabajo en
Grupo configuran la evaluación continua y sólo se evalúan una vez durante el
transcurso de la asignatura. En las convocatorias de septiembre 2015 y febrero
2016, el examen final representará el 90% de la calificación final, al cual se le
sumará la calificación del trabajo en grupo obtenida durante el curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen Final.	Examen final presencial con cuestiones teórico-prácticas. La calificación del examen final corresponde al 70% de la nota final de la asignatura.	Profesor/a	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
Pruebas de Seguimiento.	Cuestionarios.El total de las pruebas corresponde al 20% de la calificación final.	Profesor/a	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
Tabajo en grupo.	Durante las prácticas-seminario, se formarán grupos reducidos que plantearán, resolverán y expondrán los resultados de problemas propuestos por el profesor. La calificación del trabajo en grupo corresponde al 10% de la calificación final.	Profesor/a	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17

Procedimiento de calificación

- Examen final teórico-práctico, que supone el 70% de la calificación final.
- Pruebas de Seguimiento, que suponen el 20% de la calificación final.
- Un trabajo en grupo formado en las prácticas seminario, que supone un 10% de la
calificación final.
- El alumno debe alcanzar o superar la calificación final de 5 puntos, 50% de los
posibles, una vez sumadas todas sus calificaciones.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Análisis estadístico de dos variables	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R8
Aplicación de los métodos estadísticos con el software estadístico.	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R7 R8 R6 R2 R4 R3 R5
Características de las variables aleatorias	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R4 R3
Estadística descriptiva unidimensional	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R7
Introducción a la inferencia muestral a través de la simulación.	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R7
Introducción al concepto de probabilidad	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R1
Modelos de distribuciones de probabilidad	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R6
Probabilidad condicionada	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R2
Variables aleatorias	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R3
Vectores aleatorios	CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17	R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

Fuentes bibliográficas básicas:

· RAMOS ROMERO, H.M. (1997): Introducción al Cálculo de Probabilidades. Grupo Editorial Universitario.

· PÉREZ, R. (Coordinador) (1993): Análisis de datos Económicos I. Métodos Descriptivos. Ediciones Pirámide, SÁ.

· MARTÍN, F. J. (1994): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial (Teoría y Práctica). Editorial AC.

· MARTÍN , F. J. y RUIZ-MAYA L. (2006): Fundamentos de probabilidad. Ed. Thomson.

· PEÑA, D. (1991): Estadística. Modelos y Métodos.1.Fundamentos. Alianza Universidad Textos.

· PEÑA, D. (1991): Estadística. Modelos y Métodos 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Alianza Universidad Textos.

· FERNÁNDEZ, F., LÓPEZ, M.A, y otros (2000). Estadística asistida por ordenador. Statgraphics Plus 4.1. Servicio de Publicaciones Universidad de Cádiz.

· RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L. (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística. Thomson Editores.

Fuentes bibliográficas de problemas y ejercicios:

· MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, L., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ .(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.

· MARTÍN-PLIEGO, F.J., MONTERO, J.M. AND RUIZ-MAYA, L. (2005): Problemas de probabilidad. Editorial AC.

Recursos electrónicos:

· Varios, disponibles en el Campus Virtual

Bibliografía Ampliación

Fuentes bibliográficas

· 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.

· Lind, Marchal y Wathen (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. XIII Edición Ed. McGraw Hill Interamericana.

	ESTADISTICA

	Código	Nombre
Asignatura	20404004	ESTADISTICA	Créditos Teóricos	4
Título	20404	GRADO EN RELACIONES LABORALES Y RECURSOS HUMANOS - CADIZ	Créditos Prácticos	2
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Capacidad de Trabajo. Inquietud por el aprendizaje.

Recomendaciones

Constancia. Disciplina en el trabajo. Capacidad de decisión y autocrítica.
Disposición para trabajar en equipo.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
DAVID	ALMORZA	GOMAR	Profesor Titular Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
C1	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
C2	Capacidad de organización y planificación	GENERAL
C23	Capacidad para conocer las principales fuentes estadísticas en materia sociolaboral	ESPECÍFICA
C5	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	GENERAL
C6	Capacidad para gestionar la información	GENERAL
C7	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
C8	Capacidad para la toma de decisiones	GENERAL
C9	Destreza para el trabajo en equipos	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Capacidad para la realización de un análisis estadístico descriptivo.
R2	Conocimientos sobre análisis de desigualdad.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	En las clases teóricas se desarrollarán los siguientes temas incluidos en el programa de la asignatura: - Temas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12	32	Grande	C1 C2 C6 C7 C8 C9
03. Prácticas de informática	En las prácticas de informático se desarrollarán las siguientes prácticas: - Fuentes Estadísticas (INE, IEA, MTAS, Consejería de Empleo, EUROSTAT). - Temas 2, 3, 4, 5, 6 y 7.	16	Reducido	C1 C2 C23 C5 C6 C7 C8
10. Actividades formativas no presenciales	Trabajo del alumno.	76	Reducido	C1 C2 C6 C7 C8
12. Actividades de evaluación	Evaluación P1 - P2 - P3 - E1 - E2,a - E2-b	10	Reducido	C1 C2 C23 C5 C6 C7 C8 C9
13. Otras actividades	En las clases de problemas se desarrollarán los siguientes temas incluidos en el programa de la asignatura: - Temas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12	16		C1 C2 C6 C7 C8

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Trabajo desarrollado por el alumno y superación de las pruebas teórico-prácticas
que se propongan.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Evaluación sobre Estadística Descriptiva y sobre Técnicas de análisis estadísticos de datos uni y multivariantes.	Examen asistido por el ordenador.	Profesor/a
Evaluación sobre las fuentes estadísticas e indicadores socilaborales así como del conocimiento de las bases de datos sociolaborales.	Examen asistido con el ordenador.	Profesor/a
Evaluación teórico-práctica.	Examen escrito dividido en dos partes: una de respuestas múltiple, cortas y asociaciones, que será necesario aprobar para acceder a un examen práctico de la asignatura.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Para la calificación se intervendrán el resultado de tres pruebas de examen
asistido por ordenador (P1, P2 y P3) y dos exámenes escritos (E1 y E2), el
segundo de los cuales se dividirá a su vez en dos partes (E2-a y E2-b).
Las ponderaciones serán:
- P1: 0,1 puntos.
- P2: 0,25 puntos.
- P3: 0,25 puntos.
- E1: 2 puntos.
- E2-a: 2 puntos.
- E2-b: 5,4 puntos.

Descripcion de los Contenidos

Contenido

Competencias relacionadas

Resultados de aprendizaje relacionados

            Tema 1: Introducción a la Estadística.
Tema 2: Síntesis de la información estadística.
Tema 3: Medidas de tendencia central.
Tema 4: Medidas de dispersión.
Tema 5: Medidas de posición.
Tema 6: Medidas de desigualdad.
Tema 7: Ajuste y regresión.
Tema 8: Legislación estadística.
Tema 9: Introducción a la probabilidad.
Tema 10: Probabilidad condicionada.
Tema 11: Introducción a la distribución normal.
Tema 12: Otras distribuciones de probabilidad.

C1 C2 C23 C5 C6 C7 C8 C9

R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

Ruiz Garzón, G. et. al. (2000) Estadística administrativa.Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Fernández Palacín, F. et al. (2000. Estadística descriptiva y probabilidad.
Servicio de Publicaciones. Universidad de Cádiz.

Abad, M., Huete, M.D. y Vargas, M. (2001). Estadística para las relaciones
laborales. Editorial Hespérides.

Bibliografía Específica

Pena, D. y Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias
sociales. Ed. Mc. Graw-Hill.

Bibliografía Ampliación

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

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	10619003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	5
Título	10619	GRADO EN INGENIERÍA ELÉCTRICA - ALGECIRAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

El plan de Estudios no establece prerrequisitos para esta asignatura.

Recomendaciones

Cursar una línea de estudios preuniversitarios adecuada al título.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
MARIA DEL PILAR	ALVAREZ	RUIZ	Profesor Titular Escuela Univ.	N
OCTAVIO	ARIZA	SANCHEZ	Profesor Titular de Universidad	S
Teresa	Mediavilla	Gradolph	Comisión de Servicios	N
Victor Manuel	Uceda	Aranda		N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CG03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R2	Ser capaz de aplicar técnicas estadísticas y de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra y/o proyección de diapositivas con powerpoint. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	40	Grande	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Mediano	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Reducido	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio	80		B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales	4		B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
12. Actividades de evaluación	Desarrollo exámenes	6		B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

En ese sentido se especifica que:

- Se evaluarán las tres partes de las que consta la asignatura: teoría,
problemas y laboratorio informático.
-La asistencia al laboratorio será condición necesaria para poder presentarse a
cualquier llamamiento de este curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
examen final	El examen final es una prueba de teoría y problemas que consta de una parte de teoría y/o cuestiones (teóricas/prácticas) y otra de problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
examen prácticas de ordenador	El examen de laboratorio informático consta de problemas a desarrollar y resolver con uso individual del ordenador. Para cada alumno habrá un único examen por curso.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
Pruebas parciales	Estas pruebas serán de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura. Se realizarán tres a lo largo del semestre, con anterioridad del examen final. La valoración correspondiente a esta actividad de evaluación será la media aritmética de las tres pruebas. No tienen carácter obligatorio. Para los alumnos que no hayan realizado estas pruebas, no hayan superado dicha actividad de evaluación, o quieran mejorar su valoración, tendrán otra oportunidad en la realización del examen final.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma ponderada
de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a continuación se
detalla:

- La valoración del examen de prácticas de ordenador será el 10% de la nota final
de la asignatura.

- La valoración correspondiente a las pruebas parciales será el 30% de la nota
final de la asignatura.

- La valoración del examen final será el 60% de la nota final de la asignatura.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística Descriptiva.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
2.- Regresión y correlación.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
3.- Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
4.- Variables aletorias unidimensionales y bidimensionales.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
5.- Distribuciones discretas y continuas.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
6.- Inferencia Estadística.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
7.- Estimación puntual y por intervalos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
8.- Contrastes de hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
9.- Introducción a la optimización.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Coquillat, F.(1991). "Estadística Descriptiva. Metodología y Cálculo".

Ed. Tébar Flores. Madrid.

- Fernández Palacín, F. y otros. (2000). "Estadística descriptiva y

Probabilidad". Ed. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Cádiz.

- Gámez Mellado, A. y otros. (2000). "Estadística para ingenieros". Ed.

Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Cádiz.

- López Cachero, M.(1990.)"Fundamentos y métodos de estadística". Ed.

Pirámide. Madrid.

- López de Manzanara Barbero,(1992)."Problemas de Estadística". Ed.

Pirámide.

- Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L. (1995). "Estadística I: Probabilidad".

Ed. A.C. Madrid.

- Nortes Checa, A.(1993). "Estadística teórica y aplicada". Barcelona. Ed.

PPV.

- Quesada y otros. (1996). "Curso y Ejercicios de Estadística". Ed.

Alhambra Universidad. Madrid.

- Ruiz-Maya, L. (1994). "Problemas de Estadística". Ed. A.C. Madrid.

Bibliografía Específica

- Casas Sánchez J.(1997). "Inferencia Estadística". Ed. Centro de

Estudios Ramón Areces. Madrid.

- Ramos Romero, H. (1997). "Introducción al Cálculo de Probabilidades".

Grupo editorial universitario. Granada.

- Ruiz-Maya, L. Y Martín, J. (1999)."Fundamentos de Inferencia

Estadística". Ed. AC. Madrid.

Bibliografía Ampliación

- Peña Sánchez de Rivera, D.(1994). "Estadística. Modelos y métodos". Ed.

Alianza Editorial. Madrid.

- Walpole, R.; Myers, R. (1987). "Probabilidad y estadística para

ingenieros". Editorial Iberoamericana. México.

Recurso: Curso Aula Virtual Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	10621003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	5
Título	10621	GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA - ALGECIRAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

El plan de Estudios no establece prerrequisitos para esta asignatura.

Recomendaciones

Cursar una línea de estudios preuniversitarios adecuada al título.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
MARIA DEL PILAR	ALVAREZ	RUIZ	Profesor Titular Escuela Univ.	N
OCTAVIO	ARIZA	SANCHEZ	Profesor Titular de Universidad	S
Teresa	Mediavilla	Gradolph	Comisión de Servicios	N
Victor Manuel	Uceda	Aranda		N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CG3	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.	GENERAL
CG4	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R2	Ser capaz de aplicar técnicas estadísticas y de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra y/o proyección de diapositivas con powerpoint. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	40	Grande	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Mediano	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Reducido	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio	80		B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales	4		B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
12. Actividades de evaluación	Desarrollo exámenes	6		B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

En ese sentido se especifica que:

- Se evaluarán las tres partes de las que consta la asignatura: teoría,
problemas y laboratorio informático.
-La asistencia al laboratorio será condición necesaria para poder presentarse a
cualquier llamamiento de este curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
examen final	El examen final es una prueba de teoría y problemas que consta de una parte de teoría y/o cuestiones (teóricas/prácticas) y otra de problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
examen prácticas de ordenador	El examen de laboratorio informático consta de problemas a desarrollar y resolver con uso individual del ordenador. Para cada alumno habrá un único examen por curso.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01
Pruebas parciales	Estas pruebas serán de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura. Se realizarán tres a lo largo del semestre, con anterioridad del examen final. La valoración correspondiente a esta actividad de evaluación será la media aritmética de las tres pruebas. No tienen carácter obligatorio. Para los alumnos que no hayan realizado estas pruebas, no hayan superado dicha actividad de evaluación, o quieran mejorar su valoración, tendrán otra oportunidad en la realización del examen final.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma ponderada
de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a continuación se
detalla:

- La valoración del examen de prácticas de ordenador será el 10% de la nota final
de la asignatura.

- La valoración correspondiente a las pruebas parciales será el 30% de la nota
final de la asignatura.

- La valoración del examen final será el 60% de la nota final de la asignatura.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística Descriptiva.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
2.- Regresión y correlación.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
3.- Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
4.- Variables aletorias unidimensionales y bidimensionales.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
5.- Distribuciones discretas y continuas.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
6.- Inferencia Estadística.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
7.- Estimación puntual y por intervalos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
8.- Contrastes de hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2
9.- Introducción a la optimización.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01	R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Coquillat, F.(1991). "Estadística Descriptiva. Metodología y Cálculo".

Ed. Tébar Flores. Madrid.

- Fernández Palacín, F. y otros. (2000). "Estadística descriptiva y

Probabilidad". Ed. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Cádiz.

- Gámez Mellado, A. y otros. (2000). "Estadística para ingenieros". Ed.

Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Cádiz.

- López Cachero, M.(1990.)"Fundamentos y métodos de estadística". Ed.

Pirámide. Madrid.

- López de Manzanara Barbero,(1992)."Problemas de Estadística". Ed.

Pirámide.

- Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L. (1995). "Estadística I: Probabilidad".

Ed. A.C. Madrid.

- Nortes Checa, A.(1993). "Estadística teórica y aplicada". Barcelona. Ed.

PPV.

- Quesada y otros. (1996). "Curso y Ejercicios de Estadística". Ed.

Alhambra Universidad. Madrid.

- Ruiz-Maya, L. (1994). "Problemas de Estadística". Ed. A.C. Madrid.

Bibliografía Específica

- Casas Sánchez J.(1997). "Inferencia Estadística". Ed. Centro de

Estudios Ramón Areces. Madrid.

- Ramos Romero, H. (1997). "Introducción al Cálculo de Probabilidades".

Grupo editorial universitario. Granada.

- Ruiz-Maya, L. Y Martín, J. (1999)."Fundamentos de Inferencia

Estadística". Ed. AC. Madrid.

Bibliografía Ampliación

- Peña Sánchez de Rivera, D.(1994). "Estadística. Modelos y métodos". Ed.

Alianza Editorial. Madrid.

- Walpole, R.; Myers, R. (1987). "Probabilidad y estadística para

ingenieros". Editorial Iberoamericana. México.

Recurso: Curso Aula Virtual Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	40212006	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	40212	GRADO EN ENOLOGÍA	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Se recomienda poseer conocimientos de Matemáticas al nivel del segundo curso del
Bachillerato de Ciencias y Tecnología.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
María Auxiliadora	López	Sánchez	Titular Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB01	Que los estudiantes hayan demostrado poseer conocimiento en materias básicas científicas y tecnológicas y en viticultura y enología que permitan un aprendizaje continuo, así como una capacidad de adaptación a nuevas situaciones o entornos cambiantes.	BÁSICA
CB02	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.	BÁSICA
CB03	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes	BÁSICA
CE01	Tener la capacidad para la resolución de los problemas matemáticos y estadísticos necesarios para el ejercicio de la profesión de enólogo.	ESPECÍFICA
CG10	Capacidad para utilizar con fluidez la informática a nivel de usuario.	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R7	Poder aprovechar las capacidades y facilidades que ofrece el uso de los ordenadores personales y los programas informáticos para realizar el tratamiento estadístico necesario en cualquier proceso de medida en el laboratorio, la simulación de los procesos y la validación de los mismos.
R6	Poder estimar el valor de parámetros y sus márgenes de error, mediante la medida experimental de otras magnitudes relacionadas con ellas a través de funciones lineales o no lineales. Ser capaz de elegir el mejor método de ajuste de acuerdo a las variables y a las funciones implicadas en el proceso.
R5	Poder realizar estimaciones sobre el valor de una magnitud y conocer la fiabilidad del método desarrollado después de un proceso de medida experimental directa o indirecta de la misma.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Sesiones donde el profesor explica los fundamentos teóricos de la materia, incentiva la ampliación de conocimientos determinados y realiza un seguimiento temporal de la adquisición de los conocimientos a través de sesiones de consulta.	36		CB01 CB02 CB03 CE01
03. Prácticas de informática	Sesiones donde el profesor presenta los objetivos y los alumnos realizan las simulaciones e interpretan los datos con el apoyo del profesor, haciendo uso del software estadístico R.	24		CB01 CB02 CB03 CE01 CG10
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática.	80		CB01 CB02 CB03 CE01 CG10
11. Actividades formativas de tutorías	Sesiones dedicadas a orientar al alumno sobre cómo abordar la realización de los trabajos propuestos.	2	Reducido	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizará las tres pruebas de seguimiento, los supuestos prácticos y el examen final.	8		CB01 CB02 CB03 CE01 CG10

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico. Se tendrá en cuenta la asistencia a clase.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final	Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. Examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Examen de problemas y de un supuesto práctico. Los alumnos deberán aplicar los conceptos y técnicas aprendidas para la resolución de supuestos prácticos que impliquen una cantidad reducida-media de datos al objeto que pueda ser abordadas en su conjunto: preparación de los datos, aplicación de las técnicas e interpretación de los resultados.	Profesor/a	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10
Realización de pruebas de seguimiento de la asignatura	Cuestionario con preguntas de respuesta múltiple sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas. Los errores serán penalizados.	Profesor/a Autoevaluación	CB01 CE01 CG10
Resolución de supuestos prácticos de informática que se irán realizando de forma continua durante el desarrollo de la asignatura	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará el campus virtual.	Profesor/a Autoevaluación	CB01 CE01 CG10

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:
- Examen final (70%)
El examen final incluye:
a) una prueba tipo test con cuatro respuestas por cada ítem y una sola correcta
(cada respuesta incorrecta supondrá una penalización). El test tendrá un peso del
20% de la nota final.
b) Un examen de problemas y supuesto práctico con un peso del 50% de la nota
final.
- Pruebas de seguimiento (15%)
- Supuestos prácticos de informática realizados a lo largo de la asignatura (15%)

En las convocatorias de junio y septiembre, los alumnos tendrán que volver a
realizar el examen final (con un peso del 70%), mientras que se conserva el 30%
restante, correspondiente a evaluación continua, que se obtuvo en Febrero.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 01. Introducción al análisis de datos. Organización, representación gráfica y síntesis de la información	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10	R7 R5
Tema 02. Análisis bivariable. Ajuste y regresión bidimensional	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10	R7 R6
Tema 03. Teoría de la probabilidad	CB01 CB02 CB03 CE01	R5
Tema 04. Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad	CB01 CB02 CB03 CE01	R7 R5
Tema 05. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10	R7 R5
Tema 06. Introducción a la Inferencia. Inferencia clásica en poblaciones normales.	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10	R7 R5
Tema 07. Inferencia no paramétrica. Diagnosis del modelo.	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10	R7 R5
Tema 08. Introducción al Análisis de la Varianza	CB01 CB02 CB03 CE01 CG10	R7

Bibliografía

Bibliografía Básica

ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6
ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"

Bibliografía Específica

PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1. Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición)
RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed. AC.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21714002	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21714	GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
SANTIAGO	FANDIÑO	PATIÑO	PROFESOR ASOCIADO	N
Juan Luis	Peralta	Saez	PROFESOR COLABORADOR	S
Eloisa	Ramírez	Pousa	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CG09	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática	GENERAL
CG13	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	GENERAL
CT1	Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R.01.	R.01. Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos.
R.02.	R.02. Calcular probabilidades en distintos contextos.
R.03.	R.03. Identificar situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales.
R.04.	R.04. Manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales.
R.05.	R.05. Tomar decisiones a través del planteamiento de intervalos de confianza y/o contrastes de hipótesis y/o técnicas de regresión lineal.
R.06.	R.06. Utilizar algún paquete estadístico para realizar las siguientes actividades: sintetizar y analizar datos, realizar simulaciones, calcular probabilidades, contrastes de hipótesis, problemas de regresión lineal, problemas de optimización.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36	Grande	B01 T01 T04 T07 T17 T21
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Mediano	CG09 CT1
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverán problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Reducido	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T12 T14 T17 T18 T21
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80		B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T12 T14 T17 T18 T21
11. Actividades formativas de tutorías	Sesiones dedicadas a orientar al alumno sobre cómo abordar la realización de las actividades propuestas.	4		B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T04 T07 T12 T14 T17
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	6		B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T04 T07 T12 T14 T17

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
A.1. Actividades de seguimiento.	Se realizarán actividades de seguimiento de la labor del estudiante, como realización de prácticas de ordenador, pruebas de aprovechamiento de las mismas, creación de glosarios, resolución de problemas, proyectos estadísticos, etc. Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas. La participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la asignatura.	Profesor/a Autoevaluación Evaluación entre iguales	CB2 CB3 CB4 CG09 CG13 CT1
A.2. Pruebas de progreso. Cuestionarios.	Cuestionarios con preguntas de respuesta múltiple, emparejamiento, respuesta corta, etc. sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en cada bloque de contenidos. Los errores serán penalizados. Se utilizará el campus virtual.	Profesor/a	CB2 CB3 CB4 CG13
A.3. Realización de supuestos prácticos de informática y control de prácticas de ordenador.	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará como soporte técnico el campus virtual.	Profesor/a Autoevaluación	CB2 CB3 CB4 CG13
Examen Final.	El examen final es una prueba escrita y/o práctica de acreditación de las competencias. Puede incluir teoría, cuestiones teórico-prácticas problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro. No obstante, a criterio del profesor encargado de cada grupo, podrán realizarse pruebas parciales liberatorias de las distintas partes de las que consta la asignatura. La realización de estas pruebas parciales estará limitada a los estudiantes con un adecuado nivel acreditado en las actividades de seguimiento.	Profesor/a	CB2 CB3 CB4 CG09 CG13

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma
ponderada de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a
continuación se detalla:

- La valoración de las actividades A.1. Actividades de seguimiento, A.2. Pruebas
de progreso-Cuestionarios y A.3. Realización de supuestos prácticos de
informática y control de prácticas de ordenador será el 30% de la nota final de
la asignatura.

- La valoración del examen final será el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
0. Teoría de Conjuntos y combinatoria.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T04 T08 T12 T14 T18	R.02.
1. Síntesis de la información estadística.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T07 T14 T17	R.01.
2. Cálculo de Probabilidades.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T04 T09 T12 T14	R.02.
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T08 T09 T14 T18 T21	R.03. R.04.
4. Inferencia Estadística.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T06 T07 T09 T14 T17 T21	R.05. R.06.
5. Contrastes de Hipótesis.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T04 T06 T07 T09 T14 T17 T18	R.05. R.06.
6. Regresión lineal múltiple.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T12 T14 T17 T18 T21	R.05. R.06.
7. Introducción a la optimización lineal.	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T12 T14 T17 T18 T21	R.06.
Prácticas de Laboratorio Informático. Práctica 1.- Tratamiento de la Información Estadística Unidimensional. Práctica 2.- Tratamiento de la Información Estadística Bidimensional. Práctica 3.- Probabilidad. Simulación. Práctica 4.- Distribuciones de probabilidad. Práctica 5.- Teorema Central del Límite. Práctica 6.- Intervalos de confianza. Práctica 7.- Contrastes de Hipótesis paramétricos. Práctica 8.- Contrastes de Hipótesis no paramétricos. Práctica 9.- Regresión lineal múltiple. Práctica 10.- Introducción a la optimización	B01 CG02 CG03 CG04 G09 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T12 T14 T17 T18 T21	R.06.

Bibliografía

Bibliografía Básica

1. GÁMEZ, A. y MARÍN, L. M. Estadística para Ingenieros Técnicos. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz. Cádiz, 2001. ISBN 84-7786-685-6.

2. UÑA, I., TOMEO, V. y SAN MARTÍN, J. Lecciones de Cálculo de Probabilidades. Editorial Thomson. Madrid, 2003. ISBN 84-9732-193-6.

3. DEVORE, J.L. Probabilidad y Estadística para ingeniería y ciencias. Editorial Thomson. México, 2005. ISBN 970-686-457-1.

4. TOMEO, V. y UÑA, I. Lecciones de Estadística Descriptiva. Curso teórico-práctico. Editorial Thomson. Madrid, 2003. ISBN 84-9732-192-8.

5. QUESADA, V., ISIDORO, A. y LÓPEZ, L. A. Curso y ejercicios de estadística. Alhambra Universidad. Madrid, 2005. ISBN 84-2050-878-0.

6. RAMOS, H.M. Introducción al Cálculo de Probabilidades. Grupo Editorial Universitario. Granada, 1997. ISBN 84-89908-05-2.

7. RODRÍGUEZ, R. Prácticas de Estadística con Statgraphics. Copistería San Rafael. Cádiz, 2002. ISBN 84-607-6362-5.

8. SARABIA, A. y MATÉ, C. Problemas de Probabilidad y Estadística. CLAGSA. Madrid, 1993. ISBN 84-6045-619-6.

9. WALPOLE, R. E. y MYERS, R. H. Probabilidad y estadística para ingenieros. Prentice Hall. México, 1999. ISBN 970-17-0264-6.

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21717001	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21717	GRADO EN INGENIERÍA EN DISEÑO INDUSTRIAL Y DESARROLLO DEL PRODUCTO	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO	GAMEZ	MELLADO	Profesor Titular de Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencia; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.	GENERAL
CT1	Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes.	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R.01.	R.01. Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos.
R.02.	R.02. Calcular probabilidades en distintos contextos.
R.03.	R.03. Identificar situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales.
R.04.	R.04. Manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales.
R.05.	R.05. Tomar decisiones a través del planteamiento de intervalos de confianza y/o contrastes de hipótesis y/o técnicas de regresión lineal.
R.06.	R.06. Utilizar algún paquete estadístico para realizar las siguientes actividades: sintetizar y analizar datos, realizar simulaciones, calcular probabilidades, contrastes de hipótesis, problemas de regresión lineal, problemas de optimización.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36		B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12		B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12		B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80		B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Sesiones dedicadas a orientar al alumno sobre cómo abordar la realización de las actividades propuestas.	4		B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	6		B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
A.1. Actividades de Seguimiento.	Se realizarán actividades de seguimiento de la labor del estudiante, como realización de prácticas de ordenador, pruebas de aprovechamiento de las mismas, creación de glosarios, resolución de problemas, proyectos estadísticos, etc. Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas. La participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la asignatura.	Profesor/a Autoevaluación Evaluación entre iguales	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
A.2. Pruebas de Progreso. Cuestionarios.	Cuestionarios con preguntas de respuesta múltiple, emparejamiento, respuesta corta, etc. sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en cada bloque decontenidos. Los errores serán penalizados. Se utilizará el campus virtual.	Profesor/a	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5
A.3. Realización de supuestos prácticos de informática y control de prácticas de ordenador.	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará como soporte técnico el campus virtual.	Profesor/a	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1
Examen Final.	El examen final es una prueba escrita y/o práctica de acreditación de las competencias. Puede incluir teoría, cuestiones teórico-prácticas problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro. No obstante, a criterio del profesor encargado de cada grupo, podrán realizarse pruebas parciales liberatorias de las distintas partes de las que consta la asignatura. La realización de estas pruebas parciales estará limitada a los estudiantes con un adecuado nivel acreditado en las actividades de seguimiento.	Profesor/a	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma ponderada
de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a continuación se
detalla:

- La valoración de las actividades, A.1. Actividades de seguimiento, A.2. Pruebas
de progreso-Cuestionarios y A.3. Realización de supuestos prácticos de
informática y control de prácticas de ordenador, será el 30% de la nota final de
la asignatura.

- La valoración del examen final será el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
0. Teoría de Conjuntos y combinatoria.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5	R.02.
1. Síntesis de la información estadística.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.01.
2. Cálculo de Probabilidades.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.02.
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.03. R.04.
4. Inferencia Estadística.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.05. R.06.
5. Contrastes de Hipótesis.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.05. R.06.
6. Regresión lineal múltiple.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.05. R.06.
7. Introducción a la optimización lineal.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.06.
Prácticas de Laboratorio Informático. Práctica 1.- Tratamiento de la Información Estadística Unidimensional. Práctica 2.- Tratamiento de la Información Estadística Bidimensional. Práctica 3.- Probabilidad. Simulación. Práctica 4.- Distribuciones de probabilidad. Práctica 5.- Teorema Central del Límite. Práctica 6.- Intervalos de confianza. Práctica 7.- Contrastes de Hipótesis paramétricos. Práctica 8.- Contrastes de Hipótesis no paramétricos. Práctica 9.- Regresión lineal múltiple. Práctica 10.- Introducción a la optimización.	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CT1	R.06.

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	10617003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	5
Título	10617	GRADO EN INGENIERÍA CIVIL	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

El plan de Estudios no establece prerrequisitos para esta asignatura.

Recomendaciones

Cursar una línea de estudios preuniversitarios adecuada al título.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
MARIA DEL PILAR	ALVAREZ	RUIZ	Profesor Titular Escuela Univ.	N
Teresa	Mediavilla	Gradolph	Comisión de Servicios	S
Victor Manuel	Uceda	Aranda		N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	ESPECÍFICA
T01	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
T05	Capacidad para trabajar en equipo	GENERAL
T07	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
T09	Creatividad y espíritu inventivo en la resolución de problemas científico-técnicos	GENERAL
T12	Capacidad para el aprendizaje autónomo	GENERAL
T17	Capacidad para el razonamiento crítico	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R2	Ser capaz de aplicar técnicas estadísticas y de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra y/o proyección de diapositivas con powerpoint. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	40	Grande	B01 T01 T07 T09 T17
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Mediano	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Reducido	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio	80		B01 T01 T07 T09 T12 T17
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales	4		B01 T01 T07 T09 T12 T17
12. Actividades de evaluación	Desarrollo de exámenes	6		B01 T01 T07 T09 T12 T17

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

En ese sentido se especifica que:

- Se evaluarán las tres partes de las que consta la asignatura: teoría,
problemas y laboratorio informático.
-La asistencia al laboratorio será condición necesaria para poder presentarse a
cualquier llamamiento de este curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
examen final	El examen final es una prueba de teoría y problemas que consta de una parte de teoría y/o cuestiones (teóricas/prácticas) y otra de problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro.	Profesor/a	B01 T01 T07 T09 T12 T17
examen prácticas de ordenador	El examen de laboratorio informático consta de problemas a desarrollar y resolver con uso individual del ordenador. Para cada alumno habrá un único examen por curso.	Profesor/a	B01 T01 T07 T09 T12 T17
Pruebas parciales	Estas pruebas serán de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura. Se realizarán tres a lo largo del semestre, con anterioridad del examen final. La valoración correspondiente a esta actividad de evaluación será la media aritmética de las tres pruebas. No tienen carácter obligatorio. Para los alumnos que no hayan realizado estas pruebas, no hayan superado dicha actividad de evaluación, o quieran mejorar su valoración, tendrán otra oportunidad en la realización del examen final.	Profesor/a	B01 T01 T07 T09 T12 T17

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma ponderada
de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a continuación se
detalla:

- La valoración del examen de prácticas de ordenador será el 10% de la nota final
de la asignatura.

- La valoración correspondiente a las pruebas parciales será el 30% de la nota
final de la asignatura.

- La valoración del examen final será el 60% de la nota final de la asignatura.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística Descriptiva.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
2.- Regresión y correlación	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
3.- Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
4.- Variables aletorias unidimensionales y bidimensionales.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
5.- Distribuciones discretas y continuas.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
6.- Inferencia Estadística.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
7.- Estimación puntual y por intervalos.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
8.- Contrastes de hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2
9.- Introducción a la optimización.	B01 T01 T05 T07 T09 T12 T17	R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Coquillat, F.(1991). "Estadística Descriptiva. Metodología y Cálculo".

Ed. Tébar Flores. Madrid.

- Fernández Palacín, F. y otros. (2000). "Estadística descriptiva y

Probabilidad". Ed. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Cádiz.

- Gámez Mellado, A. y otros. (2000). "Estadística para ingenieros". Ed.

Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Cádiz.

- López Cachero, M.(1990.)"Fundamentos y métodos de estadística". Ed.

Pirámide. Madrid.

- López de Manzanara Barbero,(1992)."Problemas de Estadística". Ed.

Pirámide.

- Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L. (1995). "Estadística I: Probabilidad".

Ed. A.C. Madrid.

- Nortes Checa, A.(1993). "Estadística teórica y aplicada". Barcelona. Ed.

PPV.

- Quesada y otros. (1996). "Curso y Ejercicios de Estadística". Ed.

Alhambra Universidad. Madrid.

- Ruiz-Maya, L. (1994). "Problemas de Estadística". Ed. A.C. Madrid.

Bibliografía Específica

- Casas Sánchez J.(1997). "Inferencia Estadística". Ed. Centro de

Estudios Ramón Areces. Madrid.

- Ramos Romero, H. (1997). "Introducción al Cálculo de Probabilidades".

Grupo editorial universitario. Granada.

- Ruiz-Maya, L. Y Martín, J. (1999)."Fundamentos de Inferencia

Estadística". Ed. AC. Madrid.

Bibliografía Ampliación

- Walpole, R.; Myers, R. (1987). "Probabilidad y estadística para

ingenieros". Editorial Iberoamericana. México.

- Peña Sánchez de Rivera, D.(1994). "Estadística. Modelos y métodos". Ed.

Alianza Editorial. Madrid.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21719003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21719	GRADO EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA INDUSTRIAL - CÁDIZ	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
URSULA	TORRES	PAREJO	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CG03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.	GENERAL
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R5	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R3	Ser capaz de aplicar técnicas de inferencia estadística, intervalos de confianza y contraste de hipótesis, en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R4	Ser capaz de aplicar técnicas de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R1	Ser capaz de aplicar técnicas para sintetizar, representar, interpretar y analizar descriptivamente conjuntos de datos de interés en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R2	Ser capaz de manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales, identificando las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales que aparecen en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36	Grande
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Mediano
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	10

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma
ponderada de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a
continuación se detalla:

- La valoración de las actividades, A.1. Actividades de seguimiento, A.2. Pruebas
de progreso-Cuestionarios y A.3. Realización de supuestos prácticos de
informática y control de prácticas de ordenador, será el 30% de la nota final de
la asignatura.

- La valoración del examen final será el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Síntesis de la información estadística.		R5 R1
2. Cálculo de Probabilidades.		R5 R2
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.		R5 R2
4. Inferencia Estadística.		R5 R3
5. Contrastes de Hipótesis.		R5 R3
6. Introducción a la optimización lineal.		R5 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

Bibliografía Ampliación

9. WALPOLE, R. E. y MYERS, R. H. Probabilidad y estadística para ingenieros.
Prentice Hall. México, 1999. ISBN 970-17-0264-6.

Direcciones Internet Interesantes:

Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:

Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21715003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21715	GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES - CÁDIZ	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO JESUS	ARRIAZA	GOMEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
Maria Eugenia	Cornejo	Piñero	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N
INMACULADA	ESPEJO	MIRANDA	AYUDANTE DOCTOR	S
Eloisa	Ramírez	Pousa	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N
JUAN ANTONIO	RUEDA	BENITEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
Alberto	Sánchez	Alzola	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
URSULA	TORRES	PAREJO	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	ESPECÍFICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CG3	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
CT1	Capacidad para la resolución de problemas	TRANSVERSAL
CT17	Capacidad para el razonamiento crítico	TRANSVERSAL
CT2	Capacidad para tomar decisiones	TRANSVERSAL
CT7	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R5	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R3	Ser capaz de aplicar técnicas de inferencia estadística, intervalos de confianza y contraste de hipótesis, en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R4	Ser capaz de aplicar técnicas de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R1	Ser capaz de aplicar técnicas para sintetizar, representar, interpretar y analizar descriptivamente conjuntos de datos de interés en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R2	Ser capaz de manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales, identificando las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales que aparecen en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36	Grande
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Mediano
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	10

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
A.1. Actividades de Seguimiento.	Se realizarán actividades de seguimiento de la labor del estudiante, como realización de prácticas de ordenador, pruebas de aprovechamiento de las mismas, creación de glosarios, resolución de problemas, etc. Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas. La participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de las asignaturas.	Profesor/a Autoevaluación Evaluación entre iguales
A.2. Pruebas de Progreso. Cuestionarios.	Cuestionarios con preguntas de respuesta múltiple, emparejamiento, respuesta corta, etc. sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en cada bloque de contenidos. Los errores serán penalizados. Se utilizará el campusvirtual.	Profesor/a
A.3. Realización de supuestos prácticos de informática y control de prácticas de ordenador.	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará como soporte técnico el campus virtual.	Profesor/a
Examen final.	El examen final es una prueba escrita y/o práctica de acreditación de las competencias. Puede incluir teoría, cuestiones teórico-prácticas problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro. No obstante, a criterio del profesor encargado de cada grupo, podrán realizarse pruebas parciales liberatorias de las distintas partes de las que consta la asignatura. La realización de estas pruebas parciales estará limitada a los estudiantes con un adecuado nivel acreditado en las actividades de seguimiento.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma
ponderada de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a
continuación se detalla:

- La valoración de las actividades, A.1. Actividades de seguimiento, A.2. Pruebas
de progreso-Cuestionarios y A.3. Realización de supuestos prácticos de
informática y control de prácticas de ordenador, será el 30% de la nota final de
la asignatura.

- La valoración del examen final será el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
0. Teoría de Conjuntos y combinatoria.		R2
1. Síntesis de la información estadística.		R5 R1
2. Cálculo de Probabilidades.		R5 R2
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.		R5 R2
4. Inferencia Estadística.		R5 R3
5. Contrastes de Hipótesis.		R5 R3
6. Regresión lineal múltiple.		R5 R3
7. Introducción a la optimización lineal.		R5 R4
Prácticas de Laboratorio Informático. Práctica 1.- Tratamiento de la Información Estadística Unidimensional. Práctica 2.- Tratamiento de la Información Estadística Bidimensional. Práctica 3.- Probabilidad. Simulación. Práctica 4.- Distribuciones de probabilidad. Práctica 5.- Teorema Central del Límite. Práctica 6.- Intervalos de confianza. Práctica 7.- Contrastes de Hipótesis paramétricos. Práctica 8.- Contrastes de Hipótesis no paramétricos. Práctica 9.- Regresión lineal múltiple. Práctica 10.- Introducción a la optimización.		R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

Bibliografía Ampliación

9. WALPOLE, R. E. y MYERS, R. H. Probabilidad y estadística para ingenieros.
Prentice Hall. México, 1999. ISBN 970-17-0264-6.

Direcciones Internet Interesantes:

Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:

Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21716002	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21716	GRADO EN INGENIERÍA AEROESPACIAL	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignación				N
LUIS MIGUEL	MARIN	TRECHERA	Profesor Titular de Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización	ESPECÍFICA
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.	GENERAL
CT1	Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R. 01.	R.01. Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos.
R. 02.	R.02. Calcular probabilidades en distintos contextos.
R. 03.	R.03. Identificar situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales.
R. 04.	R.04. Manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales.
R. 05.	R.05. Tomar decisiones a través del planteamiento de intervalos de confianza y/o contrastes de hipótesis y/o técnicas de regresión lineal.
R. 06.	R.06. Utilizar algún paquete estadístico para realizar las siguientes actividades: sintetizar y analizar datos, realizar simulaciones, calcular probabilidades, contrastes de hipótesis, problemas de regresión lineal, problemas de optimización.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36		B01
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12		B01
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12		B01
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80		B01
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	10		B01

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
A.1. Actividades de Seguimiento.	Se realizarán actividades de seguimiento de la labor del estudiante, como realización de prácticas de ordenador, pruebas de aprovechamiento de las mismas, creación de glosarios, resolución de problemas, proyectos estadísticos, cuestionarios, supuestos prácticos con ordenador, etc. Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas. La participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la asignatura.	Profesor/a Autoevaluación Evaluación entre iguales	B01
Examen Final.	El examen final es una prueba escrita y/o práctica de acreditación de las competencias. Puede incluir teoría, cuestiones teórico-prácticas problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro. No obstante, a criterio del profesor encargado de cada grupo, podrán realizarse pruebas de progreso parciales de las distintas partes de las que consta la asignatura. La realización de estas pruebas parciales estará limitada a los estudiantes con un adecuado nivel acreditado en las actividades de seguimiento.	Profesor/a	B01

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma
ponderada de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a
continuación se detalla:

- La valoración de las actividades de seguimiento será el 30% de la nota final de
la asignatura. Esta nota se conservará en las convocatorias de febrero, junio y
septiembre.

- La valoración del examen final (o, en su caso, de las pruebas parciales) será
el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

A lo largo del curso  se podrán realizar pruebas parciales de las distintas
partes de la asignatura. Los alumnos que hayan superado todas las pruebas
parciales, si así lo deciden, podrán quedar exentos de la realización del examen
final, considerándose como nota del examen final la media ponderada de las
pruebas parciales.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
0. Teoría de Conjuntos y combinatoria.	B01	R. 02.
1. Síntesis de la información estadística.	B01	R. 01.
2. Cálculo de Probabilidades.	B01	R. 02.
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.	B01	R. 03. R. 04.
4. Inferencia Estadística.	B01	R. 05. R. 06.
5. Contrastes de Hipótesis.	B01	R. 05. R. 06.
6. Regresión lineal múltiple.	B01	R. 05. R. 06.
7. Introducción a la optimización lineal.	B01	R. 06.
Prácticas de Laboratorio Informático. Práctica 1.- Tratamiento de la Información Estadística Unidimensional. Práctica 2.- Tratamiento de la Información Estadística Bidimensional. Práctica 3.- Probabilidad. Simulación. Práctica 4.- Distribuciones de probabilidad. Práctica 5.- Teorema Central del Límite. Práctica 6.- Intervalos de confianza. Práctica 7.- Contrastes de Hipótesis paramétricos. Práctica 8.- Contrastes de Hipótesis no paramétricos. Práctica 9.- Regresión lineal múltiple. Práctica 10.- Introducción a la optimización.	B01	R. 06.

Bibliografía

Bibliografía Básica

10. Ugarte, Maria Dolores; Militino, Ana F.; Arnholt, Alan T. Probability Statistics with R. Chapman & Hall/CRC

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	10618003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	5
Título	10618	GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES - ALGECIRAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

El plan de Estudios no establece prerrequisitos para esta asignatura.

Recomendaciones

Cursar una línea de estudios preuniversitarios adecuada al título.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
MARIA DEL PILAR	ALVAREZ	RUIZ	Profesor Titular Escuela Univ.	N
OCTAVIO	ARIZA	SANCHEZ	Profesor Titular de Universidad	S
Teresa	Mediavilla	Gradolph	Comisión de Servicios	N
Victor Manuel	Uceda	Aranda		N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CG3	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
CG4	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial	GENERAL
CT1	Capacidad para la resolución de problemas	TRANSVERSAL
CT12	Capacidad para el aprendizaje autónomo	TRANSVERSAL
CT14	Capacidad de gestión de la información en la solución de situaciones problemáticas	TRANSVERSAL
CT17	Capacidad para el razonamiento crítico	TRANSVERSAL
CT18	Comportamiento asertivo	TRANSVERSAL
CT2	Capacidad para tomar decisiones	TRANSVERSAL
CT21	Capacidad para utilizar con fluidez la informática a nivel de usuario	TRANSVERSAL
CT3	Capacidad de organización y planificación	TRANSVERSAL
CT4	Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica	TRANSVERSAL
CT5	Capacidad para trabajar en equipo	TRANSVERSAL
CT6	Aptitud de motivación por la Calidad y la mejora continua	TRANSVERSAL
CT7	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
CT8	Capacidad de adaptación a nuevas situaciones	TRANSVERSAL
CT9	Creatividad y espíritu inventivo en la resolución de problemas científico-técnicos	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R2	Ser capaz de aplicar técnicas estadísticas y de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra y/o proyección de diapositivas con powerpoint. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	40	Grande	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT17 CT18 CT2 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Mediano	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Reducido	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio	80		B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales	4		B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9
12. Actividades de evaluación	Desarrollo exámenes	6		B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

En ese sentido se especifica que:

- Se evaluarán las tres partes de las que consta la asignatura: teoría,
problemas y laboratorio informático.
-La asistencia al laboratorio será condición necesaria para poder presentarse a
cualquier llamamiento de este curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
examen final	El examen final es una prueba de teoría y problemas que consta de una parte de teoría y/o cuestiones (teóricas/prácticas) y otra de problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9
examen prácticas de ordenador	El examen de laboratorio informático consta de problemas a desarrollar y resolver con uso individual del ordenador. Para cada alumno habrá un único examen por curso.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9
Pruebas parciales	Estas pruebas serán de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura. Se realizarán tres a lo largo del semestre, con anterioridad del examen final. La valoración correspondiente a esta actividad de evaluación será la media aritmética de las tres pruebas. No tienen carácter obligatorio. Para los alumnos que no hayan realizado estas pruebas, no hayan superado dicha actividad de evaluación, o quieran mejorar su valoración, tendrán otra oportunidad en la realización del examen final.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT3 CT4 CT6 CT7 CT8 CT9

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma ponderada
de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a continuación se
detalla:

- La valoración del examen de prácticas de ordenador será el 10% de la nota final
de la asignatura.

- La valoración correspondiente a las pruebas parciales será el 30% de la nota
final de la asignatura.

- La valoración del examen final será el 60% de la nota final de la asignatura.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística Descriptiva.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
2.- Regresión y correlación.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
3.- Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
4.- Variables aletorias unidimensionales y bidimensionales.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
5.- Distribuciones discretas y continuas.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
6.- Inferencia Estadística.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
7.- Estimación puntual y por intervalos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
8.- Contrastes de hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2
9.- Introducción a la optimización.	B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT1 CT12 CT14 CT17 CT18 CT2 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 CT8 CT9	R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Coquillat, F.(1991). "Estadística Descriptiva. Metodología y Cálculo".

Ed. Tébar Flores. Madrid.

- Fernández Palacín, F. y otros. (2000). "Estadística descriptiva y

Probabilidad". Ed. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Cádiz.

- Gámez Mellado, A. y otros. (2000). "Estadística para ingenieros". Ed.

Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Cádiz.

- López Cachero, M.(1990.)"Fundamentos y métodos de estadística". Ed.

Pirámide. Madrid.

- López de Manzanara Barbero,(1992)."Problemas de Estadística". Ed.

Pirámide.

- Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L. (1995). "Estadística I: Probabilidad".

Ed. A.C. Madrid.

- Nortes Checa, A.(1993). "Estadística teórica y aplicada". Barcelona. Ed.

PPV.

- Quesada y otros. (1996). "Curso y Ejercicios de Estadística". Ed.

Alhambra Universidad. Madrid.

- Ruiz-Maya, L. (1994). "Problemas de Estadística". Ed. A.C. Madrid.

Bibliografía Específica

- Casas Sánchez J.(1997). "Inferencia Estadística". Ed. Centro de

Estudios Ramón Areces. Madrid.

- Ramos Romero, H. (1997). "Introducción al Cálculo de Probabilidades".

Grupo editorial universitario. Granada.

- Ruiz-Maya, L. Y Martín, J. (1999)."Fundamentos de Inferencia

Estadística". Ed. AC. Madrid.

Bibliografía Ampliación

- Peña Sánchez de Rivera, D.(1994). "Estadística. Modelos y métodos". Ed.

Alianza Editorial. Madrid.

- Walpole, R.; Myers, R. (1987). "Probabilidad y estadística para

ingenieros". Editorial Iberoamericana. México.

Recurso: Curso Aula Virtual Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	40211011	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	3.75
Título	40211	GRADO EN BIOTECNOLOGÍA	Créditos Prácticos	3.75
Curso		2	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

a) Tener una buena formación matemática.

b) Haber superado las asignaturas de matemáticas del primer y segundo semestre.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Jorge	Ollero	Hinojosa	Catedrático de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE1	Analizar adecuadamente datos y resultados experimentales propios de los ámbitos de Biotecnología con técnicas estadísticas, y saberlos interpretar.	ESPECÍFICA
CE2	Aplicar conocimientos básicos de Matemáticas a las Biociencias	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
1	Aplicar métodos matemáticos y estadísticos en supuestos experimentales
2	Formular modelos de ajuste de resultados experimentales a las funciones teóricas fisicoquímicas
3	Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales y los principales métodos de la inferencia estadística.
4	Utilizar con suficiente soltura aplicaciones informáticas para la computación simbólica, numérica y estadística.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Trabajo presencial en el aula, a través de clases de teoría analizando los contenidos básicos.	30		CE1 CE2
02. Prácticas, seminarios y problemas	Trabajo presencial en el aula, a través de clases prácticas basadas en la resolución y/o importación de problemas.	10		CE1 CE2
03. Prácticas de informática	Se llevarán a cabo sesiones de ordenador basadas en la resolución de problemas; en estas sesiones el alumno trabajarán con MS Excel. Se empleará la versión instalada en las aulas de informática de la UCA.	20		CE1 CE2
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual. El objetivo último de esta actividad es que el alumno, por medio de sesiones de estudio individual, comprenda los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	78	Reducido	CE1 CE2
11. Actividades formativas de tutorías	Seminarios y tutorías en grupo. Se realizará un seguimiento temporal de la adquisición de conocimientos a través de clases interactivas.	7	Reducido	CE1 CE2
12. Actividades de evaluación	Sesiones periódicas a través de las cuales llevarán a cabo las diferentes pruebas de progreso.	5	Grande	CE1 CE2

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en las pruebas de progreso y las pruebas finales, de la forma que se
especifica en el procedimiento de calificación.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Prueba final	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico, práctico y resolución de problemas. La realización de la prueba se podrá subdividir en dos sesiones con un descanso entre ambas.	Profesor/a	CE1 CE2
Pruebas de progreso	Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sbre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado.	Profesor/a	CE1 CE2

Procedimiento de calificación

El proceso de calificación planteado se inspira en dos principios:

- Favorecer siempre al sujeto de la evaluación ante eventualidades,
indeterminaciones o vulneraciones de derechos adquiridos.

- Mostrar ante la sociedad que el sujeto logra una preparación aceptable por
superar un valor umbral en las pruebas finales (garantía de autenticidad).


El procedimiento de calificación se concreta en lo siguiente:

1) La calificación numérica a constar en cada acta de la asignatura (hasta
alcanzar el apto) será el resultado truncado a un decimal (conforme a las páginas
42 y 43 de la memoria vigente del grado) que se desprenda de la expresión:

CN = (1-a)*PF + a*PP

donde CN, PF, PP y a denotan respectivamente la "calificación numérica", la
"calificación de la prueba final", la "calificación de la prueba de progreso"
(estas cantidades estarán en la escala [0; 10]) y el "coeficiente de
ponderación".

La calificación "CN" originará la correspondiente calificación cualitativa "CC"
conforme a ibídem.


2) El valor de "a" quedará determinado unívocamente por la contingencia que
afecte a "PP" y "PF":

i) Si PP no es existe o es inferior a PF, entonces a=0.
ii) Si PP al menos iguala a PF, entonces a=1/3.

3) Si PF es inferior a 3 entonces CN corregido será el menor valor entre CN y
4.9.


Ilustración

Caso 1. Evaluación en 1ª acta: PP=3, PF=8.9.
El resultado es: CN=8.9 y CC=Notable.

Caso 2. Evaluación en dos actas. PP=10. PF(1ª convocatoria ordinaria)=2.9 y PF(2ª
convocatoria especial)=3.0.
Los resultados son: CN1=5.2, CN1(corregido)=4.9. CN2=5.3.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA	CE1 CE2	1 2
2. PROBABILIDAD	CE1 CE2	3
3. INFERENCIA ESTADÍSTICA	CE1 CE2	3

Bibliografía

Bibliografía Básica

Estadística para Ingenieros. Teoría y Problemas. Alonso, F.J. et al. (1996). Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.

Introducción al Cálculo de Probabilidades. Ramos, H. M. (1997). FGrupo Editorial Universitario.

Estadística, Casas Sánchez, J.M., et al. (1998).

Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide. Espejo, I. et al. (2006).

Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Espejo, I. et al. (2007).

Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Bibliografía Específica

Análisis de datos con Microsoft Excel. Berk, K.N. y Carey, P. (2001), Thomson

Bibliografía Ampliación

González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos.

Montgomery, D. (1991). Diseño y análisis de experimentos. Grupo Editorial Iberoamericana.

Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. México, Limusa Weley.

Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21718003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21718	GRADO EN INGENIERÍA ELÉCTRICA - CÁDIZ	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
INMACULADA	ESPEJO	MIRANDA	AYUDANTE DOCTOR	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CG03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R5	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R3	Ser capaz de aplicar técnicas de inferencia estadística, intervalos de confianza y contraste de hipótesis, en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R4	Ser capaz de aplicar técnicas de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R1	Ser capaz de aplicar técnicas para sintetizar, representar, interpretar y analizar descriptivamente conjuntos de datos de interés en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería
R2	Ser capaz de manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales, identificando las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales que aparecen en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36	Grande
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Mediano
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	10

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma
ponderada de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a
continuación se detalla:

- La valoración de las actividades, A.1. Actividades de seguimiento, A.2. Pruebas
de progreso-Cuestionarios y A.3. Realización de supuestos prácticos de
informática y control de prácticas de ordenador, será el 30% de la nota final de
la asignatura.

- La valoración del examen final será el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Síntesis de la información estadística.		R5 R1
2. Cálculo de Probabilidades.		R5 R2
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.		R5 R2
4. Inferencia Estadística.		R5 R3
5. Contrastes de Hipótesis.		R5 R3
6. Introducción a la optimización lineal.		R5 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

Bibliografía Ampliación

9. WALPOLE, R. E. y MYERS, R. H. Probabilidad y estadística para ingenieros.
Prentice Hall. México, 1999. ISBN 970-17-0264-6.

Direcciones Internet Interesantes:

Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:

Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	30406029	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	3
Título	30406	GRADO EN TRABAJO SOCIAL	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los alumnos deben poseer los requisitos legalmente establecidos para el acceso a
los estudios de Grado en el que se encuentra esta asignatura.

Recomendaciones

Es recomendable que los alumnos posean unos conocimientos matemáticos mínimos que
permitan el adecuado desarrollo de las competencias propuestas en esta
asignatura:

1.- Conocimiento de la notación matemática básica.
2.- Lectura y aplicación de fórmulas.
3.- Manejo adecuado de la calculadora científica.
4.- Conocimientos de informática a nivel usuario.

También es recomendable que los alumnos tengan capacidad de decisión y
autocrítica, así como disposición al aprendizaje cooperativo.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
CARMEN	CABALLERO	ALVAREZ	PROFESOR ASOCIADO	N
María José	Lechuga	Gómez	Profesor sustituto interino	N
GEMA	PIGUEIRAS	VOCES	Profesor Sustituto Interino	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
C10	Analizar y sistematizar la información que proporciona el trabajo como cotidiano como soporte para revisar y mejorar las estrategias profesionales que deben dar respuesta a las situaciones sociales emergentes	GENERAL
C25	Contribuir a la promoción de las mejores prácticas del trabajo social participando en el desarrollo y análisis de las políticas que se implementan	GENERAL
C51	Desarrollar la perspectiva crítica necesaria para mejorar la calidad ética de las instituciones sociales	ESPECÍFICA
C54	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R4	Capacidad de cuantificar aquellos aspectos de la realidad que permitan interpretarla mejor mediante la selección de medidas estadísticas apropiadas a cada situación.
R5	Capacidad de interpretación crítica de resultados obtenidos en el análisis estadístico de diferentes fenómenos sociales, repercutiendo en la mejora de la calidad ética de las instituciones sociales.
R2	Conoce contenidos generales y específicos de informática, así como diversos programas informáticos de carácter estadístico, además de la búsqueda y uso de información en espacios web gubernamentales aplicables al ámbito del Trabajo Social.
R6	Ha adquirido habilidades y destrezas para el desempeño profesional a través de diferentes herramientas informáticas o diferentes tecnologías de información para la resolución de problemas estadísticos.
R1	Mejora de las capacidades cognitivas mediante el desarrollo del pensamiento reflexivo: incorporación al lenguaje y modos de argumentación general, las formas de expresión y razonamiento matemático.
R3	Reconocimiento de situaciones reales susceptibles de ser formuladas en términos estadísticos, elaborando y utilizando diferentes estrategias para abordarlas y/o resolverlas.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	[Gran grupo] Se establece un enfoque práctico de la asignatura como eje transversal en la actividad formativa de los alumnos (la Estadística como herramienta válida para el Trabajador Social). En este sentido, tendrá especial relevancia la aplicación de técnicas estadísticas a la solución de problemas reales. Para ello la metodología aplicada estará basada en la discusión de conocimientos/creencias previas de los alumnos, la exposición de los contenidos estadísticos, el estudio de casos, y la interpretación de resultados Las tutorías completarán la formación del alumnado en aquellos casos en los que las horas asignadas a las clases teóricas sean insuficientes para el desarrollo normal de las competencias establecidas.	24		C10 C25 C51 C54
02. Prácticas, seminarios y problemas	[Grupo mediano] La elaboración y discusión, en términos de interpretación y comunicación, de un informe estadístico, es una actividad formativa esencial en este Grado. Mediante una actividad basada en aprendizaje cooperativo se abordará la elaboración de un informe estadístico como método efectivo de comunicación de los resultados de una encuesta.	12		C10 C25 C51 C54
03. Prácticas de informática	[Grupo mediano] El uso de herramientas informáticas será fundamental para el desarrollo adecuado de las competencias del alumno. Se utilizará el ordenador para la aplicación de los procedimientos presentados en las clases teóricas. Será importante también que el alumno se familiarice con servidores de datos gubernamentales, de forma que sea capaz de extraer y analizar información específica.	12		C10 C51 C54
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio y trabajo individual / autónomo	85.5		C10 C25 C51 C54
11. Actividades formativas de tutorías	Tutoría colectiva en dos sesiones. El objetivo es resolver las dudas que se pudiesen plantear sobre la asignatura y la materia impartida.	2	Grande	C10 C25 C51 C54
12. Actividades de evaluación	Exmen final y pruebas de seguimiento.	4.5	Grande	C10 C25 C51 C54
13. Otras actividades	Realización de un trabajo en grupo: informe estadístico.	10	Reducido	C10 C25 C51 C54

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

1. Comprender los diferentes tipos de variables estadísticas.
2. Crear de forma correcta tablas estadísticas y gráficos adecuados al tipo de
variable estadística en estudio.
3. Calcular e interpretar los parámetros estadísticos de centralización,
dispersión y localización.
4. Determinar el grado de relación entre las variables de una distribución
bidimensional.
5. Utilizar el coeficiente de correlación y las rectas de regresión para
interpretar situaciones reales definidas mediante una distribución bidimensional.
6. Resolver problemas de probabilidad en experimentos  aleatorios simples o
compuestos a partir de la regla de Laplace, probabilidad condicionada, teorema de
la probabilidad total y el teorema de Bayes.
7. Utilizar técnicas estadísticas en la toma de decisiones en situaciones que se
ajusten a una distribución normal.
8. Realización de informe estadístico en seminario formativo para su estudio y
trabajo en grupo

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Realización de prueba de contenidos teóricos.	Prueba objetiva	Profesor/a	C10 C25 C51 C54
Realización de prueba en el aula de informática	Prueba objetiva	Profesor/a	C10 C25 C51 C54
Realización de trabajo en grupo.	Prueba objetiva	Profesor/a Evaluación entre iguales	C10 C25 C54

Procedimiento de calificación

Se detalla a continuación la calificación desglosada para cada una de las
convocatorias del curso:

1.- La calificación para la convocatoria de febrero se divide en tres partes:
(i) dos pruebas de seguimiento de tipo práctico con el ordenador (1 punto cada
una).
(ii) un trabajo en grupo (realización de informe estadístico) (1 punto).
(iii) un examen teórico/práctico escrito (7 puntos).

2.- La calificación para la convocatoria de junio y septiembre se divide en dos
partes:
(i) calificación del trabajo en grupo realizado en el primer semestre (1 punto).
(ii) un examen teórico/práctico escrito (9 puntos).

Durante la realización del examen teórico/práctico se permitirá la utilización de
la calculadora, el paquete estadístico utilizado en el curso, así como
formularios y tablas estadísticas oficiales entregadas durante en el curso.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 01. Introducción a la Estadística. Presentación de bases de datos sociolaborales.	C25 C51	R2 R1 R3
Tema 02. Síntesis de la información estadística. Fuentes estadísticas e indicadores sociolaborales.	C10 C25 C51 C54	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 03. Estadística descriptiva I: medidas de tendencia central.	C10 C51 C54	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 04. Estadística descriptiva II: medidas de dispersión.	C10 C51 C54	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 05. Estadística descriptiva III: medidas de posición.	C10 C25 C54	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 06. Medidas de desigualdad.	C10 C25 C54	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 07. Técnicas de análisis estadístico de datos bivariantes: ajuste y regresión.	C10 C25 C51 C54	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 08. Introducción a la probabilidad.	C10 C51	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 09. Probabilidad condicionada.	C10 C51	R4 R5 R2 R1 R3
Tema 10. Modelización de datos Sociolaborales: introducción a la distribución normal.	C51 C54	R4 R5 R2 R1 R3

Bibliografía

Bibliografía Básica

Abad, M., Huete, M.D. y Vargas, M. (2001). Estadística para las relaciones laborales. Editorial Hespérides.
Camarero, L. y otros (2010). Estadística para la investigación social. Grupo editorial Garceta.
Fernández Palacín, F. et al. (2000) Estadística descriptiva y probabilidad. Servicio de Publicaciones. Universidad de Cádiz.
SMP AS/A2 Mathematics. Statistics 1 for AQA. The School Mathematics Project. Cambridge.
SMP AS/A2 Mathematics. Statistics 2 for AQA. The School Mathematics Project. Cambridge.

Bibliografía Específica

Pena, D. y Romo, J. (1997). Introducción a la Estadística para las Ciencia Sociales. Ed. Mc. Graw-Hill

Bibliografía Ampliación

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

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	30304007	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	3
Título	30304	GRADO EN CRIMINOLOGÍA Y SEGURIDAD	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

No son necesarios requisitos previos para cursar esta asignatura.

Recomendaciones

Se recomienda haber cursado la asignatura Matemáticas Aplicadas a las Ciencias
Sociales para los alumnos de Bachillerato. Para alumnos de otra procedencia se
aconseja un nivel matemático-estadístico similar al proporcionado por la
asignatura indicada anteriormente.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
JUAN ANTONIO	GARCIA	RAMOS	Profesor Titular Universidad	S
CARMEN DOLORES	RAMOS	GONZALEZ	Profesor Titular Escuela Univ.	N

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Escribir con correción.
R2	Interpretar los resultados obtenidos con el uso de las técnicas estadísticas aplicadas.
R3	Manejar adecuadamente un programa estadístico para la resolución de los problemas planteados que lo requieran.
R4	Manejar las técnicas básicas de estadística para un análisis descriptivo de datos.
R5	Plantear y resolver problemas de probabilidad y de estadística descriptiva.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	En esta actividad se realizará una exposición verbal por parte del profesor de los contenidos de la asignatura. Esta exposición se realizará mediante transparencias tipo PowerPoint que el alumno tendrá en su poder. Para ello serán colocadas en el correspondiente curso virtual con anterioridad.	24	Grande
03. Prácticas de informática	En esta actividad se resolverán problemas usando Software estadístico adecuado, cuando sea necesario. También se darán a conocer las principales fuentes de datos propias de la criminología y se introducirá al alumnado en el manejo y búsqueda de información nacional e internacional sobre los indicadores de la delincuencia. Se llevarán a cabo dos pruebas de seguimiento consistentes en la resolución de ejercicios similares a los propuestos en las clases. Cada una de las pruebas tendrá una duración de 0.75 horas y una ponderación del 15% sobre la nota final.	24	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	Se planifica una tutoría colectiva. Se sitúa en la mitad del curso. Se intentarán corregir los desajustes que se hayan podido producir en el proceso de enseñanza-aprendizaje.	3	Grande
12. Actividades de evaluación	Se recoge el tiempo dedicado a cada una de las dos pruebas de seguimiento (0.75 horas cada una), así como el dedicado a la prueba final que recogerá todos los conocimientos que se han debido adquirir a lo largo del curso. Esta prueba tiene una ponderación del 70% sobre la nota final y una duración de 2.5 horas.	5	Grande
13. Otras actividades	El alumno usará estas horas para trabajar la asignatura de manera autónoma.	94	Grande

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Como criterio general se señala la adecuación de las respuestas a
ejercicios/problemas teóricos-prácticos propuestos.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final	Varias preguntas, algunas de las cuales podrán resolverse con el programa estadístico estudiado.	Profesor/a
Pruebas de seguimiento de la asignatura.	Prueba consistente en varios ejercicios similares a los comentados y resueltos en clase.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

El examen final tendrá una ponderación del 70% sobre la calificación final y las
pruebas de seguimiento 15%, cada una de las dos.

Aquellos estudiantes repetidores de la asignatura durante el curso 2014/15, de
cara a la convocatoria de febrero de 2015, podrán elegir entre conservar las
calificaciones obtenidas en las dos pruebas de seguimiento y en el trabajo en
grupo realizado en el curso 2013/14 (en este caso el examen se calificará sobre 7
puntos) o conservar la nota obtenida en el trabajo y calificar el examnen sobre 9
puntos. Los estudiantes repetidores que no superen la citada convocatoria o no se
presenten a ella, deberán volver a realizar en las fechas establecidas a lo largo
del curso 2014/15, las pruebas de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
(1) Fuentes de datos en Criminología.		R2
(2) Estudio descriptivo unidimensional de la actividad criminológica.		R1 R2 R3 R4 R5
(3) Estudio descriptivo bidimensional de la actividad criminológica.		R1 R2 R3 R4 R5
(4) Series temporales.		R1 R2 R3 R4 R5
(5) La utilización de la probabilidad en Criminología.		R1 R2 R3 R5
(6) Modelos probabilísticos asociados a la Criminología.		R1 R2 R3 R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

(1) Fernández Cuesta, C. y Fuentes García, F. (1995) Curso de Estadística Descriptiva, Barcelona: Editorial Ariel.

(2) González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009) Estadística Aplicada, Madrid: Ediciones Díaz de Santos.

(3) Navarrete Álvarez, E., Rosales Moreno, M.J. et al. (2005) Estadística en Supuestos de índole Laboral, Social, Jurídica o Económica, Granada: Grupo Editorial Universitario.

Bibliografía Específica

(1) Fox, J.A., Levin, J. & Forde, D.R. (2009) Elementary Statistics in Criminal Justice Research (Third Edition), Boston: Pearson.

(2) Vito, G., Blankenship, M.B. & Kunselman, J.C. (2008) Statistical Analysis in Criminal Justice and Criminology (Second Edition), Illinois: Waveland Press.

(3) Williams, F.P. (2009) Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology, New Jersey: Pearson- Prentice Hall.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	31307009	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	3.5
Título	31307	GRADO EN MARKETING E INVESTIGACIÓN DE MERCADOS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los requisitos necesarios para cursar la asignatura Estadística están
relacionados directamente con las habilidades básicas adquiridas en el
aprendizaje de las matemáticas. Dentro de estas habilidades matemáticas se
incluyen:

1.Definición y estudio de las propiedades más importantes asociadas a las
funciones reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
2.Cálculo integral de funciones reales de una variable.

Recomendaciones

Haber cursado y superado la asignatura Matemáticas del mismo curso y primer
semestre.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
CARMEN DOLORES	RAMOS	GONZALEZ	Profesor Titular Escuela Univ.	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE5	Conocer y aplicar los conceptos básicos de Estadística	ESPECÍFICA
CT10	Conocimiento de informática relativos al ámbito de estudio	TRANSVERSAL
CT16	Razonamiento crítico	TRANSVERSAL
CT18	Resolución de problemas	TRANSVERSAL
CT2	Aprendizaje autónomo	TRANSVERSAL
CT21	Trabajo en equipo	TRANSVERSAL
CT3	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
CT7	Comunicación oral y escrita en lengua nativa	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Aplicar las técnicas básicas para un análisis descriptivo de datos
R3	Interpretar los resultados obtenidos con el uso de las técnicas estadísticas aplicadas
R1	Plantear y resolver problemas de probabilidad y de estadística descriptiva
R4	Resolver mediante un programa estadístico aquellos problemas planteados que lo requieran

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Método Expositivo de contenidos por parte del profesor empleando presentaciones en PowerPoint o beamer. Se comentarán, ampliarán y se aclararán las dudas que puedan surgir. Durante el desarrollo de estas clases se resolverán, a modo de ejemplos, ejercicios y problemas recopilados en relaciones de problemas.	28	Grande	CE5 CT16 CT18 CT3
02. Prácticas, seminarios y problemas	Realización de sesiones en las que se resolverán ejercicios y problemas, una buena parte de ellos con la ayuda de un ordenador y de un programa estadístico. Realización de un seminario sobre un tema específico. Se considera, además, la exposición de trabajo en grupo.	20	Mediano	CE5 CT10 CT16 CT18 CT3 CT7
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio y trabajo individual/autónomo.	86		CE5 CT16 CT18 CT2
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías a través del Campus Virtual. Sesiones previas a alguna entrega planificada y/o a la propuesta del trabajo y examen final. El objetivo es resolver dudas que se pudiesen plantear sobre la materia impartida.	4	Grande	CE5 CT16 CT18 CT3
12. Actividades de evaluación	Examen Final	3	Grande	CE5 CT10 CT16 CT18 CT3 CT7
13. Otras actividades	Realización de un trabajo.	9		CE5 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Adecuación de las respuestas a los ejercicios y problemas teórico-prácticos
propuestos.
Justificación de los procedimientos estadísticos empleados.
Claridad y precisión en las interpretaciones de los resultados.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Entrega planificada de actividades sobre el seguimiento de la asignatura	Resolución de cuestiones breves sobre bloques concretos de la asignatura.	Profesor/a	CE5 CT10 CT18
Examen final	Examen con varias preguntas algunas de las cuales podrán resolverse empleando el programa estadístico estudiado.	Profesor/a	CE5 CT10 CT16 CT18 CT3 CT7
Realización de un trabajo y/o Exposición oral consistente en la aplicación de algunas de las técnicas estadísticas estudiadas.	Trabajo	Profesor/a	CE5 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7

Procedimiento de calificación

El 70% de la calificación final se obtendrá  mediante un examen final de
evaluación de los conocimientos adquiridos.

Del 30% restante de la calificación, un 20% será el resultado de evaluar de forma
continua la capacidad del estudiante para asimilar los conocimientos y destrezas
adquiridos para resolver cuestiones y problemas, y un 10% será para la
participación activa.

El procedimiento, para las diferentes convocatorias, se resume en:

(a) Convocatoria de junio y septiembre:
i) Examen con valoración del 70% de la calificación final.

ii) Resolución de cuestiones que supondrán un 20% de la calificación final.

iii) Un 10% de la calificación se obtendrá por la participación activa mediante
trabajo/s.

(b) Convocatoria de febrero:
En esta convocatoria los estudiantes podrán conservar o renunciar, si así lo
desean, a la calificación obtenida dentro del apartado (ii) anteriormente citado.
Dependiendo de la elección realizada, el examen final supondrá un 70% ó un 90% de
la calificación final.
Los estudiantes repetidores que no superen la convocatoria de febrero o no se
presenten a ella, deberán volver a realizar las actividades que se desarrollen
para obtener el 30% de la parte de la evaluación correspondiente a los apartados
(ii)+(iii).

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Bloque 1. Estadística descriptiva 1.1 Estadística descriptiva unidimensional 1.2 Estadística descriptiva bidimensional	CE5 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7	R2 R3 R4
Bloque 2. Probabilidad 2.1 Introducción al Cálculo de Probabilidades 2.2 Axiomática de probabilidad 2.3 Probabilidad condicionada	CE5 CT16 CT18 CT2 CT3	R3 R1
Bloque 3. Variables aleatorias 3.1 Variables aleatorias unidimensionales 3.2 Características de las variables aleatorias 3.3 Vectores aleatorios	CE5 CT16 CT18 CT2 CT3	R3 R1
Bloque 4. Modelos y distribuciones de probabilidad discretas y continuas. 4.1 La distribución normal 4.2 Distribuciones asociadas al proceso de Bernouilli 4.3 Distribuciones asociadas al proceso de Poisson	CE5 CT10 CT16 CT18 CT2 CT3	R3 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

Casas Sánchez, J.M., García Pérez, C., Rivera Galicia, L.F. y Zamora Sanz, A.I. (1998) Problemas de Estadística. Descriptiva, probabilidad e inferencia. Ediciones Pirámide.

Camarero, L. y otros (2010) Estadística para la investigación social. Grupo editorial Garceta.

Esteban García, J., Bachero Nebot, J.M y otros. (2005). Estadística Descriptiva y nociones de Probabilidad. Editorial Thomson.

García Ramos, J.A., Ramos González, C. y Ruiz Garzón, G. (2006). Estadística Empresarial. Universidad de Cádiz. Servicio de publicaciones.

García Ramos, J.A., Ramos González, C. y Ruiz Garzón, G. (2006). Estadística Administrativa. Universidad de Cádiz. Servicio de publicaciones.

González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos.

Mullor, R. y Fajardo, M.D. (2000). Manual práctico de estadística aplicada a las ciencias sociales. Editorial Ariel.

Pérez López, C. (2003) Estadística. Problemas resueltos y aplicaciones. Editorial Prentice Hall.

Ramos Romero, H.M. (1997). Introducción al Cálculo de Probabilidades. Grupo Editorial Universitario.

Bibliografía Específica

Fernández Palacín, F. y otros (2000). Estadística asistida por ordenador. Statgraphics Plus 4.1. Servicio de publicaciones Universidad de Cádiz.

Bibliografía Ampliación

Martín-Pliego, F.J. y Ruiz-Maya Pérez, L. (2006). Fundamentos de probabilidad. Editorial Thomson.

Martín-Pliego, F.J., Montero Lorenzo, J.M. y Ruiz-Maya Pérez, L. (2006). Problemas de probabilidad. Editorial AC.

Peña, D. (2001). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	10620003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	5
Título	10620	GRADO EN INGENIERÍA ELECTRÓNICA INDUSTRIAL - ALGECIRAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

El plan de Estudios no establece prerrequisitos para esta asignatura.

Recomendaciones

Cursar una línea de estudios preuniversitarios adecuada al título.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
MARIA DEL PILAR	ALVAREZ	RUIZ	Profesor Titular Escuela Univ.	N
OCTAVIO	ARIZA	SANCHEZ	Profesor Titular de Universidad	S
Teresa	Mediavilla	Gradolph	Comisión de Servicios	N
Victor Manuel	Uceda	Aranda		N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CG03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.	GENERAL
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado

R1	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R2	Ser capaz de aplicar técnicas estadísticas y de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra y/o proyección de diapositivas con powerpoint. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	40	Grande	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Mediano	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	10	Reducido	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
10. Actividades formativas no presenciales	Horas de estudio	80		B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales	4		B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
12. Actividades de evaluación	Desarrollo exámenes	6		B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

En ese sentido se especifica que:

- Se evaluarán las tres partes de las que consta la asignatura: teoría,
problemas y laboratorio informático.
-La asistencia al laboratorio será condición necesaria para poder presentarse a
cualquier llamamiento de este curso.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
examen final	El examen final es una prueba de teoría y problemas que consta de una parte de teoría y/o cuestiones (teóricas/prácticas) y otra de problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
examen prácticas de ordenador	El examen de laboratorio informático consta de problemas a desarrollar y resolver con uso individual del ordenador. Para cada alumno habrá un único examen por curso.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01
Pruebas parciales	Estas pruebas serán de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura. Se realizarán tres a lo largo del semestre, con anterioridad del examen final. La valoración correspondiente a esta actividad de evaluación será la media aritmética de las tres pruebas. No tienen carácter obligatorio. Para los alumnos que no hayan realizado estas pruebas, no hayan superado dicha actividad de evaluación, o quieran mejorar su valoración, tendrán otra oportunidad en la realización del examen final.	Profesor/a	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma ponderada
de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a continuación se
detalla:

- La valoración del examen de prácticas de ordenador será el 10% de la nota final
de la asignatura.

- La valoración correspondiente a las pruebas parciales será el 30% de la nota
final de la asignatura.

- La valoración del examen final será el 60% de la nota final de la asignatura.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística Descriptiva.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
2.- Regresión y correlación.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
3.- Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
4.- Variables aletorias unidimensionales y bidimensionales.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
5.- Distribuciones discretas y continuas.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
6.- Inferencia Estadística.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
7.- Estimación puntual y por intervalos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
8.- Contrastes de hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2
9.- Introducción a la optimización.	B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01	R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Coquillat, F.(1991). "Estadística Descriptiva. Metodología y Cálculo".

Ed. Tébar Flores. Madrid.

- Fernández Palacín, F. y otros. (2000). "Estadística descriptiva y

Probabilidad". Ed. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Cádiz.

- Gámez Mellado, A. y otros. (2000). "Estadística para ingenieros". Ed.

Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Cádiz.

- López Cachero, M.(1990.)"Fundamentos y métodos de estadística". Ed.

Pirámide. Madrid.

- López de Manzanara Barbero,(1992)."Problemas de Estadística". Ed.

Pirámide.

- Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L. (1995). "Estadística I: Probabilidad".

Ed. A.C. Madrid.

- Nortes Checa, A.(1993). "Estadística teórica y aplicada". Barcelona. Ed.

PPV.

- Quesada y otros. (1996). "Curso y Ejercicios de Estadística". Ed.

Alhambra Universidad. Madrid.

- Ruiz-Maya, L. (1994). "Problemas de Estadística". Ed. A.C. Madrid.

Bibliografía Específica

- Casas Sánchez J.(1997). "Inferencia Estadística". Ed. Centro de

Estudios Ramón Areces. Madrid.

- Ramos Romero, H. (1997). "Introducción al Cálculo de Probabilidades".

Grupo editorial universitario. Granada.

- Ruiz-Maya, L. Y Martín, J. (1999)."Fundamentos de Inferencia

Estadística". Ed. AC. Madrid.

Bibliografía Ampliación

- Peña Sánchez de Rivera, D.(1994). "Estadística. Modelos y métodos". Ed.

Alianza Editorial. Madrid.

- Walpole, R.; Myers, R. (1987). "Probabilidad y estadística para

ingenieros". Editorial Iberoamericana. México.

Recurso: Curso Aula Virtual Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	10407004	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4
Título	10407	GRADO EN RELACIONES LABORALES Y RECURSOS HUMANOS - ALGECIRAS	Créditos Prácticos	2
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Capacidad de Trabajo. Inquietud por el aprendizaje.

Recomendaciones

Constancia. Disciplina en el trabajo. Capacidad de decisión y autocrítica.
Disposición para trabajar en equipo.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
DAVID	ALMORZA	GOMAR	Profesor Titular Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
C1	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
C2	Capacidad de organización y planificación	GENERAL
C23	Capacidad para conocer las principales fuentes estadísticas en materia sociolaboral	ESPECÍFICA
C5	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	GENERAL
C6	Capacidad para gestionar la información	GENERAL
C7	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
C8	Capacidad para la toma de decisiones	GENERAL
C9	Destreza para el trabajo en equipos	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Capacidad para la realización de un análisis estadístico descriptivo.
R2	Conocimientos sobre análisis de desigualdad.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	En las clases teóricas se desarrollarán los siguientes temas incluidos en el programa de la asignatura: - Temas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12	32		C1 C2 C6 C7 C8
02. Prácticas, seminarios y problemas		16
10. Actividades formativas no presenciales	Trabajo del alumno.	76	Reducido	C1 C2 C6 C7 C8
12. Actividades de evaluación	Evaluación P1 - P2 - P3 - E1 - E2,a - E2-b	10	Reducido	C1 C2 C23 C5 C6 C7 C8 C9
13. Otras actividades	En las clases de problemas se desarrollarán los siguientes temas incluidos en el programa de la asignatura: - Temas 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12	16		C1 C2 C6 C7 C8

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Trabajo desarrollado por el alumno y superación de las pruebas teórico-prácticas
que se propongan.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Evaluación sobre Estadística Descriptiva y sobre Técnicas de análisis estadísticos de datos uni y multivariantes.	Examen asistido por el ordenador.	Profesor/a
Evaluación sobre las fuentes estadísticas e indicadores socilaborales así como del conocimiento de las bases de datos sociolaborales.	Examen asistido con el ordenador.	Profesor/a
Evaluación teórico-práctica.	Examen escrito dividido en dos partes: una de respuesta múltiple que será necesario aprobar para acceder a un examen práctico de la asignatura.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Para la calificación se intervendrán el resultado de tres pruebas de examen
asistido por ordenador (P1, P2 y P3) y dos exámenes escritos (E1 y E2), el
segundo de los cuales se dividirá a su vez en dos partes (E2-a y E2-b).
Las ponderaciones serán:
- P1: 0,1 puntos.
- P2: 0,25 puntos.
- P3: 0,25 puntos.
- E1: 2 puntos.
- E2-a: 2 puntos.
- E2-b: 5,4 puntos.

Descripcion de los Contenidos

Contenido

Competencias relacionadas

Resultados de aprendizaje relacionados

            Tema 1: Introducción a la Estadística.
Tema 2: Síntesis de la información estadística.
Tema 3: Medidas de tendencia central.
Tema 4: Medidas de dispersión.
Tema 5: Medidas de posición.
Tema 6: Medidas de desigualdad.
Tema 7: Ajuste y regresión.
Tema 8: Legislación estadística.
Tema 9: Introducción a la probabilidad.
Tema 10: Probabilidad condicionada.
Tema 11: Introducción a la distribución normal.
Tema 12: Otras distribuciones de probabilidad.

C1 C2 C23 C5 C6 C7 C8

R1 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

Ruiz Garzón, G. et. al. (2000) Estadística administrativa.Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Fernández Palacín, F. et al. (2000. Estadística descriptiva y probabilidad.
Servicio de Publicaciones. Universidad de Cádiz.

Abad, M., Huete, M.D. y Vargas, M. (2001). Estadística para las relaciones
laborales. Editorial Hespérides.

Bibliografía Específica

Pena, D. y Romo, J. (1997). Introducción a la estadística para las ciencias
sociales. Ed. Mc. Graw-Hill.

Bibliografía Ampliación

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

	ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	21720003	ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	21720	GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA - CÁDIZ	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Conocimiento de  la notación matemática básica.
Lectura y aplicación de fórmulas.
Manejo adecuado de la calculadora científica.
Conocimientos de informática a nivel usuario.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO JESUS	ARRIAZA	GOMEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
SANTIAGO	FANDIÑO	PATIÑO	PROFESOR ASOCIADO	N
JUAN ANTONIO	RUEDA	BENITEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
Alberto	Sánchez	Alzola	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; Estadística y optimización.	ESPECÍFICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CG3	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.	GENERAL
CG4	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R5	Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.
R3	Ser capaz de aplicar técnicas de inferencia estadística, intervalos de confianza y contraste de hipótesis, en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R4	Ser capaz de aplicar técnicas de optimización en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R1	Ser capaz de aplicar técnicas para sintetizar, representar, interpretar y analizar descriptivamente conjuntos de datos de interés en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.
R2	Ser capaz de manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales, identificando las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales que aparecen en la formulación y resolución de problemas en el ámbito de la ingeniería.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	36	Grande
02. Prácticas, seminarios y problemas	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Mediano
03. Prácticas de informática	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.	12	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	80
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.	10

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El sistema de evaluación se realizará de acuerdo con la normativa propia de la
Universidad de Cádiz. No obstante, los criterios específicos de calificación
dependerán de las pruebas de evaluación concretas.

Como criterio general se valorará la claridad y presentación de las respuestas,
la adecuación de los resultados obtenidos, la coherencia de los resultados
obtenidos, así como, la justificación y correcta definición de las variables,
sucesos e hipótesis planteadas y el procedimiento empleado en la resolución de
los problemas y de las posibles cuestiones teóricas planteadas.

Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa
del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles
de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas.  La
participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de la
asignatura.

Procedimiento de calificación

La calificación global y final de la asignatura se obtendrá de una suma
ponderada de los exámenes y pruebas anteriormente descritas, tal como a
continuación se detalla:

- La valoración de las actividades, A.1. Actividades de seguimiento, A.2. Pruebas
de progreso-Cuestionarios y A.3. Realización de supuestos prácticos de
informática y control de prácticas de ordenador, será el 30% de la nota final de
la asignatura.

- La valoración del examen final será el 70% de la nota final de la asignatura.

El estudiante deberá obtener una calificación mínima de 2,5 puntos de los 7 sobre
los que se le puntúa el examen final para que a esa nota se le sume la nota
obtenida en la valoración de las actividades de seguimiento.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Síntesis de la información estadística.		R5 R1
2. Cálculo de Probabilidades.		R5 R2
3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad.		R5 R2
4. Inferencia Estadística.		R5 R3
5. Contrastes de Hipótesis.		R5 R3
6. Introducción a la optimización lineal.		R5 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Direcciones Internet Interesantes:
Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:
Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

Bibliografía Ampliación

9. WALPOLE, R. E. y MYERS, R. H. Probabilidad y estadística para ingenieros.
Prentice Hall. México, 1999. ISBN 970-17-0264-6.

Direcciones Internet Interesantes:

Cuestiones Tipo Test de Estadística y otros

Recursos:

Curso Aula Virtual de la Universidad de Cádiz.

	ESTADÍSTICA APLICADA

	Código	Nombre
Asignatura	42307020	ESTADÍSTICA APLICADA	Créditos Teóricos	2
Título	42307	GRADO EN CIENCIAS DEL MAR	Créditos Prácticos	4
Curso		3	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Haber estado matriculado o estar matriculado de las asignaturas Biología,
Matemáticas, Estadística, Ecuaciones Diferenciales, Geología, Física y Química
del módulo de Bases Científicas Generales.

Recomendaciones

Haber superado las asignaturas "Estadística" y "Matemáticas I" de primer curso.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Antonio	Sánchez	Navas	Titular Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE59	Procesar las muestras y los datos obtenidos.	ESPECÍFICA
CE65	Capacidad de realizar programas sencillos para la resolución numérica de los problemas.	ESPECÍFICA
CE69	Conocer y aplicar los modelos de regresión para el ajuste y predicción de datos	ESPECÍFICA
CE70	Conocer y manejar las técnicas estadísticas que permiten reducir y clasificar la información que suministran los datos relacionados con el medio marino	ESPECÍFICA
CE71	Aplicar resultados y herramientas del análisis temporal a la información vinculada a las ciencias marinas	ESPECÍFICA
CE73	Utilizar los recursos informáticos en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de las ciencias marinas	ESPECÍFICA
CT3	Capacidad para utilizar con fluidez la informática tanto a nivel de usuario como en los contextos propios del Grado.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador

Resultado

Formar al alumno/a en las metodologías de análisis y toma de datos propias de la Oceanografía, desde una perspectiva multi e inter disciplinar y dotarle de las herramientas que le permitan desarrollar su actividad profesional, así como dotarlo de los conocimientos y destrezas suficientes para aplicar las técnicas usuales de la Estadística a problemas de investigación que requieran establecer relaciones, analizar el comportamiento temporal, tomar decisiones, reducir la información o clasificar los datos. El alumno debe alcanzar las competencias descritas anteriormente.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema.	16
02. Prácticas, seminarios y problemas	Estas clases se dedicarán al planteamiento y resolución de supuestos prácticos.	16
03. Prácticas de informática	Seis prácticas de 2,5 horas recogiendo los distintos bloques de la asignatura. Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, a ser posible de licencia libre al objeto de facilitar su instalación en los ordenadores personales del alumno y su futura implantación sin costes en los futuros centros de trabajo. Además se le proporcionará al alumno un guión detallado por cada práctica al objeto de coordinar la actividad global del grupo.	16
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	96	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestieones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a la tutoría para debatir los aspectos comentados arriba con el profesor. También se cuestionarán los métodos específicos de enseñanza y las relaciones profesor-alumno.	2	Reducido
12. Actividades de evaluación	Controles tipo test de seguimiento de la asignatura que se realizarán a lo largo del curso.	4	Grande

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico. Para ello se realizarán ejercicios, controles y
trabajos.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final consistente en la resolución de supuestos prácticos en el aula de informática. Se plantearán varios supuestos prácticos que involucren a distintos conjuntos de datos para que, con el software estadístico manejado, se resuelvan, interpreten y elaboren los informes pertinentes, en su caso.	Se valorará la claridad del desarrollo realizado, la coherencia de los argumentos que lo justifican y la capacidad de integración de la información obtenida.	Profesor/a
Resolución de pruebas teórico-prácticas de conocimiento de la materia. Exámenes tipo test que evaluarán los principales conceptos de la asignatura. Consistirán pruebas objetivas con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta.	Correción con plantilla	Profesor/a
Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. Examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Consistirá en una prueba objetiva con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta.	Correción con plantilla	Profesor/a
Resolución de un ejercicio de repaso sobre contenidos básicos que el alumno debe conocer para el seguimiento de la asignatura (Algebra matricial, Distancias y Estadística I). El trabajo será manuscrito.	Se valorará la claridad y correcta interpretación de los resultados.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:
- Examen final (70%)
- Pruebas de seguimiento (20%)
- Ejercicio de repaso (10%)

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 1: Modelo Lineal: ANOVA, Regresión lineal y Regresión logística
Tema 2: Técnicas de reducción de la información: Componentes principales, Análisis de correspondencias y Análisis factorial
Tema 3: Técnicas de Clasificación de la información: Análisis Cluster y Análisis Discriminante
Tema 4: Series temporales: ARMA y ARIMA

Bibliografía

Bibliografía Básica

»  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.
»  CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.
»  KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford 
Science, 1988.
»  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.

Bibliografía Específica

»  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.
»  MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda edición. 
Ed. Limusa Wiley, 2002.
»  URIEL, E.: Análisis de datos. Series Temporales y Análisis 
Multivariante. Ed. AC, 1995.

Bibliografía Ampliación

»  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.
»  LEBART, MORINEAU Y FÉNELON.: Tratamiento estadístico de datos. Ed. 
Marcombo, 1985.
»  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 Series Temporales: Modelos ARIMA. Paraninfo, 
1985.
»  URIEL, E. Y ALDÁS J.: Análisis Multivariante Aplicado. Thomson, 2005.

	ESTADÍSTICA APLICADA

	Código	Nombre
Asignatura	42306018	ESTADÍSTICA APLICADA	Créditos Teóricos	2
Título	42306	GRADO EN CIENCIAS AMBIENTALES	Créditos Prácticos	4
Curso		3	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los adquiridos al cursar las asignaturas "Estadística" y "Matemáticas I".

Recomendaciones

Haber superado las asignaturas "Estadística" y "Matemáticas I" de primer curso.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
ALFONSO JOSE	BELLO	ESPINA	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE66	Conocer y manejar las técnicas estadísticas que permiten reducir y clasificar la información que suministran los datos medioambientales	ESPECÍFICA
CT3	Capacidad para utilizar con fluidez la informática tanto a nivel de usuario como en los contextos propios del Grado	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador

Resultado

Formar al alumno en las metodologías de análisis y toma de datos propias de las Ciencias Ambientales, desde una perspectiva multi e inter disciplinar y dotarle de las herramientas que le permitan desarrollar su actividad profesional, así como dotarlo de los conocimientos y destrezas suficientes para aplicar las técnicas usuales de la Estadística a problemas de investigación que requieran establecer relaciones, analizar el comportamiento temporal, tomar decisiones, reducir la información o clasificar los datos, encaminados a adquirir las competencias adscritas al módulo.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema.	16
02. Prácticas, seminarios y problemas	Estas clases se dedicarán al planteamiento y resolución de supuestos prácticos.	16
03. Prácticas de informática	Seis prácticas de 2,5 horas recogiendo los distintos bloques de la asignatura. Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, a ser posible de licencia libre al objeto de facilitar su instalación en los ordenadores personales del alumno y su futura implantación sin costes en los futuros centros de trabajo. Además se le proporcionará al alumno un guión detallado por cada práctica al objeto de coordinar la actividad global del grupo.	16
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática.	100	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestieones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a la tutoría para debatir los aspectos comentados arriba con el profesor. También se cuestionarán los métodos específicos de enseñanza y las relaciones profesor-alumno.	2	Reducido

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico. Para ello se realizarán ejercicios, controles y
trabajos.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Control 1. Resolución de un ejercicio de repaso sobre contenidos básicos que el alumno debe conocer para el correcto seguimiento de la asignatura. En concreto se evaluará sobre conceptos y aplicaciones de Algebra matricial, Geometría, Distancias y Estadística básica.	Se valorará la claridad en el manejo de los conceptos, la resolución de ejercicios y la correcta interpretación de los resultados.	Profesor/a
Control 2. Resolución de supuesto práctico y elaboración del informe pertinente	Se utilizará el software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de los resultados y la madurez en la realización de los informes. Se utilizará el campus virtual para la subida de informes.	Profesor/a
Examen final. Parte aplicada. Resolución de supuestos prácticos en el aula de informática y elaboración de informes. Se plantearán varios supuestos prácticos que involucren a distintos conjuntos de datos para que, con el software estadístico manejado, se resuelvan, interpreten y elaboren los informes pertinentes.	Se valorará la correcta resolución de los supuestos, la claridad del desarrollo realizado, la coherencia de los argumentos que lo justifican y la capacidad de integración de la información obtenida en la elaboración de los informes.	Profesor/a
Examen final. Parte conceptual objetiva. Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. Consistirá en un examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Las respuestas incorrectas supondrán una penalización en la calificación de este apartado.	Corrección con plantilla	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:
- Control 1 (10%)
- Control 2 (10%)
- Examen final. Parte aplicada (50%)
- Examen final. Parte conceptual (30%)

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 1: Modelos lineales: ANOVA, Regresión múltiple, regresión logística
Tema 2: Técnicas de reducción de la información: Componentes principales, Análisis de correspondencias, Análisis factorial
Tema 3: Técnicas de clasificación de la información: Análisis Cluster, Análisis Discriminante
Tema 4: Series temporales: Modelos ARMA, ARIMA

Bibliografía

Bibliografía Básica

» 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.» ARRIAZA GÓMEZ, A.J., FERNÁNDEZ PALACÍN, F.,LÓPEZ SÁNCHEZ, M.A.,MUÑOZ MÁRQUEZ, M., PÉREZ PLAZA, S., SÁNCHEZ NAVAS, A.PROYECTO R-UCA. http://knuth.uca.es/r» ARRIAZA GÓMEZ, A.J., FERNÁNDEZ PALACÍN, F.,LÓPEZ SÁNCHEZ, M.A.,MUÑOZ MÁRQUEZ, M., PÉREZ PLAZA, S., SÁNCHEZ NAVAS, A Material docente: presentaciones. https://av01-11-12.uca.es/moodle19/course/view.php?id=31» CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.» 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.

Bibliografía Específica

» KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford Science, 1988.» MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda edición. Ed. Limusa Wiley, 2002.» URIEL, E.: Análisis de Series Temporales: Modelos ARIMA. Paraninfo, 1985.» URIEL, E.: Análisis de datos. Series Temporales y Análisis Multivariante. Ed. AC, 1995.

Bibliografía Ampliación

» 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.» LEBART, MORINEAU Y FÉNELON.: Tratamiento estadístico de datos. Ed. Marcombo, 1985.» TABACHNICK Y FIDELL.: Using multivariate statistics, Ed. Harper&Row, 1989.» URIEL, E. Y ALDÁS J.: Análisis Multivariante Aplicado. Thomson, 2005.

	ESTADÍSTICA APLICADA A LA ACTIVIDAD FÍSICA Y EL DEPORTE

	Código	Nombre
Asignatura	41120014	ESTADÍSTICA APLICADA A LA ACTIVIDAD FÍSICA Y EL DEPORTE	Créditos Teóricos	4
Título	41120	GRADO EN CIENCIAS DE LA ACTIVIDAD FÍSICA Y DEL DEPORTE	Créditos Prácticos	2
Curso		2	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Nivel de Bachillerato o similar.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Sonia	Pérez	Plaza	Profesor Interino Sustituto	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CBB2	Adquirir la formación científica básica aplicada a la actividad física y al deporte en sus diferentes manifestaciones	GENERAL
CBB7	Capacidad de análisis y síntesis de los conceptos y técnicas estadísticas aplicadas a las ciencias del deporte	GENERAL
CGI4	Capacidad de análisis y síntesis aplicadas a la gestión y organización de las actividades físicas y deportivas	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
1	El alumno es capaz de analizar gráficamente resultados estadísticos e interpretar correctamente las medidas estadísticas más usuales.
2	El alumno es capaz de evaluar los resultados de un programa deportivo a partir del análisis estadístico de los datos que éste nos proporciona.
3	El alumno es capaz de manejar un paquete estadístico
4	El alumno es capaz de predecir estadísticamente resultados deportivos y conocer las limitaciones de los modelos de ajuste que los proporcionan.
5	El alumno es capaz de reconocer y manejar las técnicas estadísticas más usuales en el ámbito deportivo.
6	El alumno es capaz de sintetizar la información extraída de una situación real
7	El alumno es capaz de tomar decisiones a partir de un resultado estadístico

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Se expondrán los contenidos teóricos necesarios para la correcta comprensión de los resultados estadísticos analizados.	32		CBB2 CBB7 CGI4
03. Prácticas de informática		16
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual/grupo.	90		CBB2 CBB7 CGI4
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individual y/o colectiva, pudiendo ser presencial y/o virtual.	7		CBB2 CBB7 CGI4
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento.	5		CBB2 CBB7 CGI4

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico.
Se tendrá en cuenta la asistencia y la participación en clase.


La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Información del alumnado			CBB2 CBB7 CGI4
Participación activa en clase	Observación directa		CBB2 CBB7 CGI4
Pruebas escritas/orales	Se evaluará tanto el conocimiento y la aplicación de las técnicas como el análisis e interpretación de los resultados		CBB2 CBB7 CGI4
Trabajo en grupo			CBB2 CBB7 CGI4
Trabajo individual			CBB2 CBB7 CGI4

Procedimiento de calificación

El procedimiento de calificación será el siguiente:
- Trabajo individual: 20% del total.
- Trabajo en grupo: 20% del total
- Pruebas escritas/orales: 50% del total. Se debe obtener una nota mínima en la
parte correspondiente a resolución de problemas para superar la asignatura.
- Participación activa: 5% del total.
- Información del alumnado: 5% del total.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Introducción: La Estadística en la Actividad Física y del Deporte	CBB2 CBB7 CGI4	3
2. Obtención y análisis de datos. Síntesis, depuración y organización de datos.	CBB2 CBB7 CGI4	1 2 3 6 7
3. Ajuste y Regresión. Predicción de posibles resultados.	CBB2 CBB7 CGI4	1 2 3 4 6 7
4. Probabilidad. Modelos usuales en la actividad física y deportiva.	CBB2 CBB7 CGI4	1 2 3 6 7
5. Inferencia estadística. Toma de decisiones.	CBB2 CBB7 CGI4	1 2 3 4 5 7
6. Aplicación de las técnicas estadísticas, mediante el uso de computadores al análisis de datos.	CBB2 CBB7 CGI4	1 2 3 4 5 6 7

Bibliografía

Bibliografía Básica

BIBLIOGRAFÍA GENERAL:

Libros de teoría:
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.

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

Bibliografía Específica

BIBLIOGRAFIA ESPECÍFICA de CC. del deporte

- LITWIN, J. (1984). "Evaluación y Estadísticas aplicadas a la Educación Física y el deporte".
- BENÍTEZ, M. (2003). "Técnicas Estadísticas Aplicadas al Deporte y la Educación Física".  
- LEGIDO, J.C. (1963). "Valoración de la condición física por medio de tests estadísticos". Ed. Arce.

	ESTADÍSTICA AVANZADA

	Código	Nombre
Asignatura	21506016	ESTADÍSTICA AVANZADA	Créditos Teóricos	3.5
Título	21506	GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		2	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los requisitos necesarios para cursar esta asignatura están relacionados
directamente con las siguientes habilidades adquiridas en el aprendizaje de
Matemáticas y de Estadística:
  Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
  Cálculo integral de funciones reales de una variable.
  Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de varias variables.
  Estadística Descriptiva de una y dos variables. Obtener información de base de
datos.
  Cálculo de probabilidades.
  Manejo de las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más
habituales.

Recomendaciones

Se recomienda al alumno:
  Repasar sus conocimientos sobre matemáticas, adquiridos durante el curso
anterior.
  Repasar sus conocimientos de cálculo de probabilidades y estadística
descriptiva adquiridos durante el curso anterior.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignar				N
HECTOR	RAMOS	ROMERO	Catedratico de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE05	Conceptos de Estadística	ESPECÍFICA
CE12	Conceptos de Inferencia Estadística	ESPECÍFICA
CG01	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
CG02	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	GENERAL
CG04	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
CG06	Comunicación oral y escrita en la propia lengua	GENERAL
CG07	Capacidad para tomar decisiones	GENERAL
CG14	Capacidad crítica y autocrítica	GENERAL
CG17	Capacidad de aprendizaje autónomo	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Ante un problema en ambiente de incertidumbre relativo a una o dos poblaciones, plantear adecuadamente un contraste de hipótesis, realizar dicho contraste a partir de los datos observados y definir correctamente, en términos de los errores asociados, las conclusiones que se derivan del contraste.
R1	A partir de datos estadísticos observados de una o dos poblaciones, ajustarlos de forma conveniente a un modelo probabilístico, estimar adecuadamente los parámetros poblacionales y obtener intervalos de confianza para los principales parámetros poblacionales.
R4	A partir de datos observados de dos variables aleatorias, valorar la adecuación del modelo de regresión lineal, estimar sus parámetros, realizar los contrastes asociados al modelo y utilizarlo para el análisis de la relación entre las variables y para la predicción.
R3	En el caso de más de dos poblaciones, y a partir de un conjunto de datos observados, valorar la adecuación del modelo del Análisis de la Varianza, obtener la correspondiente tabla ANOVA e interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Durante las clases teóricas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Método expositivo: lección magistral, utilizando presentaciones puestas previamente a disposición del alumno mediante el Campus Virtual. Se comentará, ampliará y aclarará los contenidos de esas presentaciones y se responderá a las dudas que le surjan al alumno. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas previamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará, preferentemente, en ejercicios que no requieren el uso del ordenador.	28	Grande	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 b.1.12 b.1.5
03. Prácticas de informática		20
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio autónomo del alumno	96
12. Actividades de evaluación	Evaluación de pruebas de seguimiento de la asignatura durante el desarrollo del curso. Un examen final teórico-práctico, a realizar con ordenador dotado con software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura.	6

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La evaluación del alumno se hará combinando dos procedimientos diferentes:
 Examen final teórico-práctico sobre toda la materia de la asignatura (80%)
 Evaluación del seguimiento y participación del alumno durante el desarrollo del
curso (20%)

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
1)Pruebas de seguimiento de la asignatura. 2)Examen final		Profesor/a

Procedimiento de calificación

La calificación final será la media ponderada de cada una de las partes o
procedimientos de evaluación, de acuerdo con la ponderación establecida en el
apartado de criterios generales de evaluación.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
ANÁLISIS DE LA VARIANZA	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.1 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1 R4 R3
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: CHI-CUADRADO	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.1 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA DOS POBLACIONES	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.1 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA UNA POBLACIÓN	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.1 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1
EL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE Y MULTIPLE	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.1 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1 R4
ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA.	a.1.1 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R1
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN DOS POBLACIONES	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R1
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN UNA POBLACIÓN	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R1
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA.	a.1.1 a.1.6 a.3.1 b.1.5	R1
INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS	a.1.1 a.1.6 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1
REGRESIÓN Y CORRELACIÓN	a.1.1 a.1.2 a.1.4 a.1.6 a.1.7 a.2.1 a.2.6 a.3.1 b.1.12 b.1.5	R2 R1 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

· BARÓ LLINAS, J. (1989): Inferencia estadística. Ed. Parramón. · LIND, MARCHAL y WATHEN (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. XIII Edición Ed. McGraw Hill Interamericana. · RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J. (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística. Thomson Editores. · MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ (2005): Problemas de Inferencia Estadística. Thomson Editores. · ESPEJO MIRANDA, I. et al. (2007): Inferencia Estadística. Teoría y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz

Bibliografía Específica

Fuentes bibliográficas complementarias: · CASAS SANCHEZ J.M. et al. (2006) Ejercicios de Inferencia Estadística y Muestreo para economía y administración de empresas. Ed. Pirámide. · CASAS SÁNCHEZ, J.M. (1997): Inferencia estadística (2ª edición). Ed. Centro de estudios Ramón Areces Recursos electrónicos: · Disponibles en el Campus Virtual.

	ESTADÍSTICA AVANZADA

	Código	Nombre
Asignatura	21507013	ESTADÍSTICA AVANZADA	Créditos Teóricos	3.5
Título	21507	GRADO EN FINANZAS Y CONTABILIDAD	Créditos Prácticos	2.5
Curso		2	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los requisitos necesarios para cursar esta asignatura están relacionados
directamente con las siguientes habilidades adquiridas en el aprendizaje de
Matemáticas y de Estadística:
 Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
 Cálculo integral de funciones reales de una variable.
 Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de varias variables.
 Estadística Descriptiva de una y dos variables. Obtener información de base de
datos.
 Cálculo de probabilidades.
 Manejo de las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más
habituales.

Recomendaciones

Se recomienda al alumno:
 Repasar sus conocimientos sobre matemáticas, adquiridos durante el curso
anterior.
 Repasar sus conocimientos de cálculo de probabilidades y estadística
descriptiva adquiridos durante el curso anterior.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
VICTORIANO JOSE	GARCIA	GARCIA	Profesor Titular Univ.	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE12	Conceptos de inferencia estadística	ESPECÍFICA
CE5	Conceptos de Estadística	ESPECÍFICA
CG1	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
CG14	Capacidad crítica y autocrítica	GENERAL
CG17	Capacidad de aprendizaje autónomo	GENERAL
CG2	Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio	GENERAL
CG4	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
CG6	Comunicación oral y escrita en la propia lengua	GENERAL
CG7	Capacidad para tomar decisiones	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Ante un problema en ambiente de incertidumbre relativo a una o dos poblaciones, plantear adecuadamente un contraste de hipótesis, realizar dicho contraste a partir de los datos observados y definir correctamente, en términos de los errores asociados, las conclusiones que se derivan del contraste.
R1	A partir de datos estadísticos observados de una o dos poblaciones, ajustarlos de forma conveniente a un modelo probabilístico, estimar adecuadamente los parámetros poblacionales y obtener intervalos de confianza para los principales parámetros poblacionales.
R4	A partir de datos observados de dos variables aleatorias, valorar la adecuación del modelo de regresión lineal, estimar sus parámetros, realizar los contrastes asociados al modelo y utilizarlo para el análisis de la relación entre las variables y para la predicción.
R3	En el caso de más de dos poblaciones, y a partir de un conjunto de datos observados, valorar la adecuación del modelo del Análisis de la Varianza, obtener la correspondiente tabla ANOVA e interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Durante las clases teóricas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Método expositivo: lección magistral, utilizando presentaciones puestas previamente a disposición del alumno mediante el Campus Virtual. Se comentará, ampliará y aclarará los contenidos de esas presentaciones y se responderá a las dudas que le surjan al alumno. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas reviamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará, preferentemente, en ejercicios que no requieren el uso del ordenador.	28	Grande	CE12 CE5 CG1 CG2 CG4 CG6 CG7
03. Prácticas de informática	Durante las clases prácticas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Aprendizaje basado en problemas: algunos conocimientos teóricos serán impartidos mediante la resolución de problemas-ejemplos, preparados como presentaciones previamente disponibles para el alumno. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas previamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará especialmente para ejercicios en los que es indispensable emplear el software estadístico disponible. En este caso el alumno podrá seguir, ayudado por un ordenador personal, las explicaciones del profesor y la resolución de problemas que requieren el uso de software estadístico. Se realizarán en Grupo Mediano	20		CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio autónomo del alumno	96		CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
12. Actividades de evaluación	Evaluación de pruebas de seguimiento consistentes en la resolución de ejercicios similares a los propuestos en clase, a través del Campus Virtual. Un examen final teórico-práctico, que realizará con un ordenador individual, dotado con software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura.	6		CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La evaluación del alumno se hará combinando tres procedimientos diferentes:
 Evaluación de pruebas de seguimiento. En febrero, supone el 40% de la nota. En
cualquier otra convocatoria, supone el 20% de la nota final.
 Examen final de tipo práctico sobre toda la materia de la asignatura, en
febrero supone el 60% de la nota final.
 Examen final teórico-práctico sobre toda la materia de la asignatura, en
cualquier convocatoria salvo en febrero, que supone el 80% de la nota final (30%
teórico, 50% práctico).
En cualquier convocatoria, el alumno debe superar el 30% de la calificación
posible en cada apartado (trabajo en grupo, ejercicios teóricos y examen final),
y sumar globalmente al menos el 50% de la calificación máxima posible.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
1)Pruebas de seguimiento de la asignatura	1)Exámenes tipo test de respuesta múltiple seleccionados aleatoriamente a partir de una base de datos de ejercicios existentes en el Campus Virtual(40% de la calificación final en la convocatoria de febrero, 20% en cualquier otra convocatoria).	Profesor/a	CE12 CE5 CG1 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7
2)Examen final	2)Examen final presencial con cuestiones teórico-prácticas (60% de la calificación final en la convocatoria de febrero, 80% en cualquier otra convocatoria).	Profesor/a	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7

Procedimiento de calificación

La calificación final será la media ponderada de cada una de las partes o
procedimientos de evaluación, de acuerdo con la ponderación establecida en el
apartado de criterios de evaluación.
Para la evaluación en la convocatoria de febrero, se realizará un examen
teórico-práctico cuya calificación será el 60% de la calificación final a la que
habrá que sumar la calificación de los demás ejercicios realizados mediante el
Campus Virtual (40%).
Para la evaluación de las convocatorias de junio, septiembre y diciembre se
realizará un examen teórico-práctico cuya calificación será el 80% de la
calificación final a la que habrá que sumar la calificación de los demás
ejercicios realizados mediante el Campus Virtual durante el curso (20%).

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
ANÁLISIS DE LA VARIANZA	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2 R1 R4 R3
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: CHI-CUADRADO	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2 R1
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA DOS POBLACIONES	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2 R1
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA UNA POBLACIÓN	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2 R1
EL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE Y MULTIPLE	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2 R1 R4
ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG4 CG6 CG7	R1
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN DOS POBLACIONES	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7	R1
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN UNA POBLACIÓN	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7	R1
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA	CE12 CE5 CG1 CG17 CG6	R1
INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG6	R2 R1
REGRESIÓN Y CORRELACIÓN	CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 CG9	R2 R1 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

· BARÓ LLINAS, J. (1989): Inferencia estadística. Ed. Parramón.

· LIND, MARCHAL y WATHEN (2008): Estadística Aplicada a los Negocios y a la Economía. XIII Edición Ed. McGraw Hill Interamericana.

· RUIZ MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J. (2005): Fundamentos de Inferencia Estadística. Thomson Editores.

· MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J., MONTERO LORENZO, J.Mª y RUIZ MAYA PÉREZ (2005): Problemas de Inferencia Estadística. Thomson Editores.

· ESPEJO MIRANDA, I. et al. (2007): Inferencia Estadística. Teoría y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz

Bibliografía Específica

Fuentes bibliográficas complementarias:

· CASAS SANCHEZ J.M. et al. (2006) Ejercicios de Inferencia Estadística y Muestreo para economía y administración de empresas. Ed. Pirámide.

· CASAS SÁNCHEZ, J.M. (1997): Inferencia estadística (2ª edición). Ed. Centro de estudios Ramón Areces

Recursos electrónicos:

· Disponibles en el Campus Virtual.

	ESTADÍSTICA AVANZADA

	Código	Nombre
Asignatura	31307011	ESTADÍSTICA AVANZADA	Créditos Teóricos	3.5
Título	31307	GRADO EN MARKETING E INVESTIGACIÓN DE MERCADOS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		2	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los requisitos necesarios para cursar esta asignatura están relacionados
directamente con las siguientes habilidades adquiridas en el aprendizaje de
Matemáticas y de Estadística:
  Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de una variable: continuidad y derivabilidad.
  Cálculo integral de funciones reales de una variable.
  Conocimiento de las propiedades más importantes asociadas a las funciones
reales de varias variables.
  Estadística Descriptiva de una y dos variables. Obtener información de base de
datos.
  Cálculo de probabilidades.
  Manejo de las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más
habituales.

Recomendaciones

Se recomienda haber cursado la asignatura "Matemáticas aplicadas a las Ciencias
Sociales" para los alumnos de Bachillerato. Para los alumnos de otra procedencia
se aconseja un nivel matemático-estadístico similar al proporcionado por la
asignatura indicada anteriormente.
También se recomienda haber cursado la asignatura "Estadística" de primer curso.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Ángel	Berihuete	Macías	Profesor Interino Sustituto	S
Carmen Dolores	Ramos	González		N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE12	Conocer y aplicar los conceptos básicos de la Inferencia Estadística	ESPECÍFICA
CT10	Conocimiento de informática relativos al ámbito de estudio	TRANSVERSAL
CT16	Razonamiento crítico	TRANSVERSAL
CT18	Resolución de problemas	TRANSVERSAL
CT2	Aprendizaje autónomo.	TRANSVERSAL
CT21	Trabajo en equipo	TRANSVERSAL
CT3	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
CT7	Comunicación oral y escrita en la propia lengua	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Ante un problema en ambiente de incertidumbre relativo a una o dos poblaciones, plantear adecuadamente un contraste de hipótesis, realizar dicho contraste a partir de los datos observados y definir correctamente, en términos de los errores asociados, las conclusiones que se derivan del contraste.
R1	A partir de datos estadísticos observados de una o dos poblaciones, ajustarlos de forma conveniente a un modelo probabilístico, estimar adecuadamente los parámetros poblacionales y obtener intervalos de confianza para los principales parámetros poblacionales.
R3	A partir de los datos observados de dos variables aleatorias, valorar la adecuación del modelo de regresión lineal, estimar sus parámetros, realizar los contrastes asociados al modelo y utilizarlo para el análisis de la relación entre las variables y para la predicción.
R4	En el caso de más de dos poblaciones, y a partir de un conjunto de datos observados, valorar la adecuación del modelo del Análisis de la Varianza, obtener la correspondiente tabla ANOVA e interpretar adecuadamente los resultados obtenidos.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Durante las clases teóricas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Método expositivo: lección magistral, utilizando presentaciones puestas previamente a disposición del alumno, mediante el Campus Virtual. Se comentará, ampliará y aclarará los contenidos de las presentaciones y se responderá a las dudas que surjan a los alumnos. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas previamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará, preferentemente, en ejercicios que no requieren uso de ordenador.	28		CE12 CT16
03. Prácticas de informática	Durante las clases prácticas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Aprendizaje basado en problemas: algunos de los conocimientos teóricos serán impartidos mediante la resolución de problemas-ejemplos, preparados como presentaciones previamente disponibles para el alumno. Resolución de ejercicios y problemas, recopilados en relaciones de problemas puestas previamente a disposición del alumno en el Campus Virtual, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones, igualmente disponibles previamente para el alumno. Esta metodología se empleará especialmente para ejercicios en los que es indispensable emplear el software estadístico disponible. En este caso el alumno podrá seguir, ayudado por un ordenador personal, las explicaciones del profesor y la resolución de problemas que requieren el uso del software estadístico. Aprendizaje cooperativo: el profesor propondrá ejercicios a los alumnos para su resolución en grupo.	20		CE12 CT10 CT16 CT18
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio autónomo del alumno	91		CE12 CT16 CT18 CT2
11. Actividades formativas de tutorías	Realización de una tutoria grupal	1	Grande	CT16
12. Actividades de evaluación	Resolución de problemas y/o presentación de resúmenes de lo explicado en clase. Evaluación de pruebas de seguimiento consistente en la resolución de ejercicios similares a los propuestos en clase Un examen final teórico-práctico, que realizará con un ordenador individual, dotado con software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura. Resolución en grupo de ejercicios propuestos por el profesor.	5		CT10 CT18 CT21 CT3 CT7
13. Otras actividades	Realización y presentación de trabajos en grupos y/o seminario	5	Reducido	CT16 CT21 CT3 CT7

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La evaluación del alumno se hará combinando 4 procedimientos diferentes:
- Evaluación de la participación activa del estudiante a través de la resolución
de problemas y/o presentación de resúmenes de lo explicado en clase
- Evaluación de una o varias pruebas de seguimiento consistentes en la resolución
de ejercicios similares a los propuestos en clase con un ordenador individual,
dotado con software estadístico
- Un examen final teórico-práctico, que realizará con un ordenador individual,
dotado con software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura.
- Resolución en grupo de ejercicios propuestos.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
1) Participación activa del estudiante 2) Pruebas de seguimiento de la asignatura 3) Examen final teórico-práctico 4) Trabajo en grupo	1) Resolución de problemas y/o presentación de resúmenes de lo explicado en clase (10% de la calificación final). 2) Examen o exámenes de seguimiento de la asignatura de tipo test principalmente, de respuesta múltiple con utilización del ordenador (20% de la calificación final). 3) Examen final presencial teórico-práctico con utilización del ordenador (60% de la calificación final). 4) Resolución de problemas teórico-prácticos que el grupo analizará, resolverá y presentará (10% de la calificación final).	Profesor/a	CE12 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7

Procedimiento de calificación

La calificación final será la media ponderada de cada una de las partes o
procedimientos de evaluación, de acuerdo con la ponderación establecida en el
apartado de criterios de evaluación. No obstante, para superar la asignatura,
será necesario obtener en el examen final (en cualquiera de sus convocatorias) un
mínimo del 50% de la puntuación máxima posible en dicho examen final. De no ser
así, la calificación que constará en el acta será la obtenida en dicha prueba
escrita.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
ANÁLISIS DE LA VARIANZA	CE12 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7	R2 R1 R3 R4
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: CHI-CUADRADO	CE12 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7	R2 R1
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS PARA DOS POBLACIONES	CE12 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7	R2 R1
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA UNA POBLACIÓN	CE12 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7	R2 R1
EL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE	CE12 CT10 CT16 CT18 CT2 CT21 CT3 CT7	R2 R1 R3
ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA	CE12 CT16 CT18 CT3 CT7	R1
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN DOS POBLACIONES	CE12 CT16 CT18 CT3 CT7	R1
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN UNA POBLACIÓN	CE12 CT16 CT18 CT3 CT7	R1
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA	CE12 CT3 CT7	R1
INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS	CE12 CT16 CT3 CT7	R2 R1

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

CASAS SÁNCHEZ, J.M. et al. (2006): Ejercicios de Inferencia Estadística y Muestreo para la economía y administración de Empresas. Ed. Pirámide. CASAS SÁNCHEZ, J.M. et al. (1997): Inferencia estadística (2ª edición). Ed. Centro de Estudios Ramón Areces.

Bibliografía Ampliación

Disponibles en el Campus Virtual

	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN

	Código	Nombre
Asignatura	40906004	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN	Créditos Teóricos	5
Título	40906	GRADO EN ARQUITECTURA NAVAL E INGENIERÍA MARÍTIMA	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C101	MATEMATICAS
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno

Recomendaciones

Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Mª. JOSE	BENÍTEZ	CABALLERO	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N
Juan Antonio	Rueda	Benítez	Profesor Interino Sustituto	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B01	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmicos numéricos; estadísticos y optimización.	ESPECÍFICA
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
G03	Capacidad para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones basándose en los conocimientos adquiridos en materias básicas y tecnológicas.	GENERAL
G04	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y para comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas	GENERAL
T01	Capacidad para la resolución de problemas	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R-01	1.- Sintetizar y analizar conjuntos de datos.
R-02	2.- Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales.
R-03	3.- Aplicar los principales métodos de la Inferencia Estadística.
R-04	4.- Identificar problemas de Optimización.
R-05	5.- Resolver problemas de Optimización aplicados a la Ingeniería.
R-06	6.- Aplicar las técnicas mediante un software estadístico.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Trabajo presencial en el aula, a través de clases de teoría analizando los contenidos básicos.	40	Grande	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 G03 G04 T01
02. Prácticas, seminarios y problemas	Trabajo presencial en el aula, a través de clases prácticas basadas en la resolución y/o impostación de problemas. Paralelamente a las clases teóricas, se proponen clases de problemas interesantes que recogen los temas tratados de forma teórica, con el objeto de profundizar todos los aspectos de la asignatura.	10	Mediano	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 G03 G04 T01
03. Prácticas de informática	Se llevarán a cabo sesiones de ordenador basadas en la resolución de problemas; en estas sesiones el alumno aplicará las herramientas informáticas de un programa apropiado.	10	Reducido	B01 CB3 G03 G04 T01
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual. El objetivo último de esta actividad es que el alumno, por medio de sesiones de estudio individual, comprenda los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	85	Reducido	B01 CB3 G03 G04 T01
12. Actividades de evaluación	Sesiones periódicas a través de las cuales llevarán a cabo las diferentes pruebas de progreso. Estas actividades se programarán reservando aula en horario adecuado no coincidente con otras actividades.	5	Grande	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 G03 G04 T01

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación. Para superar la asignatura el alumno deberá tener
un mínimo de un 50% de la parte de Estadística y un mínimo del 50% en la parte de
Optimización.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Prueba final	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico y práctico tanto de la parte de Estadística como de la parte de Optimización.	Profesor/a	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 G03 G04 T01
Pruebas de progreso	Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sobre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado.	Profesor/a	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 G03 G04 T01

Procedimiento de calificación

El alumno podrá obtener hasta un 30% de la nota final a través de las actividades
realizadas en las pruebas de progreso y el resto corresponderá a la prueba final.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística Descriptiva	B01 CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 G03 G04 T01	R-01 R-06
2.- Teoría de la Probabilidad	B01 CB3 CB4 G03 G04 T01	R-02 R-06
3.- Inferencia Estadística	B01 CB3 G03 G04 T01	R-03 R-06
4.- Optimización	B01 CB3 CB4 G03 G04 T01	R-04 R-05 R-06
5.- Optimización lineal	B01 CB3 CB5 G03 G04 T01	R-01 R-04 R-05
6.- Optimización no lineal	B01 T01	R-01 R-04 R-05

Bibliografía

Bibliografía Básica

ESTADÍSTICA

Arriaza Gómez, A.J. et al. (2008). Estadística básica con R y R-Commander. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. ISBN: 978-84-9828-186-6
Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide.
Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Espejo, I. et al. (2007). Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Montgomery, D. (1991). Introducción al Control Estadístico de la Calidad. México, Grupo Editorial Iberoamericana.
Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería.
México, Limusa Weley.
Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo
Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson.

OPTIMIZACIÓN

Steven C. Chapra, Raymond P. Canale (1999). Métodos Numéricos para Ingenieros. McGraw-Hill
Bazaraa, M. S. y Jarvis, J. J. (1996). Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa.
Luenberger, David E. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana.
Calvete, H. I, y Mateo, P. M. (1994). Programación Lineal, Entera y Meta. Problemas y Aplicaciones, Prensa Universitaria de Zaragoza.

Bibliografía Ampliación

ESTADÍSTICA

González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos.

OPTIMIZACIÓN

Bazaraa, M. y Shetty, C. (1979). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Wiley.
Chong, E. and Żak S. (1996). An Introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.
Salazar González, J.J. (2001). Programación matemática. Editorial Díaz de Santos, S.A.
Ríos Insua, S. (1996). Investigación Operativa. Programación Lineal y Aplicaciones. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.

	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN

	Código	Nombre
Asignatura	41414004	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN	Créditos Teóricos	5
Título	41414	GRADO EN INGENIERÍA NÁUTICA Y TRANSPORTE MARÍTIMO	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato.
También se recomienda tener un hábito de estudio continuado sobre la asignatura.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
JUAN ANTONIO	RUEDA	BENITEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B1	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	1.- Sintetizar y analizar conjuntos de datos.
R2	2.- Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales.
R3	3.- Conocer los principales métodos de la Inferencia Estadística.
R4	4.- Reconocer problemas de Optimización.
R5	5.- Resolver problemas de optimización aplicado a la ingeniería.
R6	6.- Aplicar las técnicas mediante un software estadístico.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Sesiones donde el profesor explica los fundamentos teóricos de la materia, incentiva la ampliación de conocimientos determinados y realiza un seguimiento temporal de la adquisición de los conocimientos a través de sesiones de consulta.	40	Grande	B1
02. Prácticas, seminarios y problemas	Clase de problemas impartida por el profesor mediante la resolución de ejercicios con participación activa del alumno.	10	Mediano	B1
03. Prácticas de informática	Sesiones donde el profesor presenta los objetivos y los alumnos realizan las simulaciones e interpretan los datos con el apoyo del profesor, haciendo uso del software estadístico R.	10	Reducido	B1
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	78		B1
11. Actividades formativas de tutorías	- Se acordará con el alumnado la fecha para la realización de tutorías grupales.	4		B1
12. Actividades de evaluación	A continuación se desglosa el número de horas para las actividades de evaluación: - 3 horas para el "examen escrito teórico-práctico" - 3 horas para las "pruebas teóricas tipo test" - 2 horas para los "supuestos de prácticas de informática"	8		B1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes. La asignatura tendrá una calificación global de 10
puntos y se requerirá obtener 5 puntos para superarla.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Pruebas teóricas tipo test.	Se realizarán a lo largo del curso 2 pruebas tipo test a través del aula virtual. Dichas pruebas servirán para evaluar la asimilación de los nuevos contenidos y supondrán un 20% de la calificación final.	Profesor/a Autoevaluación	B1
Resolución de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia.	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo test teóricas y la resolución de problemas de la asignatura, en la cual los alumnos deberán aplicar los principales conceptos y técnicas vistos a lo largo de la asignatura. Constará de dos partes: Estadística y Optimización. Será requisito indispensable para superar esta actividad la obtención de, al menos, el 50% de la nota total asignada a cada parte. En esta actividad se incluirá, en la convocatoria de junio, para aquellos alumnos/as que lo necesiten, la recuperación de las dos actividades de evaluación denominadas "pruebas teóricas tipo test" y "supuestos de prácticas de informática".	Profesor/a	B1
Supuestos de prácticas de informática.	Se realizarán a lo largo del curso 2 pruebas tipo test a través del aula virtual. Dichas pruebas servirán para evaluar la capacidad para la resolución de problemas haciendo uso del software usado en las clases de prácticas. Estas pruebas supondrán un 20% de la calificación final.	Profesor/a	B1

Procedimiento de calificación

Las anteriores tareas supodrán los siguientes porcentajes respecto de la
calificación final:

- Resolución de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia: 60%
- Pruebas teóricas tipo test: 20%
- Supuestos de prácticas de informática: 20%

En las convocatorias extraordinarias la nota final de la asignatura se obtendrá a
partir de la prueba teórico-práctica.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Estadística descriptiva univariante y bivariante. Análisis de Regresión.		R1 R6
2. Teoría de la probabilidad. Axiomática de la probabilidad. Propiedades. Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes.		R2 R6
3. Inferencia estadística. Intervalos de confianza. Contraste de Hipótesis de una población.		R3 R6
4. Optimización. Modelización de problemas de Optimización. Método Simplex. Método de las penalizaciones.		R4 R5 R6

Bibliografía

Bibliografía Básica

ESTADÍSTICA

Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide.
Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Espejo, I. et al. (2007). Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Montgomery, D. (1991). Introducción al Control Estadístico de la Calidad. México, Grupo Editorial Iberoamericana.
Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería.
México, Limusa Weley.
Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo
Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson.

OPTIMIZACIÓN

Rodríguez R. et al (2002). Investigación Operativa: Teoría, ejercicios y prácticas con ordenador. Servicios de publicaciones Cádiz.
Luenberger D. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana.
Arreola J. et al (2003). Programación Lineal: Una introducción a la toma de decisiones cuantitativa. Thomson.
Steven C. Chapra, et al (1999). Métodos Numéricos para ingenieros. McGraw-Hill.

Bibliografía Ampliación

ESTADÍSTICA

González Manteiga, M. T. et al (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos.

OPTIMIZACIÓN

Bazaraa, M. S. et al (1996). Programación Lineal y flujo en Redes. Limusa.
Bazaraa, M. S. et al (1979). Nonlinear Programming: Theory and algorithms. Wiley.
Chong, E. (1996). An introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.

	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN

	Código	Nombre
Asignatura	40210003	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN	Créditos Teóricos	5
Título	40210	GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Aunque no hay requisitos previos, es recomendable tener una buena formación
matemática.

Recomendaciones

Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Inmaculada	Espejo	Miranda	Ayudante doctor	S
SONIA Mª	PÉREZ	PLAZA	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE2	Resolver problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería	ESPECÍFICA
CE3	Aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	ESPECÍFICA
CG1	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
CG4	Capacidad para la gestión de datos y la generación de información /conocimiento	GENERAL
CG5	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
CG7	Capacidad para trabajar en equipo	GENERAL
CG8	Capacidad de razonamiento crítico	GENERAL
CT1	Capacidad de organización y planificación	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R-04	1. Sintetizar y analizar conjunto de datos.
R-05	2. Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales y los principales métodos de la inferencia estadística.
R-06	3. Conocer los principios y aplicaciones del diseño de experimentos.
R-07	4. Reconocer problemas de optimización. Construir y resolver modelos de sistemas.
R-08	5. Poder aprovechar las capacidades y facilidades que ofrece el uso de ordenadores personales y los programas informáticos para realizar el tratamiento estadístico necesario en cualquier proceso de medida.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Trabajo presencial en el aula, a través de clases de teoría analizando los contenidos básicos.	40	Grande	CB3 CE2 CE3 CG1 CG4
02. Prácticas, seminarios y problemas	Trabajo presencial en el aula, a través de clases prácticas basadas en la resolución y/o importación de problemas.	10	Mediano	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG8 CT1
03. Prácticas de informática	Se llevarán a cabo sesiones de ordenador basadas en la resolución de problemas; en estas sesiones el alumno aplicará las herramientas informáticas de un programa apropiado.	10	Reducido	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual. El objetivo último de esta actividad es que el alumno, por medio de sesiones de estudio individual, comprenda los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	78	Reducido	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG8 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Seminarios y tutorías en grupo. Se realizará un seguimiento temporal de la adquisición de conocimientos a través de clases interactivas.	7	Reducido	CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1
12. Actividades de evaluación	Sesiones periódicas a través de las cuales llevarán a cabo las diferentes pruebas de progreso.	5	Grande	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG8 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en las actividades de evaluación continua y en la evaluación final, de
la forma que se especifica en el procedimiento de calificación.
Aquel alumno que no haya asistido al menos a un 75% de las clases no obtendrá
calificación en la evaluación continua.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Prueba final	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico y práctico	Profesor/a	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG8 CT1
Pruebas de progreso	Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sobre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado.	Profesor/a	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1

Procedimiento de calificación

El alumno podrá obtener hasta un 30% de la nota final a través de las actividades
realizadas en las pruebas de progreso (evaluación continua) y el resto
corresponderán a la prueba final.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. 1.1. Resúmenes gráficos y numéricos de datos. 1.2. Relación entre variables: covarianza, recta de regresión y coeficiente de correlación.	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1	R-04 R-08
2. PROBABILIDAD 2.1. Introducción a la probabilidad. 2.2. Variables aleatorias discretas y continuas. 2.3. Modelos de probabilidad importantes: Bernouilli, Binomial, Poisson, Normal y Exponencial.	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1	R-05 R-08
3. INFERENCIA ESTADÍSTICA 3.1. Muestreo aleatorio, estadísticos y noción de estimación puntual. Distribuciones Chi-cuadrado, t (Student), F. 3.2. Intervalos de confianza para proporciones (muestras grandes) y media de una población Normal. Determinación del mínimo tamaño muestral en estos casos. 3.3. Contrastes de hipótesis. Planteamiento del problema y formulación de la hipótesis nula y alternativa. Nivel de significación y región de rechazo. Algunos ejemplos para una población normal.	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1	R-05 R-06 R-08
4. OPTIMIZACIÓN 4.1. Introducción a la investigación operativa, ejemplos ilustrativos. 4.2. Introducción a la programación lineal. Conceptos básicos. 4.3. Algoritmo del Simplex.	CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1	R-07 R-08

Bibliografía

Bibliografía Básica

ESTADÍSTICA

Ellison, S.L.R, Barwick, V.J., Farrant, T.J.D.(2009). Practical Statistics for the Analytical Scientist. A Bench guide (2nd Ed). Royal Society of Chemistry.

Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Espejo, I. et al. (2007). Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

OPTIMIZACIÓN

Luenberger, David E. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana.

Winston, Wayne L. (1994). Investigación de Operaciones. Grupo Editorial Iberoamericana.

Bibliografía Específica

ESTADISTICA

Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide.
Montgomery, D. (1991). Diseño y análisis de experimentos. Grupo Editorial Iberoamericana.
Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo
Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson.

OPTIMIZACIÓN

Bazaraa, M. S. y Jarvis, J. J. (1996). Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa.
Calvete, H. I, y Mateo, P. M. (1994). Programación Lineal, Entera y Meta. Problemas y Aplicaciones, Prensa Universitaria de Zaragoza.
Chong, E. and Żak S. (1996). An Introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.
Hillier, Frederick S., Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw--Hill.

Bibliografía Ampliación

ESTADISTICA

González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Sant
De la Horra, J. (2003). Estadística Aplicada. 3ª Edición, Díaz de Santos.
Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. México, Limusa Weley.

OPTIMIZACIÓN

Bazaraa, M. y Shetty, C. (1979). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Wiley.
Salazar González, J.J. (2001). Programación matemática. Editorial Díaz de Santos, S.A.
Ríos Insua, S. (1996). Investigación Operativa. Programación Lineal y Aplicaciones. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces.

	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN

	Código	Nombre
Asignatura	41413004	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN	Créditos Teóricos	5
Título	41413	GRADO EN INGENIERÍA MARINA	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato.
También se recomienda tener un hábito de estudio continuado sobre la asignatura.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO JESUS	ARRIAZA	GOMEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B1	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmicos numéricos; estadísticos y optimización	GENERAL
B3	Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería	GENERAL
E1	Capacidad para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, que le doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	ESPECÍFICA
E2	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos habilidades y destrezas	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	a- Sintetizar y analizar conjuntos de datos.
R2	b- Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales.
R3	c- Conocer los principales métodos de la inferencia estadística.
R4	d- Reconocer problemas de optimización.
R5	e- Resolver problemas de optimización aplicados a la ingeniería.
R6	f- Aplicar las técnicas mediante un software estadístico.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Sesiones donde el profesor explica los fundamentos teóricos de la materia, incentiva la ampliación de conocimientos determinados y realiza un seguimiento temporal de la adquisición de los conocimientos a través de sesiones de consulta.	40	Grande	B1 B3 E1 E2
02. Prácticas, seminarios y problemas	Clase de problemas impartida por el profesor mediante la resolución de ejercicios con participación activa del alumno.	10	Mediano	B1 E1 E2
03. Prácticas de informática	Sesiones donde el profesor presenta los objetivos y los alumnos realizan las simulaciones e interpretan los datos con el apoyo del profesor, haciendo uso del software estadístico R.	10	Reducido	B1 B3 E1 E2
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	78		B1 B3 E1 E2
11. Actividades formativas de tutorías	- Se acordará con el alumnado la fecha para la realización de tutorías grupales.	4		B1 B3 E1 E2
12. Actividades de evaluación	A continuación se desglosa el número de horas para las actividades de evaluación: - 3 horas para el "examen escrito teórico-práctico" - 3 horas para las "pruebas teóricas tipo test" - 2 horas para los "supuestos de prácticas de informática"	8		B1 B3 E1 E2

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes. La asignatura tendrá una calificación global de 10
puntos y se requerirá obtener 5 puntos para superarla.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Pruebas teóricas tipo test.	Se realizarán a lo largo del curso 2 pruebas tipo test a través del aula virtual. Dichas pruebas servirán para evaluar la asimilación de los nuevos contenidos y supondrán un 20% de la calificación final.	Profesor/a Autoevaluación	B3 E1 E2
Resolución de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia.	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo test teóricas y la resolución de problemas de la asignatura, en la cual los alumnos deberán aplicar los principales conceptos y técnicas vistos a lo largo de la asignatura. Constará de dos partes: Estadística y Optimización. Será requisto indispensable para superar esta actividad la obtención de, al menos, el 50% de la nota total asignada a cada parte. En esta actividad se incluirá, para aquellos alumnos/as que lo necesiten, la recuperación de las dos actividades de evaluación denominadas "pruebas teóricas tipo test" y "supuestos de prácticas de informática".	Profesor/a	B1 B3 E1 E2
Supuestos de prácticas de informática.	Se realizarán a lo largo del curso 2 pruebas tipo test a través del aula virtual. Dichas pruebas servirán para evaluar la capacidad para la resolución de problemas haciendo uso del software usado en las clases de prácticas. Estas pruebas supondrán un 20% de la calificación final.	Profesor/a Autoevaluación	B1 B3 E1 E2

Procedimiento de calificación

Las anteriores tareas supodrán los siguientes porcentajes respecto de la
calificación final:

- Resolución de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia: 60%
- Pruebas teóricas tipo test: 20%
- Supuestos de prácticas de informática: 20%

En las convocatorias extraordinarias la nota final de la asignatura se obtendrá a
partir de la prueba teórico-práctica.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Estadística descriptiva univariante y bivariante. Análisis de Regresión.	B1 B3 E1 E2	R1 R6
2. Teoría de la probabilidad. Axiomática de la probabilidad. Propiedades. Probabilidad condicionada. Teorema de Bayes.	B1 B3 E1 E2	R2 R6
3. Inferencia estadística. Intervalos de confianza. Contraste de Hipótesis de una población.	B1 B3 E1 E2	R3 R6
4. Optimización. Modelización de problemas de Optimización. Método Simplex. Método de las penalizaciones.	B1 B3 E1 E2	R4 R5 R6

Bibliografía

Bibliografía Básica

ESTADÍSTICA

Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide.
Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Espejo, I. et al. (2007). Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Montgomery, D. (1991). Introducción al Control Estadístico de la Calidad. México, Grupo Editorial Iberoamericana.
Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería.
México, Limusa Weley.
Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo
Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson.

OPTIMIZACIÓN

Rodríguez R. et al (2002). Investigación Operativa: Teoría, ejercicios y prácticas con ordenador. Servicios de publicaciones Cádiz.
Luenberger D. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana.
Arreola J. et al (2003). Programación Lineal: Una introducción a la toma de decisiones cuantitativa. Thomson.
Steven C. Chapra, et al (1999). Métodos Numéricos para ingenieros. McGraw-Hill.

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

ESTADÍSTICA

González Manteiga, M. T. et al (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos.

OPTIMIZACIÓN

Bazaraa, M. S. et al (1996). Programación Lineal y flujo en Redes. Limusa.
Bazaraa, M. S. et al (1979). Nonlinear Programming: Theory and algorithms. Wiley.
Chong, E. (1996). An introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.

	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN

	Código	Nombre
Asignatura	41415004	ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN	Créditos Teóricos	5
Título	41415	GRADO EN INGENIERÍA RADIOELECTRÓNICA	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Ninguno.

Recomendaciones

Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato.
También se recomienda tener un hábito de estudio continuado sobre la asignatura.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Sonia	Pérez	Plaza	Profesor Interino Sustituto	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
B1	Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización	GENERAL
B3	Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería	GENERAL
E1	Conocimientos en materias fundamentales y tecnológicas, que le capaciten para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, así como que le doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	ESPECÍFICA
E2	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos habilidades y destrezas	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	a- Sintetizar y analizar conjuntos de datos.
R2	b- Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales.
R3	c- Conocer los principales métodos de la inferencia estadística.
R4	d- Reconocer problemas de optimización.
R5	e- Resolver problemas de optimización aplicados a la ingeniería.
R6	f- Aplicar las técnicas mediante un software estadístico.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Sesiones donde el profesor explica los fundamentos teóricos de la materia, incentiva la ampliación de conocimientos determinados y realiza un seguimiento temporal de la adquisición de los conocimientos a través de sesiones de consulta.	40	Grande	B1 B3 E1 E2
02. Prácticas, seminarios y problemas	Clase de problemas impartida por el profesor mediante la resolución de ejercicios con participación activa del alumno.	10	Mediano	B1 E1 E2
03. Prácticas de informática	Sesiones donde el profesor presenta los objetivos y los alumnos realizan las simulaciones e interpretan los datos con el apoyo del profesor, haciendo uso del software estadístico R.	10	Reducido	B1 B3 E1 E2
10. Actividades formativas no presenciales	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	78		B1 B3 E1 E2
11. Actividades formativas de tutorías	- Se acordará con el alumnado la fecha para la realización de tutorías grupales.	4		B1 B3 E1 E2
12. Actividades de evaluación	A continuación se desglosa el número de horas para las actividades de evaluación: - 3 horas para el "examen escrito teórico-práctico" - 3 horas para las "pruebas teóricas tipo test" - 2 horas para los "supuestos de prácticas de informática"	8		B1 B3 E1 E2

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes. La asignatura tendrá una calificación global de 10
puntos y se requerirá obtener 5 puntos para superarla.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Pruebas teóricas tipo test.	Se realizarán a lo largo del curso 2 pruebas tipo test a través del aula virtual. Dichas pruebas servirán para evaluar la asimilación de los nuevos contenidos y supondrán un 20% de la calificación final.	Profesor/a Autoevaluación	B3 E1 E2
Resolución de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia.	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo test teóricas y la resolución de problemas de la asignatura, en la cual los alumnos deberán aplicar los principales conceptos y técnicas vistos a lo largo de la asignatura. Constará de dos partes: Estadística y Optimización. Será requisto indispensable para superar esta actividad la obtención de, al menos, el 50% de la nota total asignada a cada parte. En esta actividad se incluirá, para aquellos alumnos/as que lo necesiten, la recuperación de las dos actividades de evaluación denominadas "pruebas teóricas tipo test" y "supuestos de prácticas de informática".	Profesor/a	B1 B3 E1 E2
Supuestos de prácticas de informática.	Se realizarán a lo largo del curso 2 pruebas tipo test a través del aula virtual. Dichas pruebas servirán para evaluar la capacidad para la resolución de problemas haciendo uso del software usado en las clases de prácticas. Estas pruebas supondrán un 20% de la calificación final.	Profesor/a Autoevaluación	B1 B3 E1 E2

Procedimiento de calificación

Las anteriores tareas supodrán los siguientes porcentajes respecto de la
calificación final:

- Resolución de prueba teórico-práctica de conocimientos de la materia: 60%
- Pruebas teóricas tipo test: 20%
- Supuestos de prácticas de informática: 20%

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Estadística descriptiva.	B1 B3 E1 E2	R1 R6
2. Teoría de la probabilidad.	B1 B3 E1 E2	R2 R6
3. Inferencia estadística.	B1 B3 E1 E2	R3 R6
4. Optimización.	B1 B3 E1 E2	R4 R5 R6

Bibliografía

Bibliografía Básica

ESTADÍSTICA Casas Sánchez, J.M., et al. (1998) Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ediciones Pirámide. Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Espejo, I. et al. (2007). Inferencia Estadística: Teoría y Problemas. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz. Montgomery, D. (1991). Introducción al Control Estadístico de la Calidad. México, Grupo Editorial Iberoamericana. Montgomery, D. (2004). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. México, Limusa Weley. Tomeo V. et al. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Madrid, Thomson- Paraninfo Uña, I. et al. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabilidad. Madrid, Thomson. OPTIMIZACIÓN Rodríguez R. et al (2002). Investigación Operativa: Teoría, ejercicios y prácticas con ordenador. Servicios de publicaciones Cádiz. Luenberger D. (1989). Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana. Arreola J. et al (2003). Programación Lineal: Una introducción a la toma de decisiones cuantitativa. Thomson. Steven C. Chapra, et al (1999). Métodos Numéricos para ingenieros. McGraw-Hill.

Bibliografía Ampliación

ESTADÍSTICA González Manteiga, M. T. et al (2009). Estadística Aplicada. Ediciones Díaz de Santos. OPTIMIZACIÓN Bazaraa, M. S. et al (1996). Programación Lineal y flujo en Redes. Limusa. Bazaraa, M. S. et al (1979). Nonlinear Programming: Theory and algorithms. Wiley. Chong, E. (1996). An introduction to Optimization. John Wiley & Sons, Inc.

	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL

	Código	Nombre
Asignatura	21715070	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL	Créditos Teóricos	6
Título	21715	GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES - CÁDIZ	Créditos Prácticos	1.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Departamento	C119	INGENIERIA ELECTRICA
Departamento	C121	INGENIERA MECANICA Y DISEÑO INDUSTRIAL

Requisitos previos

Es recomendable que el alumno haya superado las asignaturas Ingeniería de
Fabricación y Tecnologías de Fabricación

Recomendaciones

Se recomienda al alumno el estudio y el trabajo diario y continuado sobre los
contenidos de la asignatura, la realización de los problemas y actividades
propuestos, así como la asistencia a las tutorías para aclarar todas las dudas.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Pendiente de asignación				N
RAFAEL	GOMEZ	SANCHEZ	PROFESOR ASOCIADO	N
Álvaro	Gómez	Parra	Profesor Sustituto Interino	S
LUIS MIGUEL	MARIN	TRECHERA	Profesor Titular de Escuela Universitaria	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
G01	Capacidad para la redacción, firma y desarrollo de proyectos en el ámbito de la ingeniería industrial que tengan por objeto, la construcción, reforma, reparación, conservación, demolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de: estructuras, equipos mecánicos, instalaciones energéticas, instalaciones eléctricas y electrónicas, instalaciones y plantas industriales y procesos de fabricación y automatización.	ESPECÍFICA
G02	Capacidad para la dirección de las actividades objeto de los proyectos de ingeniería descritos en la competencia G01	ESPECÍFICA
G03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situacione	ESPECÍFICA
G04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial	ESPECÍFICA
G05	Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planes de labores y otros trabajos análogos.	ESPECÍFICA
T01	Capacidad para la resolución de problemas.	GENERAL
T02	Capacidad para tomar decisiones	GENERAL
T03	Capacidad de organización y planificación.	GENERAL
T04	Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica	GENERAL
T05	Capacidad para trabajar en equipo.	GENERAL
T06	Actitud de motivación por la calidad y la mejora continua.	GENERAL
T07	Capacidad de análisis y síntesis.	GENERAL
T08	Capacidad de adaptación a nuevas situaciones.	GENERAL
T09	Creatividad y espíritu inventivo en la resolución de problemas científico-técnicos.	GENERAL
T11	Aptitud para la comunicación oral y escrita en la lengua nativa.	GENERAL
T12	Capacidad para el aprendizaje autónomo y profundo.	GENERAL
T15	Capacidad para interpretar documentación técnica.	GENERAL
T17	Capacidad para el razonamiento crítico.	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Comprender y disponer de capacidad de análisis para la Gestión de la Calidad Industrial. Disponer de recursos para el diseño e implantación de Sistemas de Calidad

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	- Modalidad organizativa: clases teóricas, seminarios y prácticas - Método de enseñanza-aprendizaje: método expositivo/lección magistral. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se explican los contenidos teóricos del programa de la asignatura, intercalando ejemplos de aplicación práctica con objeto de facilitar la compresión de los contenidos impartidos. - Se podrán completar partes del temario con conferencias impartidas por especialistas.	34
03. Prácticas de informática	- Modalidad organizativa: clases prácticas en Aula de Diseño (Informática) - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación y resolución de ejercicios prácticos de programación. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado se plantearán procedimientos para el Control de Calidad.	12
08. Teórico-Práctica	- Modalidad organizativa: Seminario - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación de cuestiones teóricas y resolución de problemas relacionados en pequeños grupos de trabajo. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se discuten y resuelven cuestiones teórico-prácticas en los que se formulan y aplican conceptos avanzados.	14
10. Actividades formativas no presenciales	- Modalidad organizativa: estudio y trabajo individual/autónomo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el estudio individual y el trabajo autónomo realizado por el alumno para la asimilación de los contenidos, tanto teóricos como prácticos, de la asignatura (64 horas). - Modalidad organizativa: estudio y trabajo en grupo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el trabajo en grupo para la elaboración de las memorias de prácticas y la resolución de problemas/ejercicios prácticos propuestos a lo largo del semestre (16 horas).	80	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	- Modalidad organizativa: tutorías. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye la resolución de dudas y la orientación a nivel formativo de los alumnos. Pueden ser tutorías individuales o en pequeños grupos, dependiendo de la naturaleza de la duda u orientación.	6	Reducido
12. Actividades de evaluación	Exámenes escritos: Se realizarán exámenes correspondientes a la parte teórica y a la parte práctica. La duración estimada para cada uno de ellos será de 2 horas.	4	Grande

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

a asistencia a las prácticas y Aula de Informática, se consideran obligatorias,
de tal manera, que aquel alumno que falta a más de un 25% de las mismas, no podrá
aprobar la asignatura.
La nota final, será una nota media ponderada tal y como queda reflejado en el
apartado procedimiento de calificación.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Asistencia a clases de Aula de Informática	En este apartado se evalúa la asistencia constante y continua a las clases prácticas de Informática. Puntualidad, comportamiento y respeto hacia los compañeros y profesor. Participación y asistencia efectiva para reforzar lo aprendido, lo cual requiere el estudio permanente por parte del estudiante.	Profesor/a
Asistencia a clases de Teoría y Teórico Prácticas y tutorías	En este apartado se evalúa la asistencia constante y continua a las clases. Puntualidad, comportamiento y respeto hacia los compañeros y profesor. Participación y asistencia efectiva para reforzar lo aprendido, lo cual requiere el estudio permanente por parte del estudiante. Resolución de los problemas propuestos para casa.	Profesor/a
Conjunto de actividades propuestas durante el curso, como por ejemplo: 1. Análisis y síntesis de temáticas relacionadas con conferencias impartidas por personal especializado. 2. Problemas y ejercicios prácticos realizados en grupos.	Se evaluará la entrega y/o exposición de las actividades propuestas como complemento de la formación del alumno. Estas actividades se podrán desarrollar de manera individual o colectiva, mediante grupos de trabajos, a propuesta del profesor. Se valorará la formación de grupos y el trabajo en equipo por parte del estudiante para resolver los problemas propuestos por el profesor. El interés y trabajo mostrado en cada reunión. Participación activa dentro de cada grupo. Resultados finales de la actividad propuesta.	Profesor/a
TRABAJOS MONOGRÁFICOS	Se realizarán trabajos monográficos, que podrán ser de carácter individual o en grupos, sobre aspectos y contenidos específicos de la asignatura, o responder a cuestiones formuladas sobre distintas tecnologías de mecanizado. Los primeros pueden estar basados en charlas/conferencias realizadas por personal de reconocido prestigio en actividades asociadas a la asignatura.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

El alumno será evaluado atendiendo a los siguientes criterios:

- Prueba teórico/práctico escrita (65% de la calificación total)
- Memoria Práctica Informática (25% de la calificación total)
- Trabajo Monográfico (10% de la Calificación de total)
- Resto de Actividades Propuestas (hasta un 20% de la calificación de teoría)
- Criterio: Para aprobar, se exige haber superado la parte teórica y la parte de
prácticas de Taller/Laboratorio.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Control Estadístico de Calidad: Control de Calidad por atributos. Control de Calidad por variables.
Fabricación Lean
Sistemas de Calidad en entornos de fabricación
Técnicas de Ingeniería de la Calidad.

Bibliografía

Bibliografía Básica

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

4) Técnicas de Mejora de la Calidad, Cristina González Gaya; Rosario Domingo Navas y Miguel Ángel Sebastián Pérez, S.P. UNED, 2000

5) NORMAS:

ISO 9001‐2008

‐ISO 9000‐2005

‐ISO 9004‐2009

‐ISO 14001‐2004

Bibliografía Específica

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

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

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

	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL

	Código	Nombre
Asignatura	21720043	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL	Créditos Teóricos	6
Título	21720	GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA - CÁDIZ	Créditos Prácticos	1.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Departamento	C121	INGENIERA MECANICA Y DISEÑO INDUSTRIAL
Departamento	C119	INGENIERIA ELECTRICA

Requisitos previos

Es recomendable que el alumno haya superado las asignaturas Ingeniería de
Fabricación y Tecnologías de Fabricación

Recomendaciones

Se recomienda al alumno el estudio y el trabajo diario y continuado sobre los
contenidos de la asignatura, la realización de los problemas y actividades
propuestos, así como la asistencia a las tutorías para aclarar todas las dudas.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
RAFAEL	GOMEZ	SANCHEZ	PROFESOR ASOCIADO	N
Álvaro	Gómez	Parra	Profesor Sustituto Interino	S
Úrsula	Torres	Parejo	Profesor sustituto interino	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CG1	Capacidad para la redacción, firma y desarrollo de proyectos en el ámbito de la ingeniería industrial que tengan por objeto, la construcción, reforma, reparación, conservación, demolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de: estructuras, equipos mecánicos, instalaciones energéticas, instalaciones eléctricas y electrónicas, instalaciones y plantas industriales y procesos de fabricación y automatización.	GENERAL
CG2	Capacidad para la dirección de las actividades objeto de los proyectos de ingeniería descritos en la competencia CG01	GENERAL
CG3	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote	GENERAL
CG4	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y	GENERAL
CG5	Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planes de labores y otros trabajos análogos.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Comprender y disponer de capacidad de análisis para la Gestión de la Calidad Industrial. Disponer de recursos para el diseño e implantación de Sistemas de Calidad

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	- Modalidad organizativa: clases teóricas, seminarios y prácticas - Método de enseñanza-aprendizaje: método expositivo/lección magistral. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se explican los contenidos teóricos del programa de la asignatura, intercalando ejemplos de aplicación práctica con objeto de facilitar la compresión de los contenidos impartidos. - Se podrán completar partes del temario con conferencias impartidas por especialistas.	34
03. Prácticas de informática	- Modalidad organizativa: clases prácticas en Aula de Diseño (Informática) - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación y resolución de ejercicios prácticos de programación. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado se plantearán procedimientos para el Control de Calidad.	12
08. Teórico-Práctica	- Modalidad organizativa: Seminario - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación de cuestiones teóricas y resolución de problemas relacionados en pequeños grupos de trabajo. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se discuten y resuelven cuestiones teórico-prácticas en los que se formulan y aplican conceptos avanzados.	14
10. Actividades formativas no presenciales	- Modalidad organizativa: estudio y trabajo individual/autónomo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el estudio individual y el trabajo autónomo realizado por el alumno para la asimilación de los contenidos, tanto teóricos como prácticos, de la asignatura (64 horas). - Modalidad organizativa: estudio y trabajo en grupo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el trabajo en grupo para la elaboración de las memorias de prácticas y la resolución de problemas/ejercicios prácticos propuestos a lo largo del semestre (16 horas).	80	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	- Modalidad organizativa: tutorías. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye la resolución de dudas y la orientación a nivel formativo de los alumnos. Pueden ser tutorías individuales o en pequeños grupos, dependiendo de la naturaleza de la duda u orientación.	6	Reducido
12. Actividades de evaluación	Exámenes escritos: Se realizarán exámenes correspondientes a la parte teórica y a la parte práctica. La duración estimada para cada uno de ellos será de 2 horas.	4	Grande

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La asistencia a las prácticas y Aula de Informática, se consideran obligatorias,
de tal manera, que aquel alumno que falta a más de un 25% de las mismas, no podrá
aprobar la asignatura.
La nota final, será una nota media ponderada tal y como queda reflejado en el
apartado procedimiento de calificación.

Procedimiento de calificación

El alumno será evaluado atendiendo a los siguientes criterios:

- Prueba teórico/práctico escrita (65% de la calificación total)
- Memoria Práctica Informática (25% de la calificación total)
- Trabajo Monográfico (10% de la Calificación de total)
- Resto de Actividades Propuestas (hasta un 20% de la calificación de teoría)
- Criterio: Para aprobar, se exige haber superado la parte teórica y la parte de
prácticas de Taller/Laboratorio.

Descripcion de los Contenidos

Contenido

Competencias relacionadas

Resultados de aprendizaje relacionados

            Calidad Total

Sistemas de Calidad en entornos de fabricación

Técnicas de Ingeniería de la Calidad

Técnicas y Herramientas de Mejora de la Calidad

Gestión de la Calidad basada en el Toyota Production
System

CG1 CG2 CG3 CG4 CG5 CT01

            Control Estadístico de Calidad: Control de Calidad
por atributos. Control de Calidad por variables.

CG1 CG2 CG3 CG4 CG5 CT01

Bibliografía

Bibliografía Básica

4) Técnicas de Mejora de la Calidad, Cristina González Gaya; Rosario Domingo Navas y Miguel Ángel Sebastián Pérez, S.P. UNED, 2000

5) NORMAS:

ISO 9001‐2008

‐ISO 9000‐2005

‐ISO 9004‐2009

‐ISO 14001‐2004

Bibliografía Específica

	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL

	Código	Nombre
Asignatura	21719040	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL	Créditos Teóricos	6
Título	21719	GRADO EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA INDUSTRIAL - CÁDIZ	Créditos Prácticos	1.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Departamento	C121	INGENIERA MECANICA Y DISEÑO INDUSTRIAL
Departamento	C119	INGENIERIA ELECTRICA

Requisitos previos

Es recomendable que el alumno haya superado las asignaturas Ingeniería de
Fabricación y Tecnologías de Fabricación

Recomendaciones

Se recomienda al alumno el estudio y el trabajo diario y continuado sobre los
contenidos de la asignatura, la realización de los problemas y actividades
propuestos, así como la asistencia a las tutorías para aclarar todas las dudas.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Álvaro	Gómez	Parra	Profesor Sustituto Interino	S
Rafael	Gómez	Sánchez	Profesor Asociado	N
URSULA	TORRES	PAREJO	PROFESORA SUSTITUTA INTERINA	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CG01	Capacidad para la redacción, firma y desarrollo de proyectos en el ámbito de la ingeniería industrial que tengan por objeto, la construcción, reforma, reparación, conservación, demolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de: estructuras, equipos mecánicos, instalaciones energéticas, instalaciones eléctricas y electrónicas, instalaciones y plantas industriales y procesos de fabricación y automatización	GENERAL
CG02	Capacidad para la dirección de las actividades objeto de los proyectos de ingeniería descritos en la competencia CG01.	GENERAL
CG03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CG05	Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes,	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL
CT02	Trabajo autónomo	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Comprender y disponer de capacidad de análisis para la Gestión de la Calidad Industrial. Disponer de recursos para el diseño e implantación de Sistemas de Calidad

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	- Modalidad organizativa: clases teóricas, seminarios y prácticas - Método de enseñanza-aprendizaje: método expositivo/lección magistral. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se explican los contenidos teóricos del programa de la asignatura, intercalando ejemplos de aplicación práctica con objeto de facilitar la compresión de los contenidos impartidos. - Se podrán completar partes del temario con conferencias impartidas por especialistas.	34
03. Prácticas de informática	- Modalidad organizativa: clases prácticas en Aula de Diseño (Informática) - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación y resolución de ejercicios prácticos de programación. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado se plantearán procedimientos para el Control de Calidad.	12
08. Teórico-Práctica	- Modalidad organizativa: Seminario - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación de cuestiones teóricas y resolución de problemas relacionados en pequeños grupos de trabajo. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se discuten y resuelven cuestiones teórico-prácticas en los que se formulan y aplican conceptos avanzados.	14
10. Actividades formativas no presenciales	- Modalidad organizativa: estudio y trabajo individual/autónomo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el estudio individual y el trabajo autónomo realizado por el alumno para la asimilación de los contenidos, tanto teóricos como prácticos, de la asignatura (64 horas). - Modalidad organizativa: estudio y trabajo en grupo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el trabajo en grupo para la elaboración de las memorias de prácticas y la resolución de problemas/ejercicios prácticos propuestos a lo largo del semestre (16 horas).	80	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	- Modalidad organizativa: tutorías. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye la resolución de dudas y la orientación a nivel formativo de los alumnos. Pueden ser tutorías individuales o en pequeños grupos, dependiendo de la naturaleza de la duda u orientación.	6	Reducido
12. Actividades de evaluación	Exámenes escritos: Se realizarán exámenes correspondientes a la parte teórica y a la parte práctica. La duración estimada para cada uno de ellos será de 2 horas.	4	Grande

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La asistencia a las prácticas y Aula de Informática, se consideran obligatorias,
de tal manera, que aquel alumno que falta a más de un 25% de las mismas, no podrá
aprobar la asignatura.
La nota final, será una nota media ponderada tal y como queda reflejado en el
apartado procedimiento de calificación.

Procedimiento de calificación

El alumno será evaluado atendiendo a los siguientes criterios:

- Prueba teórico/práctico escrita (65% de la calificación total)
- Memoria Práctica Informática (25% de la calificación total)
- Trabajo Monográfico (10% de la Calificación de total)
- Resto de Actividades Propuestas (hasta un 20% de la calificación de teoría)
- Criterio: Para aprobar, se exige haber superado la parte teórica y la parte de
prácticas de Taller/Laboratorio.

Descripcion de los Contenidos

Contenido

Competencias relacionadas

Resultados de aprendizaje relacionados

            Calidad Total

Sistemas de Calidad en entornos de fabricación

Técnicas de Ingeniería de la Calidad

Técnicas y Herramientas de Mejora de la Calidad

Gestión de la Calidad basada en el Toyota Production
System

CG01 CG02 CG03 CG04 CG05 CT01 CT02

            Control Estadístico de Calidad: Control de Calidad
por atributos. Control de Calidad por variables.

CG01 CG02 CG03 CG04 CG05 CT01 CT02

Bibliografía

Bibliografía Básica

4) Técnicas de Mejora de la Calidad, Cristina González Gaya; Rosario Domingo Navas y Miguel Ángel Sebastián Pérez, S.P. UNED, 2000

5) NORMAS:

ISO 9001‐2008

‐ISO 9000‐2005

‐ISO 9004‐2009

‐ISO 14001‐2004

Bibliografía Específica

	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL

	Código	Nombre
Asignatura	21718039	GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL	Créditos Teóricos	6
Título	21718	GRADO EN INGENIERÍA ELÉCTRICA - CÁDIZ	Créditos Prácticos	1.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C119	INGENIERIA ELECTRICA
Departamento	C121	INGENIERA MECANICA Y DISEÑO INDUSTRIAL
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Es recomendable que el alumno haya superado las asignaturas Ingeniería de
Fabricación y Tecnologías de Fabricación

Recomendaciones

Se recomienda al alumno el estudio y el trabajo diario y continuado sobre los
contenidos de la asignatura, la realización de los problemas y actividades
propuestos, así como la asistencia a las tutorías para aclarar todas las dudas.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
RAFAEL	GOMEZ	SANCHEZ	PROFESOR ASOCIADO	N
Álvaro	Gómez	Parra	Profesor Sustituto Interino	S
LUIS MIGUEL	MARIN	TRECHERA	Profesor Titular de Escuela Universitaria	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CG01	Capacidad para la redacción, firma y desarrollo de proyectos en el ámbito de la ingeniería industrial que tengan por objeto, la construcción, reforma, reparación, conservación, demolición, fabricación, instalación, montaje o explotación de: estructuras, equipos mecánicos, instalaciones energéticas, instalaciones eléctricas y electrónicas, instalaciones y plantas industriales y procesos de fabricación y automatización	GENERAL
CG02	Capacidad para la dirección de las actividades objeto de los proyectos de ingeniería descritos en la competencia CG01.	GENERAL
CG03	Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
CG04	Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial.	GENERAL
CG05	Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planes de labores y otros trabajos análogos.	GENERAL
CT01	Comunicación oral y/o escrita	TRANSVERSAL
CT02	Trabajo Autónomo	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Comprender y disponer de capacidad de análisis para la Gestión de la Calidad Industrial. Disponer de recursos para el diseño e implantación de Sistemas de Calidad

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	- Modalidad organizativa: clases teóricas, seminarios y prácticas - Método de enseñanza-aprendizaje: método expositivo/lección magistral. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se explican los contenidos teóricos del programa de la asignatura, intercalando ejemplos de aplicación práctica con objeto de facilitar la compresión de los contenidos impartidos. - Se podrán completar partes del temario con conferencias impartidas por especialistas.	34
03. Prácticas de informática	- Modalidad organizativa: clases prácticas en Aula de Diseño (Informática) - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación y resolución de ejercicios prácticos de programación. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado se plantearán procedimientos para el Control de Calidad.	12
08. Teórico-Práctica	- Modalidad organizativa: Seminario - Método de enseñanza-aprendizaje: preparación de cuestiones teóricas y resolución de problemas relacionados en pequeños grupos de trabajo. - En el contexto de la modalidad organizativa y mediante el método de enseñanza-aprendizaje indicado, se discuten y resuelven cuestiones teórico-prácticas en los que se formulan y aplican conceptos avanzados.	14
10. Actividades formativas no presenciales	- Modalidad organizativa: estudio y trabajo individual/autónomo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el estudio individual y el trabajo autónomo realizado por el alumno para la asimilación de los contenidos, tanto teóricos como prácticos, de la asignatura (64 horas). - Modalidad organizativa: estudio y trabajo en grupo. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye el trabajo en grupo para la elaboración de las memorias de prácticas y la resolución de problemas/ejercicios prácticos propuestos a lo largo del semestre (16 horas).	80	Reducido
11. Actividades formativas de tutorías	- Modalidad organizativa: tutorías. - En el contexto de esta modalidad organizativa se incluye la resolución de dudas y la orientación a nivel formativo de los alumnos. Pueden ser tutorías individuales o en pequeños grupos, dependiendo de la naturaleza de la duda u orientación.	6	Reducido
12. Actividades de evaluación	Exámenes escritos: Se realizarán exámenes correspondientes a la parte teórica y a la parte práctica. La duración estimada para cada uno de ellos será de 2 horas.	4	Grande

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La asistencia a las prácticas y Aula de Informática, se consideran obligatorias,
de tal manera, que aquel alumno que falta a más de un 25% de las mismas, no podrá
aprobar la asignatura.
La nota final, será una nota media ponderada tal y como queda reflejado en el
apartado procedimiento de calificación.

Procedimiento de calificación

El alumno será evaluado atendiendo a los siguientes criterios:

- Prueba teórico/práctico escrita (65% de la calificación total)
- Memoria Práctica Informática (25% de la calificación total)
- Trabajo Monográfico (10% de la Calificación de total)
- Resto de Actividades Propuestas (hasta un 20% de la calificación de teoría)
- Criterio: Para aprobar, se exige haber superado la parte teórica y la parte de
prácticas de Taller/Laboratorio.

Descripcion de los Contenidos

Contenido

Competencias relacionadas

Resultados de aprendizaje relacionados

            Calidad Total

Sistemas de Calidad en entornos de fabricación

Técnicas de Ingeniería de la Calidad

Técnicas y Herramientas de Mejora de la Calidad

Gestión de la Calidad basada en el Toyota Production System

CG01 CG02 CG03 CG04 CG05 CT01 CT02

            Control Estadístico de Calidad: Control de Calidad
por atributos. Control de Calidad por variables.

CG01 CG02 CG03 CG04 CG05 CT01 CT02

Bibliografía

Bibliografía Básica

4) Técnicas de Mejora de la Calidad, Cristina González Gaya; Rosario Domingo Navas y Miguel Ángel Sebastián Pérez, S.P. UNED, 2000

5) NORMAS:

ISO 9001‐2008

‐ISO 9000‐2005

‐ISO 9004‐2009

‐ISO 14001‐2004

Bibliografía Específica

	INFERENCIA ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	40209024	INFERENCIA ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	3
Curso		3	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Se recomienda haber cursado y superado las asignaturas "Introducción a la
Probabilidad y a la Estadística" y "Teoría de la Probabilidad", de primer y
segundo curso respectivamente. Igualmente se recomienda tener cursadas y
aprobadas asignaturas de análisis relativas al manejo de funciones de varias
variables, optimización e integración.

Recomendaciones

Para un mejor aprovechamiento es altamente recomendable, antes y durante el
desarrollo de la asignatura, revisar y repasar los conceptos de probabilidad
explicados en la asignatura "Teoría de la Probabilidad", del mismo módulo. En
particular, todas las propiedades relativas al manejo de distribuciones de
probabilidad continuas y discretas, así como el conocimiento exhaustivo de las
familias de distribuciones más conocidas: Normal, Gamma, Exponecial, Uniforme,
Poisson, Binomial, Binomial Negativa, Geométrica, Hipergeométrica, etc. El manejo
con soltura de estas distribuciones es clave en el desarrollo de la nociones de
inferencia.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Alfonso	Suárez	Lloréns	Profesor Titular de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE2	Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de las matemáticas.	ESPECÍFICA
CE3	Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CG1	Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.	GENERAL
CG3	Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas	GENERAL
CT1	Saber gestionar el tiempo de trabajo.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R4	Conocer las propiedades básicas de los estimadores puntuales y regiones de confianza.
R6	Construir y analizar modelos lineales
R3	Manejar métodos de máxima verosimilitud, de Bayes y de mínimos cuadrados para la construcción de estimadores.
R1	Manejar vectores aleatorios y conocer su utilidad para la modelación de fenómenos reales.
R5	Plantear y resolver problemas de contrate de hipótesis en una o dos poblaciones.
R2	Utilizar el concepto de independencia y aplicar en casos sencillo el Teorema Central del Límite

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Clase teórica impartida por el profesor responsable, asistida por medios audiovisuales, en la que se enseñan los principios teóricos básicos de un tema y se resuelven problemas que ayuden a comprender las nociones introducidas.	36		CB1 CB2 CB3 CE1 CE2 CE3 CG1
02. Prácticas, seminarios y problemas	Sesiones dedicadas exclusivamente a la resolución de problemas y donde el alumnado participará activamente en la exposición de los mismos.	12		CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6 CG1 CG3 CT1
03. Prácticas de informática	Sesiones en las que el alumnado aplicará los conocimientos adquiridos en las clases teóricas a través de un software estadístico de referencia y que simplifcará gran parte de los problemas de inferencia debido a su capacidad de tratamiento de datos. Dicho software será presumiblemente de libre distribución.	12		CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual y autónomo.	77	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales y/o colectivas, pudiendo ser presenciales y/o colectivas.	5	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las diferentes pruebas de progreso continuo.	8	Grande	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG3 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La asignatura consta de tres partes evaluables: Examen Final, Pruebas de Examen
de Evaluación Continua y un Trabajo Práctico/Exposición, tal como se describe más
abajo en los Procedimientos de Evaluación. Para superar la asignatura deberá
sacar un mínimo de cinco puntos en una escala del cero al diez.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen Final	Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos. Dicha prueba podrá ser asistida con la ayuda del software.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG3 CT1
Pruebas de Examen de Evaluación Continua.	Cuestiones teóricas y ejercicios prácticos que podrán ser de tipo test y/o de desarrollo y que podrán efectuarse tanto en el aula teórica como en las aulas informáticas. Al menos se harán dos pruebas de evaluación.	Profesor/a
Trabajo Práctico/Exposisición de Problemas.	En las sesiones de seminarios, se propondrán, a jucico del profesor, de forma programada y limitada, problemas que el almunado expondrá individualmente y que serán evaluados según los méritos esgrimidos en dicha exposición. Paralelamanente, los alumnos que no realicen ninguna exposisición podrán optar a realizar un trabajo práctico referente a un problema aplicado.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Las tres partes evaluables: Examen Final, Pruebas de Examen de Evaluación
Continua y Trabajo Práctico/Exposición de Problemas, participan sobre la nota
final con un 70%, 25% y 5%, respectivamente. Es requisito imprescindible para
aprobar la asignatura que el Examen Final aporte como mínimo el 63% de la
calificación global, en otras palabras, el alumno debe obtener al menos un 4,5
sobre 10 en el examen final.

Las calificaciones obtenidas en las Pruebas de Examen de Evaluación Continua y en
el Trabajo Práctico/Exposición de Problemas  configuran la evaluación continua y
sólo se evalúan una vez durante el transcurso de la asignatura. En el examen de
septiembre, el alumno sólo podrá repetir el examen final -70% de la asignatura-
al cual se le sumará la calificación de la evaluación continua obtenida durante
el curso. En las convocatorias extraordinarias posteriores a septiembre se
procederá de forma análoga.  Sin embargo, no se guardará la evaluación continua
en convocatorias ordinarias en cursos posteriores.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Introducción a la Inferencia Estadística. Parámetrica y no Paramétrica. Muestra aleatoria simple. Teorema de Glivenko-Cantelly. Principios para reducción de datos -estadísticos suficientes, minimales suficientes, ancilares y completos-.	CB1 CB3 CE1 CE2 CE3 CE6 CE7	R4 R2
2. Estimación Puntual y Construcción de Estimadores: Principio de Sustitución, Método de los Momentos, Método de Máxima Verosimilitud y Estimación Bayesiana.	CB1 CB3 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1	R4 R3 R2
3. Estimación Puntual y Evaluación de Estimadores: Error Cuadrático Medio, Información de Fisher, Cota de Cramér-Rao, UMVUE y comportamiento asintótico.	CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1	R4 R3 R2
4. Constrastes de hipótesis. Introducción. Hipóstesis simples y compuestas. Métodos de construcción. Particularización al caso de las distribuciones normales, una y dos poblaciones.	CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3	R5
5. Estimación por Intervalos. Introducción y relación con los contrastes de hipótesis. Construcción de intervalos. Particularización poblaciones normales. Precisión y tamaño muestral.	CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3	R4 R5
6. Inferencia no paramétrica. Independencia y Bondad de ajuste.	CB1 CB3 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1	R4 R5
7. Introducción a los modelos lineales. Regresión y ANOVA.	CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3	R4 R6 R3 R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

CASELLA, G. y BERGER, R.L. (2002): "Statistical Inference". 2nd Ed. Duxbury Advanced Series.
EVANS, M.J. y ROSENTHAL, J.S. (2005): "Probabilidad y Estadística". Ed. Reverté.
GÓMEZ, G. y DELICADO, P. (2006): "Curso de Inferencia y Decisión". Apuntes Universidad Politécnica de Cataluña.
PEÑA, D. (1999). "Estadística: Modelo y Métodos, Volumen 2: Modelos Lineales y Series Temporales". Alianza Universidad, Madrid. Segunda edición revisada.
ROHATGI, V.K. y EHSANES SALEH, A. K. Md. (2001): "An Introduction to Probability and Statistics". Ed. John Wiley & Sons.
ROHATGI, V. K. (2003): "Statistical Inference". Ed. Dover Publications. New York.
ROSS, S.M. (2007): "Introducción a la Estadística". Ed. Reverté.

Bibliografía Específica

ALONSO, F.J., GARCÍA, P. Y OLLERO, J. (1996):" Estadística para Ingenieros: Teoría y Problemas". Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
CANAVOS, G.C. (1992): "Probabilidad y estadística: Aplicaciones y métodos". Ed. McGraw-Hill.
ESPEJO, I., FERNÁNDEZ, F., LÓPEZ, M.A., MUÑOZ, M., RODRÍGUEZ, SÁNCHEZ, A., VALERO, C.: "Inferencia Estadística". Ed. Servicio de Publicaciones de la Universidad Cádiz.
EVANS, M.J., ROSENTHAL, J.S. (2005): "Probabilidad y Estadística. Ed. Reverté.
FELLER, W. (1985): "Introducción a la teoría de la probabilidad y sus aplicaciones". 2 Vol. Ed. Limusa.
HOGG, R.V. (1995): "Introduction to Mathematical Statistics". Ed. Prentice Hall.
MUKHOPADHYAY, N. (2000): "Probability and statistical inference". Ed. Marcel Dekker.
OSTLE, B. (1970): "Estadística aplicada". Ed. Limusa.
RIOS, S. (1985): "Métodos estadísticos". Ed. Castillo.
RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J. (1995): "Estadística II: Inferencia". Ed. AC.
SACHS, L. (1978): "Estadística aplicada". Ed. Labor.

Bibliografía Ampliación

AZORIN, F., SANCHEZ-CRESPO, J.L.(1986): "Métodos y aplicaciones del muestreo". Ed. Alianza.
BICKEL, P.J., DOKSUM, K.A. (2001): "Mathematical Statistics". Ed. Prentice Hall.
CRAMER, H. (1972): "Elementos de la teoría de probabilidades". Ed. Aguilar.
GIBBONS, J.D., CHAKRABORTI, S. (1992): "Nonparametric statistical inference". Ed. Dekker.
LEHMANN, E.L. (1983): "Theory of point estimation". Ed. John Wiley.
KENDALL, M.G. STUART, A. (1977-1983): "The Advanced Theory of Statistics". Ed. Charles
Griffin.
LEHMANN, E.L. (1991): "Testing statistical hypothesis". Ed. Wadsworth & Brooks.
PARZEN, E. (1982): "Teoría moderna de probabilidades y sus aplicaciones". Ed. Limusa.

	INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	31308004	INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	3.5
Título	31308	GRADO EN GESTIÓN Y ADMINISTRACIÓN PÚBLICA	Créditos Prácticos	2.5
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los alumnos deben poseer los requisitos legalmente establecidos para el acceso a
los estudios de la titulación en la que se encuentra esta asignatura.
Es necesario que los alumnos tengan adquiridos unos conocimientos mínimos
matemáticos que les permitan la adecuada consecución de las competencias
propuestas en esta asignatura, entre los cuales están los siguientes: funciones,
límites, continuidad, cálculos sencillos con derivadas e integrales, resolución
de ecuaciones y sistemas lineales sencillos, así como técnicas de resolución de
problemas.

Recomendaciones

Parte de los contenidos de la asignatura se trabajan con software estadístico,
por lo que es aconsejable que los alumnos posean ciertos conocimientos
informáticos (nivel de usuario).

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Manuel	Arana	Jiménez	Profesor Titular de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.	BÁSICA
CE5	Conocer las principales herramientas de la estadística aplicables a la gestión pública	ESPECÍFICA
CT1	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
CT12	Trabajo en equipo	TRANSVERSAL
CT18	Capacidad para aplicar la teoría a la práctica	TRANSVERSAL
CT2	Capacidad de organizar y planificar	TRANSVERSAL
CT26	Habilidad para trabajar de forma autónoma	TRANSVERSAL
CT5	Comunicación oral y escrita en la lengua nativa	TRANSVERSAL
CT7	Habilidades elementales en informática	TRANSVERSAL
CT9	Resolución de problemas	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Conocer el análisis estadístico descriptivo, tanto univariante como bivariante.
R3	Conocer las técnicas de análisis de causalidad (simple).
R1	Saber analizar y presentar la información obtenidal
R4	Saber calcular las probabilidades asociadas a los sucesos.
R5	Saber identificar el modelo probabilístico asociado a diferentes fenómenos aleatorios.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría		28	Grande	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT5 CT9
03. Prácticas de informática		20	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9
10. Actividades formativas no presenciales		90		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT7 CT9
12. Actividades de evaluación		3		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9
13. Otras actividades		9		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT26

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El alumno debe adquirir las competencias que se trabajan desde esta asignatura,
obteniendo los resultados de aprendizaje explicitados en el apartado
correspondiente de esta ficha.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Entrega planificada de actividades.	Entrega por escrito y en mano al profesor, de una relación de actividades teóricas y prácticas, dentro de los plazos que el profesor establezca.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT26 CT5
Examen y control con ordenador.	Exámen y control utilizando la aplicación informática Statgraphics.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT18 CT7
Examen y controles escritos.	Examen y controles de índole teórica y práctica.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT18 CT2 CT5 CT9
Exposición de trabajos (voluntario).	De forma voluntaria y en los plazos que establezca el profesor, los alumnos pueden solicitar la realización de un trabajo, que deberán entregar por escrito y en formato digital con contenidos relacionados con la asignatura, que estarán preferentemente enfocados a la resolución de problemas del mundo laboral y a contenidos de la asignatura. La temática la seleccionará el profesor, si bien el alumno podrá solicitar una concreta. Los trabajos serán expuestos, previa entrega de los mismos, en tiempo y forma establecidos por el profesor. Se realizarán de forma individual o en grupos de dos; aunque excepcionalmente, podrá exceder ese número.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT26 CT5

Procedimiento de calificación

La califición global (100%) sobre una puntuación máxima de 10 puntos tiene el
siguiente desglose y pesos correspondientes:

1.- Entrega planificada de actividades, con un peso del 10%.
2.- Resolución de cuestiones breves y problemas, con la ayuda de Statgraphics,
mediante la realización de dos controles a lo largo del semestre y en clase, con
un peso del 20% (10% para cada control).
3.- De forma voluntaria y a solicitud del alumno en plazo establecido por el
profesor, entrega y exposición de trabajos, con un peso máximo del 10%, que
dependerá de la dificultad del mismo. La calificación se añadirá a la obtenida en
los subapartados 1 y 2, y la suma de 1, 2 y 3 no podrá exceder, en ningún caso,
la puntuación máxima correspondiente al 30%.
4.-Examen final escrito, que contendrá cuestiones de respuesta breve, así como
problemas, parte de los cuales pueden requerir la utilización de Statgraphics. El
peso del examen es del 70%.

Las calificaciones obtenidas a lo largo del semestre en los subapartados 1, 2 y 3
anteriores, y correspondientes al 30%, tienen validez y se mantienen para la
convocatoria de febrero del presente curso, así como para las dos convocatorias
que le siguen, correspondientes a junio y septiembre.

Para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación final superior o
igual a 5 puntos.

En nigún caso se conservará la calificación correspondiente al examen escrito
(subapartado 4) de una convocatoria a otra.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Unidad 10: La distribución Normal.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT26 CT5 CT7 CT9	R4 R5
Unidad 1: Organización y representación de la información.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9	R2 R1
Unidad 2: Resumen de datos: Medidas de posición.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT18 CT2 CT26 CT7 CT9	R2 R1
Unidad 3: Resumen de datos: Medidas de dispersión y de forma.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT7 CT9	R2 R1
Unidad 4: Variables estadísticas bidimensionales.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9	R2 R3 R1
Unidad 5: Regresión simple.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT1 CT12 CT18 CT2 CT26 CT9	R2 R3 R1
Unidad 6: Correlación simple.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT18 CT26 CT7 CT9	R3
Unidad 7: Probabilidad.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT26 CT5 CT9	R4
Unidad 8: Variables aleatorias.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT26 CT5 CT9	R4 R5
Unidad 9: Algunos modelos probabilísticos discretos.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9	R4 R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

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 EditorialBÁSICA 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.

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

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.

	INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD Y A LA ESTADÍSTICA

	Código	Nombre
Asignatura	40209006	INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD Y A LA ESTADÍSTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	3
Curso		1	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Sin requisitos previos

Recomendaciones

Haber superado las asignaturas "Matemática Discreta" y "Cálculo Infinitesimal I"
del primer cuatrimestre.

Estar al corriente de la asignatura "Cálculo Infinitesimal II" que se cursa en el
segundo cuatrimestre.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Jorge	Ollero	Hinojosa	Catedrático de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE2	Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de las matemáticas.	ESPECÍFICA
CE3	Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CG1	Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.	GENERAL
CG3	Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas	GENERAL
CT1	Saber gestionar el tiempo de trabajo.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	1.- Calcular probabilidades en distintos espacios
R2	2.- Identificar situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas discretas más usuales.
R3	3- Manejar variables aleatorias y conocer su utilidad para la modelización de fenómenos reales.
R4	4.- Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos.
R5	5.- Manejar los módulos de estadística descriptiva y probabilidad de paquetes generales matemáticos y/o estadísticos.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Clase teórica impartida por el profesor asistido con medios audiovisuales, en la que se enseñan los contenidos básicos de un tema y se presentan problemas que ayuden a comprender las nociones introducidas.	36	Grande	CB1 CB2 CB3 CE1 CE2 CE3 CG1
02. Prácticas, seminarios y problemas	Clase de problemas impartida por el profesor mediante la resolución de ejercicios con participación activa del alumno. Aprendizaje basado en problemas a desarrollar en los seminarios.	12	Mediano	CB2 CB3 CB4 CE1 CE3 CE5 CE6 CG3
03. Prácticas de informática	Sesiones en las que los alumnos se iniciarán en el uso de software (general o especializado) con el objeto de abordar la resolución de problemas y la profundización en los contenidos de teoría.	12	Reducido
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual autónomo	71	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CG1 CG3 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales y/o colectivas, pudiendo ser presenciales y/o virtuales.	9	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE3 CE6 CG1 CG3
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las diferentes pruebas de progreso periódico.	10	Grande	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CG3 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, en la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.
Para superar las asignatura el alumno debe alcanzar al menos la calificación
final de 5 puntos.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Controles periódicos de adquisición de conocimiento.	Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos.	Profesor/a
Realización de una prueba final sobre la asignatura completa.	Prueba escrita compuesta por ejercicios de conocimientos teóricos y prácticos.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CG3
Resolución de supuestos mediante con software adecuado.	La respuesta completa del alumno será remitida utilizando el campus virtual o similar.	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Las calificaciones de las pruebas de progreso podrán aportar el 30% de la
calificación final siempre y cuando superen la calificación de las pruebas
finales.

Para promediar las calificaciones será necesario haber superado un umbral de 3
sobre una puntuación máxima de 10.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1.- Estadística descriptiva de una variable.	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CG3	R4 R5
2.- Estadística descriptiva de dos variables.	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE3 CE5 CG3	R4 R5
3.-Introducción al cálculo de probabilidades.	CB1 CB2 CB4 CE1 CE3 CE5 CG3	R1
4.- Probabilidad condicionada.	CB1 CB2 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CG3	R1
5.- Variable aleatoria unidimensional.	CB1 CB2 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CG1 CG3 CT1	R1 R3
6.- Vectores aleatorios.		R1 R2 R3
7.- Principales modelos de probabilidad.		R1 R2 R3 R5

Bibliografía

Bibliografía Básica

Alonso, F.J. y otros (1996): Estadística para Ingenieros. Teoría
Problemas. Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
G. (1982): Curso de Estadística Descriptiva. Ed. Paraninfo
Ramos, H.M. (1997): Introducción al Cálculo de Probabilidades. Grupo Editorial Universitario.
Ross, S.M. (2007): Introducción a la Estadística. Ed. Reverté
Rohatgi, V.K. (2001). An Introducction to Probability Theory and Mathematical Statistics. John Wiley and sons. New York.

Bibliografía Específica

Cuadras, C.M. (1985): Problemas de Probabilidades y Estadística, Vol. 1
(probabilidades). Ed. PPU.
Evans, M.J. y Rosenthal, J.S. (2005). Probabilidad y Estadística. Ed. Reverté.
Gordon, H. (1997). Discrete Probability. Springer. Nueva York.
González Manteiga, T. y Pérez de Vargas Luque, A. (2009). Estadística Aplicada. Una visión instrumental
Stirzaker, D. (1999). Probability and random variables: a beginner's guide. Cambridge University Press.
Larson, R. y Farber, B. (2012). Elementary Statistics: picturing the world, 5ª edición. Ed. Pearson.
Tomeo Perucha, V. y Uña Juárez, I. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Ed.Thomson.
Uña Juárez, I.; Tomeo Perucha, V. y San Martín Moreno, J. (2003). Lecciones de Cálculo de Probabiliades: curso teórico-práctico. Ed.Thomson.

Bibliografía Ampliación

Espejo, I. et al. (2006). Estadística Descriptiva y Probabilidad. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Hernández, V. et al. (1989). Problemas y ejercicios de teoría de probabilidad. UNED.
Ibarrola, P. et al. (1997). Teoría de la Probabilidad. Ed. Síntesis. Madrid
Spiegel, Murray R. et al. (2001). Probability and Statistics. New York, McGraw-Hill.
Tjims, H. (2007). Understanding Probability, Cambridge University Press.

	INVESTIGACIÓN OPERATIVA

	Código	Nombre
Asignatura	1706012	INVESTIGACIÓN OPERATIVA	Créditos Teóricos	3
Descriptor		OPERATIONS RESEARCH	Créditos Prácticos	3
Titulación	1706	INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL	Tipo	Troncal
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Curso	2
Créditos ECTS	5,5

ASIGNATURA OFERTADA SIN DOCENCIA

Profesorado

Manuel Muñoz Márquez

Situación

Prerrequisitos

Conocimientos elementales de álgebra vectorial y matricial.
Conocimientos elementales de geometría.

Contexto dentro de la titulación

La asignatura las competencias necesarias en un ingeniero de organización en
cuanto a la la modelización y resolución de problemas de optimización.

Recomendaciones

La capacidad de modelización y de análisis crítico de las soluciones se adquiere
únicamente mediante la práctica cotidiana, por lo que se recomienda el trabajo
continuado.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

Resolución de problemas.
Análisis de situaciones prácticas.
Modelado.

Competencias específicas

Cognitivas(Saber):
```
Modelización, análisis de problemas
```

Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

Saber modelar matemáticamente problemas de la vida real

Actitudinales:

Expresión rigurosa y clara.
Capacidad de abstracción.

Objetivos

Dotar al alumno del vocabulario y los procedimientos necesarios para la
formulación de problemas de optimización

Dotar al alumno de las herramientas necesarias para resolver problemas
sencillos de optimización

Programa

Programa Teórico
1 Introducción a la Investigación Operativa
2 Programación Lineal
3 Programación Lineal Entera
4 Problemas en Redes

Programa Práctico
Resolución de problemas de cada uno de los apartados anteriores con
software de optimización.

Actividades

Las actividades a realizar estarán disponibles a través de campus virtual.

Metodología

Clases magistrales en las que se desarrollarán los contenidos teóricos
necesarios y clases prácticas participativas en las que se resolverán
problemas y se plantearán situaciones para su modelización tanto de forma manual
como con ordenador.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 137.5

Clases Teóricas:
Clases Prácticas:
Exposiciones y Seminarios:
Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
- Colectivas: 4
- Individules: 4
Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
- Con presencia del profesorado: 7
- Sin presencia del profesorado: 42.5
Otro Trabajo Personal Autónomo:
- Horas de estudio: 80
- Preparación de Trabajo Personal:
- ...
Realización de Exámenes:
- Examen escrito: 4
- Exámenes orales (control del Trabajo Personal):

Técnicas Docentes

Sesiones académicas teóricas:No	Exposición y debate:No	Tutorías especializadas:No
Sesiones académicas Prácticas:No	Visitas y excursiones:No	Controles de lecturas obligatorias:Si

Otros (especificar):

Campus Virtual

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación se realizará mediante tres pruebas: Teórica, Problemas y
Práctica.

La prueba teórica comprenderá la realización de ejercicios, cuestiones o
preguntas de tipo test, teórico-prácticos del temario propuesto. La prueba de
problemas consistirá de ejercicios prácticos. Estas dos pruebas se realizarán en
una misma sesión. El alumno podrá usar una calculadora científica no programable
para la realización del ejercicio de problemas.

La prueba práctica constará de varios ejercicios aplicados a realizar
mediante el ordenador. Cada alumno dispondrá de un total de 30 minutos para
realizar esta prueba.

La nota final de la asignatura se obtendrá ponderando las notas de las
tres pruebas, 30% teórica, 50% problemas y 20% práctica. Siempre que el
alumno haya superado la nota mínima de 3 en cada una de las pruebas.

En caso de no haber superado la calificación mínima en alguna de las partes, la
calificación será el mínimo entre la nota media anterior y 3.

Las diferentes pruebas del examen podrán realizarse mediante campus virtual,
siendo responsabilidad del alumnado el uso adecuado de las herramientas de
evaluación. El profesor resolverá previamente al examen cuantas dudas de uso se
le planteen por parte del alumnado.

Recursos Bibliográficos

* Bazaraa, M. y Shetty, C., Nonlinear Programming: Theory and Algorithms.
Wiley, 1979.

* Bazaraa, M. S. y Jarvis, J. J., Programación Lineal y Flujo en Redes.
Limusa, 1996.

* Calvete, H. I, y Mateo, P. M., Programación Lineal, Entera y Meta.
Problemas y Aplicaciones, Prensa Universitaria de Zaragoza, 1994.

* Hillier, Frederick S., Introducción a la Investigación de Operaciones.
McGraw--Hill.

* Luenberger, David E., Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley
Iberoamericana, 1989.

* Ríos Insua, Sixto,. Investigación Operativa. Programación Lineal y
Aplicaciones. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, 1996.

* Winston, Wayne L., Operations Research. PWS--Kent Publishing Company,
1994.

* Winston, Wayne L., Investigación de Operaciones. Grupo Editorial
Iberoamericana, 1994.

* Winston, Wayne L., Investigación de Operaciones. Aplicaciones y
algoritmos. (Cuarta edición) Ed. Thomson, 2005. ISBN: 970-686-362-1

* http://knuth.uca.es/io

	MATEMÁTICA DE NIVELACIÓN

	Código	Nombre
Asignatura	297002	MATEMÁTICA DE NIVELACIÓN	Créditos Teóricos	3
Descriptor		MATEMÁTICA DE NIVELACIÓN	Créditos Prácticos	3
Titulación	LEE	LIBRE ELECCIÓN	Tipo	Libre Configuración
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Curso

Profesorado

Maria José González y Luis Manzano.

Objetivos

1. Homogeneizar los conocimientos de los alumnos en relación con los
conocimientos
mínimos establecidos para el Bachillerato.
2. Corregir posibles deficiencias de contenido o concepto, adquiridas en el
Bachillerato.
3. Perfeccionar las destrezas de cálculo.
4. Introducir al alumno en los hábitos de deducción característicos de las
Matemáticas.

Programa

A) Operaciones y ecuaciones: 1. Combinatoria. 2. Números racionales y
reales.
3. Radicales y potencias. 4. Exponenciales. Logaritmos. 5. Trigonometría y
resolución de triángulos. 6. Razones trigonométricas. 7. Números complejos.
8. Polinomios. Factorización. Fracciones algebraicas. Ecuaciones.
Ejercicios de
Repaso y
control.

B) Análisis: 9. Límites de sucesiones y funciones. 10. Continuidad. 11.
Derivabilidad.
12. Teoremas notables y regla de L'Hôpital. 13. Representación de
funciones.
14. Integral definida y cálculo de áreas. Ejercicios de repaso y control.

C) Álgebra y Geometría: 15. Matrices. Operaciones. 16. Determinantes.
17. Rango (Gauss y método del orlado). Matriz inversa (Gauss-Jordan y
método
de los adjuntos). 18. Sistemas de ecuaciones lineales (Método de Gauss,
Regla
de Cramer y Teorema de Rouché-Frobenius). 19 Espacio real de dimensión 2 y
3.
Vectores, rectas y planos. 20. Producto escalar y norma. 21. Posiciones
relativas
de rectas y planos. Ejercicios de repaso y examen final.

Metodología

Asignatura sin docencia.

Criterios y Sistemas de Evaluación

Examen final en convocatoria oficial

Recursos Bibliográficos

Bibliografía Básica: A. Aizpuru, E. Rodríguez, Guía para las Matemáticas de
Nivelación, Apuntes UCA, 2002

Además de esta bibliografía, se considera fundamental que el alumno
consulte
su libro de textos o apuntes de bachillerato. Con objeto de optimizar esa
consulta, se usarán guiones de estudio, desarrollados por los profesores
responsables.

	METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA Y TICS

	Código	Nombre
Asignatura	20103016	METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN BIOMÉDICA Y TICS	Créditos Teóricos	2.25
Título	20103	GRADO EN MEDICINA	Créditos Prácticos	4
Curso		5	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C102	ANAT. PATOL., BIOL. CELULAR, HIST. DE LA CIENCIA, MED. LEGAL Y FOR. Y TOX.
Departamento	C124	MEDICINA
Departamento	C123	MATERNO INFANTIL Y RADIOLOGIA
Departamento	C116	NEUROCIENCIAS
Departamento	C103	ANATOMIA Y EMBRIOLOGIA HUMANA
Departamento	C104	CIRUGIA
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Departamento	C125	BIOQ. Y BIO. MOLEC., MICROB., M PREVEN.

Requisitos previos

Para cursar los contenidos correspondientes a Metodología de Investigación en
Biomedicina deben haberse superado los contenidos correspondientes de:
- Bioestadística.
- Bioquímica básica y Bioquímica médica.
- Fisiología celular y tisular.
- Fisiología Humana I y II,
- Bases farmacológicas de la terapéutica. Fundamentos de Farmacología básica y
clínica.
- Inmunología
- Epidemiología

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
José	Almenara	Barrios	Catedratico de Escuela Univer.	N
ANGEL	BERIHUETE	MACIAS	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
JUAN RAFAEL	CABRERA	AFONSO	Catedratico de Universidad	N
Manuel J.	Costa	Alonso	Prof. Titular Universidad	N
JUAN VALENTÍN	FERNÁNDEZ	DE LA GALA	PROFESOR ASOCIADO	N
JUAN LUIS	GONZALEZ	CABALLERO	Profesor Titular Universidad	S
FRANCISCO	HERRERA	RODRÍGUEZ	CATEDRÁTICO DE ESCUELA UNIVERSITARIA	N
CAROLINA	LAGARES	FRANCO	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
Fernando José	López	Fernandez	Prof. Titular de Universidad con vinculación asistencial	N
JOSÉ PEDRO	NOVALBOS	RUIZ	Prof. Titular Universidad	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
M52	Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las tecnologías y fuentes de información clínica y biomédica, para obtener, organizar, interpretar y comunicar información clínica, científica y sanitaria.	ESPECÍFICA
M53	Conocer los conceptos básicos de bioestadística y su aplicación a las ciencias médicas.	ESPECÍFICA
M54	Ser capaz de diseñar y realizar estudios estadísticos sencillos utilizando programas informáticos e interpretar los resultados.	ESPECÍFICA
M55	Entender e interpretar los datos estadísticos en la literatura médica.	ESPECÍFICA
M57	Conocer la existencia y principios de las medicinas alternativas.	ESPECÍFICA
M58	Manejar con autonomía un ordenador personal.	ESPECÍFICA
M59	Usar los sistemas de búsqueda y recuperación de la información biomédica.	ESPECÍFICA
M60	Conocer y manejar los procedimientos de documentación clínica.	ESPECÍFICA
M61	Comprender e interpretar críticamente textos científicos.	ESPECÍFICA
M62	Conocer los principios del método científico, la investigación biomédica y el ensayo clínico.	ESPECÍFICA
M67	Redactar historias, informes, instrucciones y otros registros, de forma comprensible a pacientes, familiares y otros profesionales.	ESPECÍFICA
M68	Realizar una exposición en público, oral y escrita, de trabajos científicos y/o informes profesionales.	ESPECÍFICA

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R5	Comprender e interpretar criticamente textos científicos y ser capaces de sintetizarlos, analizarlos y exponerlos en público a diferentes tipos de audiencias
R7	Conocer la aplicación de técnicas de investigación en Biomedicina
R1	Conocer la importancia de la investigación biomédica en la generación del conocimiento básico o aplicado y para resolver problemas en el ámbito profesional de la medicina.
R3	Conocer los principios del método científico, la investigación biomédica y el ensayo clínico.
R2	Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las tecnologías y fuentes de información.
R6	Conocer y manejar los principios de la medicina basada en la (mejor) evidencia
R4	Saber realizar un análisis crítico de los principales avances en investigación y desarrollo aplicados a la Medicina

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Método expositivo. Clases teóricas	18		M52 M53 M54 M55 M56 M57 M58 M59 M60 M61 M62
02. Prácticas, seminarios y problemas	14 horas (7 seminarios de 2 horas), sobre líneas de Investigación y propuestas de TFGM de las áreas implicadas en la docencia de Medicina. (2 horas cada Departamento) 2 horas, seminario sobre población, muestra, tamaño muestral con un programa informático. (BS) 2 horas, seminario sobre Búsqueda Bibliográfica eficiente. (HC) 2 horas, seminario sobre Presentación de Resultados (parte 1): la escritura científica (HC) 2 horas, seminario sobre Presentación de Resultados (parte 2): TFGM y publicaciones cientítifcas (HC)	22		M52 M53 M58 M59 M60 M61 M62
03. Prácticas de informática	2 horas, Seminario Metodología Estadística: Análisis descriptivo inicial. (BS) 2 horas, Seminario Metodología Estadística: Análisis inferencial. Análisis de relaciones. (BS)	4		M53 M54 M55 M58
04. Prácticas de laboratorio	2 horas, Taller 1 de tutorización sobre confección de un Proyecto de Investigación y/o TFGM: Título, Análisis de objetivos, hipótesis y propuesta de diseño.(SP) 2 horas, Taller 2 de tutorización sobre confección de un Proyecto de Investigación y/o TFGM: Población, muestra, criterios de inclusión/exclusión, fuentes de información, variables, instrumentos e intervenciones. (SP) 2 horas, Taller 3 de tutorización sobre confección de un Proyecto de Investigación y/o TFGM: Plan de trabajo, cuestiones de tipo ético. Revisión general. Dudas (SP)	6		M52 M58 M59 M60 M62 M68
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual utilizando el material de la asignatura	90		M52 M53 M54 M55 M57 M58 M59 M60 M61 M62 M67 M68
11. Actividades formativas de tutorías	Actividades de tutorización del proyecto de TFG	8	Reducido	M68
12. Actividades de evaluación	Presentación de Proyecto de TFG	2	Reducido	M52 M53 M54 M55 M57 M58 M59 M60 M61 M62 M67 M68

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Para superar esta asignatura el alumno deberá:
- Elegir un tema de investigación de entre los ofertados por los departamentos.
- Asistir a los seminarios y talleres programados para ayudar en la confección de
un proyecto de investigación, realizando correctamente las tareas asignadas en
estas actividades.
- Elaborar un proyecto de investigación científica.
- Presentar y defender su proyecto de investigación. El alumno debe demostrar que
ha adquirido las competencias básicas de metodología de investigación en la
defensa pública de su proyecto.

Alternativamente, para aquellos alumnos de programas de movilidad o que no puedan
asistir regularmente a las actividades presenciales (clases, seminarios y
talleres) por la incompatibilidad con otras actividades del grado, se establece
una segunda modalidad de evaluación GLOBAL de competencias consistente en la
defensa publica de su proyecto de investigación y la respuesta oral a cuestiones
metodológicas planteadas por el tribunal, o la respuesta a actividades no
presenciales planteadas a través del campus virtual. Para acogerse a esta
modalidad de evaluación global el alumno deberá solicitarlo al inicio de curso
académico.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Presentación y defensa de proyecto de investigación.	El alumno defenderá públicamente el proyecto realizado. Se evaluaran: - originalidad del proyecto - conocimiento del estado actual del tema seleccionado - calidad metodológica (diseño adecuado a los objetivos del estudio) - factibilidad o adecuación del plan de trabajo - aspectos formales de la presentación (uso de TICs, manejo del tiempo y comunicación)	Profesor/a	M52 M58 M68
Seminarios sobre Búsqueda Bibliográfica y Presentación de resultados	Control de asistencia. Evaluación continuada por el profesor. Realización de pruebas escritas y/o de autoevaluación en campus virtual.	Profesor/a Autoevaluación	M58 M59 M60 M61
Seminarios sobre tamaño muestral, manejo de datos y análisis estadístico	Control de asistencia. Evaluación continuada por el profesor. Realización de pruebas escritas y/o de autoevaluación en campus virtual.	Profesor/a Autoevaluación	M53 M54 M55 M58
Talleres de diseño de un Proyecto de Investigación y/o TFGM y tutorias para la confección del protocolo de investigación TFG	Control de asistencia. Evaluación continuada por el profesor. Comprobación del empleo del alumno de las listas de chequeo. Verificación cumplimiento de criterios de calidad (campus virtual).	Profesor/a Autoevaluación	M52 M53 M55 M61 M62 M67

Procedimiento de calificación

Ponderación de actividades de evaluación en la calificación final de la
asignatura:
- Presentación y defensa de proyecto de investigación: 70%
- Seminarios sobre tamaño muestral, manejo de datos y análisis estadístico: 10%
- Seminarios sobre Búsqueda Bibliográfica y Presentación de resultados: 10%
- Talleres sobre tutorización para la confección de un Proyecto de
Investigación y/o TFGM: 10%
- Asistencia seminarios de lineas de investigación: Voluntaria

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
A) TEMARIO TEÓRICO: 1. Los problemas históricos de la investigación biomédica en España (siglos XVIII al XX) HC (1 hora) 2. EPISTEMOLOGÍA. Concepto y evolución. De la epistemología de la Antigüedad a la epistemología del positivismo. Evolución de la metodología experimental. (HC) (1 hora) 3. LOS CONDICIONANTES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LOS INICIOS DE UN TRABAJO FIN DE GRADO Y DE UNA TESIS (I). Las fuentes de información y documentación médicas. (HC) (1 hora) 4. LOS CONDICIONANTES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LOS INICIOS DE UN TRABAJO FIN DE GRADO Y DE UNA TESIS (II). Plan y sistemática de trabajo. La Pregunta de Investigación. (HC) (1 hora) 5. Etapas de una investigación en Medicina (I): Planteamiento de un problema de investigación. Formulación de hipótesis y objetivos. (SP) (1 hora) 6. Etapas de una investigación en Medicina (II): Etapa conceptual y de planificación. Correspondencia de estas etapas con los apartados de un Proyecto de Investigación (el trabajo fin de grado). (SP) (1 hora) 7. Etapas de una investigación en Medicina (III): Etapa de ejecución y de interpretación. Correspondencia de estas etapas con los apartados de un Proyecto de Investigación (el trabajo fin de grado). (SP) (1 hora) 8. Diseños de investigación. Criterios. a. Según la manipulación: observacionales y experimentales b. Según su desarrollo en el tiempo: transversales y longitudinales c. Según la finalidad: descriptivos y analíticos d. Según la orientación del proceso: prospectivos y retrospectivos (SP) (2 horas) 9. Sujetos de estudio. Estadística descriptiva e inferencial. Concepto de población, muestra e individuo. Tipos de muestreo. Tamaño muestral. Variables (BS) (2 horas) 10. Estrategias previas: registro de datos, software, revisión y depuración de datos. Análisis estadístico de los datos e interpretación de los resultados. (BS) (1 hora) 11. Análisis inferencial. Estimación de parámetros. Contraste de hipótesis. (BS) (1 horas) 12. Interpretación y discusión de resultados en salud. Estudios de validez de pruebas diagnosticas y concordancia en las observaciones clínicas. Estudios de factores pronósticos. Estudios experimentales. Eficacia y efectividad de tratamientos. Diseño de estudios de análisis coste-beneficio, coste-efectividad, y coste-utilidad. (SP) (1 hora) 13. Medicina basada en pruebas. Sistemática de lectura crítica de estudios científicos . Evaluación crítica de publicaciones. Calidad de las publicaciones y niveles de evidencia científica. Metanalisis y revisiones sistemáticas. (SP) (2 horas) 14. Otras metodologías de estudio Investigación cualitativa. (SP) (1 hora) 15. Dilemas éticos en las publicaciones científicas. (HC) (1 hora)	M52 M53 M54 M55 M57 M58 M59 M60 M61 M62 M67 M68	R5 R7 R1 R3 R2 R6 R4
B) SEMINARIOS DE PRESENTACIÓN LINEAS DE INVESTIGACIÓN EN BIOMEDICINA PARA LA OFERTA DE TFGM: 1) Investigación en el Departamento de Anatomía Patológica, Biología Celular, Histología, Historia de la Ciencia, Medicina Legal y Forense y Toxicología (2 horas) 2) Investigación en el Departamento de Anatomía y Embriología Humana (2 horas) 3) Investigación en el Departamento de Cirugía (2 horas) 4) Investigación en el Departamento de Neurociencias (2 horas) 5) Investigación en el Departamento de Materno-Infantil y Radiología (2 horas) 6) Investigación en el Departamento de Medicina (2 horas) 7) Investigación en el Departamento de Biomedicina, Biotecnología y Salud Pública (2 horas)	M52 M61 M62	R1 R4
C) SEMINARIOS DE METODOLOGÍA ESTADISTICA: 1.-Soportes informáticos en la investigación. (BS) (2 horas) - Software básico para manejo de datos. Gestores de bases de datos y paquetes estadísticos. - Diseño y estructura de los registros de datos. Construcción de bases de datos. Preparación y validación de los datos. - Tamaño muestral 2.- Análisis descriptivo básico con un paquete estadístico. (BS)(2 horas) - Distribuciones de frecuencias - Gráficas y presentación de resultados. 3.- Análisis inferencial con un paquete estadístico. (BS)(2 horas) - Estimación de parámetros - Contraste de hipótesis. - Análisis de relaciones entre variables.	M52 M53 M54 M55 M58	R5 R7 R2
D) TALLERES DE TUTORIZACIÓN SOBRE CONFECCIÓN DE UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN Y/O TFGM 1.- Título, Análisis de objetivos, hipótesis y propuesta de diseño. (SP) (2 horas) 2.- Población, Muestra, Criterios de inclusión/exclusión, fuentes de información, variables instrumentos e intervenciones. (SP) (2 horas) 3.- Revisión general metodología. Plan de trabajo, cuestiones de tipo ético. Resolución dudas (SP) (2 horas)	M52 M55 M58 M59 M60 M61 M62	R7 R1 R3 R2
E) SEMINARIOS SOBRE BÚSQUEDA BIBLIOGRÁFICA Y PRESENTACIÓN DE RESULTADOS 1.- Búsqueda bibliográfica eficiente (HC)(2 horas) 2.- Presentación de Resultados (parte 1): la escritura científica (HC) (2 horas) 3.- Presentación de Resultados (parte 2): TFGM y publicaciones cientítifcas (HC)(2 horas)	M52 M59 M61	R5 R2 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

ARGIMON, J.M. & JIMÉNEZ, J. (2000). “Métodos de investigación. Clínica y epidemiológica. Segunda edición. Madrid. Harcourt.
Armitage, O. Berry, G. (1997): “Estadística para la Investigación Biomédica”. 3 edición. Madrid. Harcourt Brace.
BOLUMAR, F. (2000). “El proceso de la investigación”, en Diseños de Estudios Sanitarios, Editor Doménech J.M. Unidad 1. Signo.
BURGOS, R. (editor) (1998). “Metodología de investigación y escritura científica en clínica”. EASP.
Cuadras, C.M. (1996): “Métodos de Análisis Multivariante”. EUB, S.L.
DOWDDY, S. WEARDEN, S. (1991). “Statistics for Research”. 2ª edic. Wiley & Sons.
ECHEVERRÍA, J. (1989). “Introducción a la Metodología de la Ciencia. La Filosofía de la Ciencia en el siglo XX”. Barcanova.
EVERITT, B.S. & DUNN, G. (1998). “Statistical Analysis of Medical Data: New developments”. Arnold.
FINNEY, D.J. (1987). “Statistical Methods in Biological Assay”. Griffin.
FISHER, R.A. (1966). “The design of experiments”. Oliver and Boyd.
FLEISS, J.L. (1981). “Statistical Methods for Rates and Proportions”. 2ª edic. Wiley & Sons.
FLEISS, J.L. (1986). “The desing and analysis of clinical experiments”. Wiley & Sons.
FRIEDMAN, L.M. FURBERG, C.D., DEMETS, D.L. (1985). “Fundamnetals of Clinical Trials”. 2ª edic. PSG Publishing Co.
GEHAN, E.A. & LEMAK, N.A. (1995). “Statistics in Medical Research: Developments in clinical Trials”. Plenum Pub. Co.
GONZÁLEZ, A. (1989). “Diseño y calculo de tests estadísticos para ensayos clínicos y de laboratorio”. Hispagraphis.
González López-Valcárcel, B. (1991). “Análisis Multivariante”. SG Editores S.A.
MACHIN, D. & CAMPBELL, M.J. (1987). “Statistical tables for the Desing of Clinical Trials”. Blackwell Scientific Publications.
MEINERT, C.L. (1986). “Clinical Trials: Design, Conduct and analysis”. Oxford U.P.
MUNICH, L. ÁNGELES, E. (1988). “Métodos y técnicas de investigación para administración e ingeniería”. Trillas.
NAGEL, E. (1991). “La estructura de la ciencia. Problemas de la lógica de la investigación científica”. Ed. Piadós.
PARDO DE VELEZ, G. CEDEÑO, M. (1997). “Investigación en salud. Factores Sociales”. McGraw-Hill Interamericana.
PIANTODOSI, S. (1997). “Clinical Trials. A Methodologic pespective”. Wiley & Sons.
POLIT, D. HUNGLER, B. (1995). “Investigación Científica. En Ciencias de la Salud”.5ª edic. McGraw-Hill Interamericana.
POPPER, K. (1995). “La lógica de la investigación científica”. Circulo de Lectores. Primera edición inglesa de 1934.
REY CALERO, J. HERRUZO, R. RODRÍGUEZ, F. (1996). “Fundamentos de epidemiología clínica.” Editorial Síntesis. Madrid.
Riba, M.D. & Domenech J.M. (1992): “Una paronámica de las técnicas estadísticas multivariantes”. Documentos del Laboratori d´Estadítica Aplicada i de Modelització. UAB.
RODRÍGUEZ, J. (1991). “Métodos de muestreo”. Cuadernos metodológicos nº 1. CIS.
ROTHMAN, K. J. (1987). “Epidemiología Moderna”. Díaz de Santos. Traducción de Modern Epidemiology, 1986, Little, Brown & Co.
RUSSELL, B. (1987). “La perspectiva científica”. Ariel. 2ª ed. En ingles de 1949.
SACKETT, D.L. RICHARDSON, W.S. ROSENBERG, W. HAYNES, B. (1997). “Medicina basada en la evidencia”. Churchill Livingstone.
SCHEFFÉ, H. (1959). “The analysis of Variance”. Wiley & Sons.
SHAPIRO, S. H. & LOUIS, T.A. (1983). “Clinical Trials: Issues and Approaches.
SILVA, L. C. (1993). “Muestreo para la Investigación en Ciencias de la Salud”. Díaz de Santos.
SILVA, L.C. (1997). “Cultura estadística e investigación científica en el campo de la salud: una mirada crítica”. Díaz de Santos.
SORIGUER ESCOFET, F.J. (1993). “¿Es la clínica una ciencia?. Díaz de Santos.
VALOR, J.A. (2000). “Metodología de la Investigación Científica”. Biblioteca Nueva.
WHITEHEAD, J. (1992). “The desing and analysis of sequential clinical trials”. 2ª edic. Ellis Howood Limited.
WINER, B. J. (1971). “Statistical Principles in Experimental Design”. 2ª edic. McGraw-Hill.

Bibliografía Específica

ABRAIRA SANTOS, V. & PÉREZ DE VARGAS LUQUE, A.(1996). “Métodos Multivariantes en Bioestadística”. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, S.A.

BERNARD, C. (1996). “Introducción al estudio de la medicina experimental”. Circulo de Lectores. Primera edición de 1865.

GUTIÉRREZ CABRIA, S. (1994). “Filosofía de la Estadística”. Universidad de Valencia.

HULLEY, S.B. CUMMINGS, S.R. (1993). “Diseño de la investigación clínica. Un enfoque epidemiológico”. Doyma.

LILIENFELD, A.M. & LILIENFELD, D.E. (1983). “Fundamentos de Epidemiología”.Addison-Wesley Iberoamericana. Traducción de Foundations of Epidemiology, 2ª edic. de Oxford U.P

JOHN, P.W.M. (1971). “Statistical Design and Analysis of Experiments”. Mcmillan.

JOHNSON, N.L. & LEONE, F.C. (1964). “Statistics and Experimental Designs”. Vol. II. Wiley & Sons.

KLEINBAUM, D.G. KUPPER, L.L. MORGENSTERN, H. (1982). “Epidemiologic Research. Principles and Quantitative Methods”. Van Nostrand Reinhold

Bibliografía Ampliación

BUCK, C. LLOPIS, A. NÁJERA, E. TERRIS, M.(comp.)(1988). “El desafio de la Epidemiología. Problemas y lecturas seleccionadas”. OPS. Publicación Nº. 505.

BUNGE, M. (1989). “La investigación Científica”. 2ª ed. Ariel métodos

BUNGE, M. (1997). “La causalidad. El principio de la causalidad en la ciencia moderna”. Editorial Sudamericana. Primera edición en ingles de 1959.

CABRERO, J. RICHART, M. (2000). “Investigar en Enfermería. Concepto y estado actual de la investigación en enfermería”. Universidad de Alicante.

CAMPBELL, D.T. & STANLEY, J. (1970). “Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social”. Amorrortu.

COCHRAN, W.G. COX, G.M. (1995). “Diseños de experimentos”. Reimpresión de 1995. Primera edición en español de 1962. 1ª edición inglesa 1957. Trillas.

COX, D. R. (1958). “Planning of Experiments”. Wiley & Sons.

COX, D. R (1970). “The Analysis of Binary Data”. Chapman and Hall.

RAMÓN Y CAJAL, S. (1995). “Reglas y consejos sobre investigación científica. Los tónicos de la voluntad”. Primera edición de 1898. Espasa Calpe.Colección Austral.

	MODELOS DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA

	Código	Nombre
Asignatura	40209042	MODELOS DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA	Créditos Teóricos	6
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	1.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Aunque no hay requisitos previos, es recomendable tener aprobada la asignatura
Programación Matemática.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO MANUEL	RODRIGUEZ	CHIA	Profesor Titular Universidad	S
M.ª del Carmen	Sánchez	Gil	Profesor Sustituto Interino	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CE8	Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.	ESPECÍFICA
CG1	Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.	GENERAL
CG3	Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas.	GENERAL
CT1	Saber gestionar el tiempo de trabajo.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
4	Conocer los procedimientos de resolución de problemas de optimización combinatoria.
2	Construir modelos adecuados para los problemas planteados. Conocer las herramientas de resolución que proporciona la Investigación Operativa para resolverlos.
3	Reconocer los modelos la optimización combinatoria.
1	Reconocer modelos de la investigación operativa en problemas de la vida real.
5	Saber utilizar software específico para la resolución de los problemas analizados.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
03. Prácticas de informática	Se llevarán a cabo sesiones de ordenador basadas en la resolución de problemas; en estas sesiones el alumno aplicará las herramientas informáticas de un programa apropiado.	12		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1
08. Teórico-Práctica	Trabajo presencial en el aula, a través de clases de teoría y problemas analizando los contenidos básicos.	48		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual. El objetivo último de esta actividad es que el alumno, por medio de sesiones de estudio individual, comprenda los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, así como la realización de búsquedas bibliográficas.	78	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Seminarios y tutorías en grupo. Se realizará un seguimiento temporal de la adquisición de conocimientos a través de clases interactivas.	7	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1
12. Actividades de evaluación	Sesiones periódicas a través de las cuales llevarán a cabo las diferentes pruebas de progreso.	5	Grande	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Prueba final	Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico y práctico	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1
Pruebas de progreso y trabajos de profundización.	Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sobre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado. Trabajos de profundización en cada uno de los temas planteados en la asignatura.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1

Procedimiento de calificación

El alumno podrá obtener un 40% de la nota final a través de las actividades
realizadas en las pruebas de progreso, trabajos de pronfundización y asistencia a
clase. El resto corresponderá a la prueba final.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Introducción a la Investigación Operativa. Modelización.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1	4 2 3 1 5
Modelos de determinísticos de la Investigación Operativa: Inventarios, Juegos y Localización.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1	4 2 3 1 5
Modelos enteros y combinatorios. Problemas de optimización combinatoria. Métodos de resolución. El problema del viajante de comercio. Problemas discretos de plantas, problemas sin capacidades. Problema de rutas de vehículos.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1	4 2 3 1 5
Programación Dinámica.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1	4 2 3 1 5

Bibliografía

Bibliografía Básica

BAZARAA M., JARVIS J. (1994). "Programación Lineal y Flujo en Redes". Limusa.
CALVETE H., MATEOS P. (1994). "Programación Lineal, Entera y Meta: Problemas y Aplicaciones". Prensas Universitarias de Zaragoza.
GROSS D., HARRIS C.N. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley (1998).
HILIER F.S., LIEBERMAN ,G.J. (2001). "Investigación de Operaciones". McGraw Hill.
RIOS S. (1988). "Investigación Operativa. Optimización". C. Ramón Areces.
SALAZAR J.J. (2001). "Programación Matemática". Díaz de Santos.
WINSTON W.L. (1994). "Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos". Editorial de Iberoamérica.
TAHA, H. "Investigación de operaciones". Ed. Alfaomega (1991).

Bibliografía Específica

DENARDO , E. Dynamic Programming: Theory and Applications. Englewood Cliiffs, N.J.: Prentice Hall, 1982.
HADLEY G., WHITIN T. Analysis of Inventory Systems. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1984.
MEDHI Stochastic Models in Queuing Theory . Academic Press (1991)
LOVE R.F., MORRIS J.G. y WESOLOWSKLY G.O. Facilities location: models and methods. North Holland, NY, 1988.
OWEN, G. "Game Theory". Academic Press. (1982).
STEUER, R.E. "Multiple criteria optimization". Wiley. (1985).

	MODELOS DEL ANÁLISIS MULTIVARIANTE

	Código	Nombre
Asignatura	40209041	MODELOS DEL ANÁLISIS MULTIVARIANTE	Créditos Teóricos	4.5
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	3
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Haber superado las asignaturas: 'Introducción a la Probabilidad y a la
Estadística', 'Teoría de la Probabilidad' y 'Inferencia Estadística'.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Jorge	Ollero	Hinojosa	Catedrático de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CE8	Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.	ESPECÍFICA
CG1	Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.	GENERAL
CG2	Poder comunicarse en otra lengua de relevancia en el ámbito científico.	GENERAL
CG3	Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas.	GENERAL
CT1	Saber gestionar el tiempo de trabajo.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R3	Elegir gráficos idóneos que complementen los resultados numéricos del análisis.
R6	Hacer un uso ético de las herramientas y de los resultados estadísticos.
R4	Manejar un software capaz de resolver computacionalmente los problemas que aparecen.
R1	Organizar de forma eficiente grandes volúmenes de datos, incluyendo la síntesis y depuración de los mismos.
R5	Redactar informes que reflejen e interpreten de forma correcta los resultados del análisis.
R2	Seleccionar el mejor modelo de datos, eligiendo las variables adecuadas y asignándoles sus roles en el modelo.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
03. Prácticas de informática		24
08. Teórico-Práctica		36
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio Autónomo	45
11. Actividades formativas de tutorías		9
12. Actividades de evaluación		9
13. Otras actividades	Actividades Academicamente Dirigidas	27

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación final de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.
Para superar la asignatura, el alumno debe alcanzar o superar la calificación
final de 5 puntos sobre 10.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Prueba final	Prueba escrita que se compone de cuestiones de tipo teórico y de ejercicios prácticos.	Profesor/a
Pruebas de seguimiento y profundización	Pruebas con ejercicios prácticos que se resolverán utilizando el software adecuado y que permitirán afianzar los conocimientos que se van adquiriendo en la asignatura.	Profesor/a Evaluación entre iguales

Procedimiento de calificación

El alumno podrá obtener hasta un 100% de la nota final a través de las pruebas de
seguimiento y profundización. El resto, en caso necesario, se logrará con la
prueba final.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
- Introducción al diseño de experimentos. - Modelos lineales avanzados. - Técnicas de reducción de la dimensión. - Clasificación.		R3 R6 R4 R1 R5 R2

Bibliografía

Bibliografía Básica

CUADRAS, C.M. (2014): "Nuevos Métodos de Análisis Multivariante". CMC Editions. Barcelona. Disponible gratuitamente en www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf. Revisión 06/05/2014.
PEÑA D. (2002): "Análisis de Datos Multivariantes". McGraw Hill Interamericana, Madrid.
BAILLO, A. y GRANÉ, A. (2008): "100 Ejercicios Resueltos de Estadística Multivariante". Ed. Delta.
HÄRDLE, W.K. Y SIMAR, L. (2012):Applied Multivariate Statistical Analysis. Ed Springer
ANDERSON,T.W.(2003): "An Introduction to Multivariate Statistical Analysis". 2ª edic. Wiley.
BILODEAU, M. y BRENNER, D. (1999): "Theory of Multivariate Statistics". Sringer.
CHATFIELD, C. y COLLINS, A.J. (1991): "Introduction to multivariate analysis". Ed. Chapman & Hall.
DILLON,W.R. & GOLDSTEIN,M. (1984): "Multivariate Analysis: Methods and Applications". Wiley, New York.
FLURY,B. (1997): "A First Course in Multivariate Statistics". Springer-Verlag.

Bibliografía Específica

EVERITT, B.S. (1993): "Cluster Analysis". 3ª edic. Arnold.
GRAYBILL,F. (1976): "Theory and application of the Linear Models", Wadsworth.
GREENACRE, M.J. (1984): "Theory and Applications of Correspondence Analysis. Academic Press, London.
HARTIGAN, J.A. (1975): "Clustering Algorithms". Wiley, New York. JOLLIFFE, I.T. (1986): "Principal Component Analysis". Springer-Verlag.
JOHNSON, R.A y WICHERN (2007): "Applied Multivariate Statistical Analysis", 6ª edición. Ed. Pearson.
RENCHER, A.C. (2002): "Methods of Multivariate Analysis", 2ª edición. Ed. Wiley

Bibliografía Ampliación

KRZANOWSKI, W.J. (1988): "Principles of Multivariate Analysis: A User's Perspective. Oxford: Clarendon Press.
KRZANOWSKI, W.J. y MARRIOTT, F.H.C. (1994): "Mulltivariate Analysis Part 1: Distributions, Ordination and Inference". Edward Arnold, London.
KRZANOWSKI, W.J. y MARRIOTT, F.H.C. (1994): "Mulltivariate Analysis Part 2: Classification, Covariance Structures and Repeated Measurements". Edward Arnold, London.

	MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DECISIONES EMPRESARIALES

	Código	Nombre
Asignatura	21506017	MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DECISIONES EMPRESARIALES	Créditos Teóricos	3.5
Título	21506	GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		2	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Los requisitos necesarios para cursar esta asignatura están relacionados
directamente con las siguientes habilidades adquiridas en el aprendizaje de
Matemáticas y Estadística en las siguientes líneas generales:
  Definición y estudio de las propiedades más importantes de las funciones
reales de varias variables, en especial las de tipo lineal y polinómico.
  Álgebra matricial y sistemas de ecuaciones e inecuaciones lineales y
polinómicas.
  Variables aleatorias, distribuciones de probabilidad y sus elementos: valor
esperado, varianza, etc.

Recomendaciones

Se recomienda al alumno:
  Repasar sus conocimientos sobre Matemáticas y Estadística, adquiridos en las
asignaturas de ambas áreas de conocimiento cursadas hasta el momento.
  Repasar y rellenar lagunas, con especial atención, de sus conocimientos
previos sobre álgebra matricial.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Octavio	Ariza	Sánchez	Profesor Titular Escuela Universitaria	N
ALFONSO JOSE	BELLO	ESPINA	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
VICTORIANO JOSE	GARCIA	GARCIA	Profesor Titular Univ.	S
María José	Lechuga	Gómez	Profesor Sustituto Interino	N
Gema	Pigueiras	Voces		N
Alberto	Sánchez	Alzola	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
M.ª del Carmen	Sánchez	Gil	Profesor Sustituto Interino	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defenca de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE17	Capacidad para utilizar herramientas de naturaleza cuantitativa en la toma de decisiones empresariales	ESPECÍFICA
CG01	Capacidad de análisis y síntesis	GENERAL
CG02	Conocimientos de Informáticas relativos al ámbito de estudio	GENERAL
CG04	Capacidad para la resolución de problemas	GENERAL
CG06	Comunicación oral y escrita en la propia lengua	GENERAL
CG07	Capacidad para tomar decisiones	GENERAL
CG09	Capacidad para trabajar en equipo	GENERAL
CG14	Capacidad crítica y autocrítica	GENERAL
CG17	Capacidad de aprendizaje autónomo	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R1	Reconocer problemas reales que pueden resolverse mediante programación lineal, formular y resolver el programa correspondiente e interpretar el resultado. Conocer la dualidad de programas lineales, su aplicación y utilidades. Realizar un análisis de post-optimalidad sobre los coeficientes de la función objetivo y los términos independientes de las restricciones.
R3	Reconocer problemas reales que pueden ser descritos como un programa lineal multiobjetivo, formular el programa adecuadamante y resolverlo con ayuda de los algoritmos detallados en el programa de la Asignatura. Conocer el concepto de solución eficiente.
R4	reconocer problemas reales que pueden ser resueltos con ayuda de la Teoría de juegos, en el caaso de juegos bipersonales de suma nula, ser capaz de formular el juego correspondiente y resolverlo con ayuda de los algoritmos contenidos en el programa de la Asignatura.
R2	Reconocer problemas reales que pueden ser resueltos mediante programación matemática. Formular el programa necesario en casos sencillos y resolverlo utilizando los resultados y algoritmos descritos en el temario.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	La propia naturaleza de la asignatura obliga a que, durante la explicación teórica de los contenidos, se muestren ejercicios y ejemplos que clarifiquen los contenidos, su campo de aplicación, etc.	28	Grande	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17
03. Prácticas de informática	En estas clases, el alumno, ayudado por un ordenador personal, podrá seguir las explicaciones del profesor, el manejo del software utilizado, etc.	20		CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio autónomo	88		CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17
11. Actividades formativas de tutorías		4
12. Actividades de evaluación	El alumno deberá superar un mínimo del 50% de la puntuación posible en los tres procedimientos de evaluación, en cuyo caso será evaluado mediante la media ponderada de cada uno de los ejercicios realizados, siendo la ponderación de cada parte la referida en el apartado anterior. La evaluación de la participación activa en clase se hará mediante varias pruebas parciales, cuya calificación media global supondrá un máximo del 20% de la nota final. Un trabajo en grupo, realizado durante el curso, será evaluado con el 10% de la nota final. En las convocatorias de examen finales, incluida la de septiembre, los alumnos podrán alcanzar un máximo de hasta el 70% de la calificación final, bajo las condiciones referidas. En cualquier convocatoria se conservarán las calificaciones obtenidas en las pruebas parciales y trabajo en grupo realizados durante el curso actual.	6		CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17
13. Otras actividades	Trabajo en grupo	4		CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se realizarán tres tipos de prueba: pruebas parciales, trabajo en grupo y examen
final.
El alumno deberá superar un mínimo del 50% de la puntuación posible en los tres
procedimientos de evaluación, en cuyo caso será evaluado mediante la media
ponderada de cada uno de los ejercicios realizados, siendo la respectiva
ponderación de cada parte 20%, 10% y 70%. La evaluación de la participación
activa en clase se hará mediante las pruebas parciales, cuya calificación media
global supondrá un máximo del 20% de la nota final. Un trabajo en grupo,
realizado durante el curso, será evaluado con el 10% de la nota final. En las
convocatorias de examen finales, incluida la de septiembre, los alumnos podrán
alcanzar un máximo de hasta el 70% de la calificación final, bajo las condiciones
referidas. En cualquier convocatoria se conservarán las calificaciones obtenidas
en las pruebas parciales y trabajo en grupo realizados durante el curso actual.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Examen final sobre todos los contenidos, suponiendo el 70% de la nota.		Profesor/a	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
Pruebas de preguntas teórico-prácticas de tipo test, sobre uno de los temas de la asignatura. Suponen el 20% de la nota final, y serán dos a lo largo del curso. Primero, programación lineal. Segundo, programación no lineal.	Campus Virtual. Prueba evaluada automáticamente por el software del Campus Virtual.	Profesor/a	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17
Trabajo en grupo, sobre el tema de programación lineal multiobjetivo u otros. Resolución de un programa mediante técnicas explicadas en clase.	Trabajo en grupo, entregado en papel al profesor.	Profesor/a	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17

Procedimiento de calificación

Examen final: 70%
Pruebas parciales individuales: 20%
Trabajo en grupo: 10%

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
1. Programación Lineal	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17	R1
2. Programación No Lineal	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17	R2
3. Programación Lineal Multiobjetivo	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17	R3
4. Teoría de Juegos	CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17	R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

· García García, V.J. (2014). Métodos cuantitativos para la toma de decisiones empresariales. San Rafael.

· Rufián Lizana, A.; Ruíz Garzón, G.; Osuna Gómez, R. (2011). Métodos de Optimización Matemática. Manual para la resolución de problemas de optimización a plicados a la toma de decisiones empresariales. Alvalena.

· Hillier, F.S. y Lieberman, G.F. (1991). Introducción a la Investigación de Operaciones (5ª Ed.). McGraw Hill

· Anderson, D.R.; Sweeney, D.J. y Williams, T.A. (1993). Introducción a los Métodos Cuantitativos para la Administración. Grupo Editorial Iberoamérica

· Taha, H.A. (2004). Investigación de Operaciones (7ª Ed.). Prentice May

· Ríos Insúa, S. (1990). Investigación Operativa. Centro de Estudios Ramón Areces

· Martín Dávila, M. (1990). Métodos Operativos de Gestión Empresarial. Pirámide

· Bazaraa, M. y Jarvis, J.J. (1990). Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa Noriega

Poblemas y ejercicios:

· Mocholi Arce, M. y Sala Garrido, R. (1984). Programación Lineal. Ejercicios y Aplicaciones. Tebar Flores

· Ríos Insúa, S., Ríos Insúa, D. y otros. (1997) Programación Lineal y Aplicaciones: Ejercicios resueltos. Ed. RA-WA, Madrid.

Bibliografía Ampliación

Calderón Montero, S. González Pareja, A.C. (1995). Programación Matemática. Universidad de Málaga/Manuales

Barba, A. y Gil, J.A. (1990). Programación Matemática (2ª Ed.). A.C.

	MÉTODOS ESTADÍSTICOS MULTIVARIANTES

	Código	Nombre
Asignatura	31307027	MÉTODOS ESTADÍSTICOS MULTIVARIANTES	Créditos Teóricos	3.5
Título	31307	GRADO EN MARKETING E INVESTIGACIÓN DE MERCADOS	Créditos Prácticos	2.5
Curso		2	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Haber cursado Estadística (Módulo de formación básica) y Estadística Avanzada
(Módulo de Ampliación en Economía y Estadística).

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
HECTOR	RAMOS	ROMERO	Catedratico de Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CE16	Conocer y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de naturaleza cuantitativa para el diagnóstico y análisis empresarial	ESPECÍFICA
CT10	Conocimientos de infórmatica relativos al ámbito de estudio	TRANSVERSAL
CT16	Razonamiento crítico	TRANSVERSAL
CT18	Resolución de problemas	TRANSVERSAL
CT2	Aprendizaje autónomo	TRANSVERSAL
CT20	Toma de decisiones	TRANSVERSAL
CT21	Trabajo en equipo	TRANSVERSAL
CT3	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
CT7	Comunicación oral y escrita en propia lengua	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R3	Analizar los resultados e interpretarlos adecuadamente
R2	Aplicar correctamente las técnicas multivariantes
R1	Proponer la técnica multivariante más adecuada, a la vista del conjunto de datos disponibles
R4	Utilizar software específico para el análisis multivariante

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Durante las clases teóricas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Método expositivo: lección magistral, utilizando presentaciones puestas previamente a disposición del alumno mediante el Campus Virtual. Se comentará, ampliará y aclarará los contenidos de esas presentaciones y se responderá a las dudas que le surjan al alumno. Resolución de ejercicios teórico prácticos, así como comentarios de ejercicios resueltos en presentaciones. Esta metodología se empleará,preferentemente, en ejercicios que no requieren el uso del ordenador.	28		CE16 CT10 CT16 CT18 CT20 CT3
03. Prácticas de informática	Durante las clases prácticas, los profesores emplearán los siguientes recursos: Aprendizaje basado en problemas: algunos conocimientos teóricos serán impartidos mediante la resolución de problemas-ejemplos. Aprendizaje cooperativo: el profesor propondrá ejercicios a los alumnos para su resolución en grupo. Utlización de software estadístico específico para el tartamiento multivariante de datos	20		CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio autónomo del alumo	85		CE16 CT16 CT18 CT2 CT20 CT3
11. Actividades formativas de tutorías		1	Grande	CE16 CT16 CT18 CT2 CT20 CT3
12. Actividades de evaluación	Resolución en grupo de ejercicios propuestos por el profesor Un examen final teórico-práctico sobre toda la materia de la asignatura.	4	Grande	CE16 CT10 CT16 CT18 CT20 CT21 CT3 CT7
13. Otras actividades	Realización de trabajos en grupos, Seminario, y Exposición de Trabajos	12	Reducido	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La evaluación del alumno se llevará a cabo atendiendo a:
  Un examen final teórico-práctico sobre toda la materia de la asignatura
  Cuestiones y ejercicios propuestos por el profesor para el seguimiento del
aprendizaje
  Participación activa del estudiante

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
1) Pruebas de seguimiento del aprendizaje.	1) Cuestiones y ejercicios propuestos por el profesor.	Profesor/a	CT16 CT2 CT3 CT7
2) Examen final	2)Examen final con cuestiones teórico-prácticas.	Profesor/a	CE16 CT10 CT16 CT18 CT20 CT3 CT7
3) Participación activa del estudiante.		Profesor/a	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7

Procedimiento de calificación

Prueba objetiva escrita de acreditación de competencias: 70% de la calificación
final.
Resultados de las actividades de aprendizaje: 20% de la calificación final
Valoración de la participación activa: 10% de la calificación final

Para superar la asignatura, será requisito necesario tener aprobadala prueba
objetiva escrita. De no ser así, la calificación que constará en el acta de
calificaciones será la obtenida en dicha prueba objetiva escrita.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados

1. Estadística descriptiva multivariante	CE16 CT10 CT2 CT20 CT3 CT7	R3
2. Análisis de regresión con variable dependiente cualitativa o cuantitativa: modelo lineal, Logit y Probit	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7	R3 R1
3. Análisis discriminante.	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7	R3 R2
4. Análisis de conglomerados (Cluster	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7	R3 R2
5. Técnicas de reducción de la dimensión: componentes principales y análisis factorial.	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7	R3 R2
6. Otras técnicas multivariantes.	CE16 CT10 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT7	R3 R2
8. Software para la aplicación de métodos multivariantes	CE16 CT10 CT18 CT2 CT20 CT21	R3

Bibliografía

Bibliografía Básica

ANÁLISIS MULTIVARIANTE APLICADO Uriel Jiménez, Ezequiel; Aldás Manzano, Joaquín. Ediciones Paraninfo. S.A.(2005) TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE PARA INVESTIGACIÓN SOCIAL Y COMERCIAL Díaz de Rada Iguzquiza, Vidal. Ra-Ma, Librería y Editorial Microinformática (2002) DYANE 4 Diseño y análisis de encuestas en investigación social y de mercados. Santesmases Mestre, Miguel. Editorial Pirámide (2009)

Bibliografía Ampliación

LÉVY-MANGIN, J.P. y J. VARELA MALLOU (2003): Análisis multivariable para ciencias sociales. Prentice Hall. HAIR, J.F.; R.E. ANDERSON; R.L. TATHAM y W.C. BLACK (1999): Análisis multivariante. Prentice Hall. Madrid, 5ª ed. Peña, Daniel; Análisis de datos multivariantes; McGraw-Hill, Madrid (2002)

	MÉTODOS NUMÉRICOS

	Código	Nombre
Asignatura	1411002	MÉTODOS NUMÉRICOS	Créditos Teóricos	4
Descriptor		NUMERIC METHODS	Créditos Prácticos	2
Titulación	1411	LICENCIATURA EN MÁQUINAS NAVALES	Tipo	Troncal
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA
Curso	1
Créditos ECTS	5,5

Profesorado

Aurora Fernández Valles
Juan Antonio Rueda Benítez

Situación

Prerrequisitos

El Plan de Estudios no establece ningún prerrequisito para poder cursar
esta asignatura. Se recomienda haber cursado anteriormente las
asignaturas de Fundamentos Matemáticos y Ampliación de Matemáticas
impartidas en la Diplomatura.

Contexto dentro de la titulación

La asignatura está en Primero de la Licenciatura de Máquinas Navales

Recomendaciones

Se recomienda haber superado las asignatura de Fundamentos de
Matemáticas y Ampliación de Matemáticas de la Diplomatura. También se
recomienda tener un hábito de estudio diario.

Competencias

Competencias transversales/genéricas

- Capacidad de análisis y síntesis.
- Capacidad de gestión de la información.
- Comunicación oral y escrita en la lengua propia.
- Resolución de problemas.
- Toma de decisiones.
- Compromiso ético.
- Adaptación a nuevas situaciones.
- Aprendizaje autónomo.
- Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
- Creatividad.
- Iniciativa y espíritu emprendedor.
- Motivación por la calidad.

Competencias específicas

Cognitivas(Saber):

- Conocer los conceptos y procedimientos básicos de la materia
objeto de la asignatura, así como saberlos identificar o aplicar en
situaciones de problemas.
- Dirigir el razonamiento de acuerdo con el rigor lógico.
- Saber expresarse, por escrito y oralmente, con propiedad y rigor
matemáticos.
- Saber estructurar, presentar y sintetizar un trabajo de contenido
matemático.

Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

- Resolución de modelos utilizando técnicas analíticas.
- Saber evaluar e interpretar los distintos métodos para resolver un
problema.
- Argumentación lógica en la toma de decisiones.
- Transferencia de la experiencia matemática a otros contextos.
- Utilización de herramientas de cálculo.

Actitudinales:

- Confianza.
- Decisión.
- Disciplina.
- Evaluación.
- Honestidad.
- Respeto a los demás.
- Responsabilidad.

Objetivos

ESTADÍSTICA
Calcular coeficientes descriptivos de una variable atendiendo a la
localización: media, mediana, moda, y atendiendo a la dispersión:
desviación típica y coeficiente de variación.
Cuantificar la posible relación entre dos variables.
Calcular probabilidades de sucesos. Distinguir entre los diferentes
modelos de distribuciones, estudiando principalmente el modelo Normal.
MATEMÁTICAS
Aprender a resolver problemas matemáticos con métodos que puedan ser
ejecutados por el ordenador.

Programa

ESTADÍSTICA:
1.Síntesis de la información.
2.Análisis conjunto de variables estadísticas.
3.Ajuste y regresión bidimensional.
4.Probabilidad.
5.Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad.
6.Algunos modelos de distribuciones unidimensionales.
MATEMÁTICAS
1. Introducción a los métodos numéricos.
2. Interpolación polinómica.
3. Integración numérica. Métodos elementales.
4. Aproximación por mínimos cuadrados.
5. Resolución de ecuaciones y sistemas no lineales.
6. Resolución de sistemas no lineales.
7. Teoría espectral.

Metodología

Realización de un examen escrito donde se evaluarán los conocimientos
teórico/prácticos adquiridos sobre la asignatura.

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 102

Clases Teóricas:
Clases Prácticas:
Exposiciones y Seminarios:
Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
- Colectivas: 2
- Individules: 3
Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
- Con presencia del profesorado:
- Sin presencia del profesorado:
Otro Trabajo Personal Autónomo:
- Horas de estudio: 50
- Preparación de Trabajo Personal: 35
- ...
Realización de Exámenes:
- Examen escrito: 12
- Exámenes orales (control del Trabajo Personal):

Técnicas Docentes

Sesiones académicas teóricas:No	Exposición y debate:No	Tutorías especializadas:Si
Sesiones académicas Prácticas:No	Visitas y excursiones:No	Controles de lecturas obligatorias:No

Criterios y Sistemas de Evaluación

Examen escrito. El examen constará de dos partes: una parte
correspondiente a la parte de Estadística y la otra parte
correspondiente a Matemáticas. Cada una de ellas supone el 50% de la
nota. Para que el alumno supere la asignatura, debe superar cada una de
las partes.

Recursos Bibliográficos

ESTADÍSTICA
-Manual: ESPEJO MIRANDA, I. y otros (2006): Estadística Descriptiva
Probabilidad (Teoría y Problemas)".3ª Edición. Ed. Servicio
publicaciones de la Universidad de Cádiz.
-MARTIN PLIEGO, F.J. (1994) Introducción  la estadística económica y
empresarial Ed. AC.
-MARTIN PLIEGO, F.J. (1995) Estadística I: Probabilidad. Ed. AC.
-PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D. (1991) Estadística. Modelos y métodos.
Vol. 1. Ed. Alianza Universidad Textos.
-QUESADA, V. y GARCIA, A. (1985) Curso básico de Cálculo de
Probabilidades. Ed. ICE.
Libros de problemas:
-BARO LLINAS (1987) Estadística descriptiva, Cálculo de
probabilidades. Ed. Parramón.
-CUADRAS, C.M. (1985) Problemas de estadística. Ed. PPU.
-MONTERO,J. y otros (1988) Ejercicios y problemas de cálculo de
probabilidades. Ed. Díaz de  Santos.
-RUIZ MAYA, L. (1989) Problemas de estadística. Ed. AC.
MATEMÁTICAS
-Burden y Faires, Análisis Numérico

	PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y SERIES TEMPORALES

	Código	Nombre
Asignatura	40209040	PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y SERIES TEMPORALES	Créditos Teóricos	6
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	1.5
Curso		4	Tipo	Optativa
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Se recomienda haber cursado y superado las asignaturas "Introducción a la
Probabilidad y a la Estadística", "Teoría de la Probabilidad" e "Inferencia
Estadística".

Recomendaciones

Para un mejor aprovechamiento es altamente recomendable, antes y durante el
desarrollo de la asignatura, revisar y repasar los conceptos de probabilidad
explicados en la asignatura "Teoría de la Probabilidad".

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
MIGUEL ANGEL	SORDO	DIAZ	Catedrático de Escuela Universitaria	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE2	Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de las matemáticas.	ESPECÍFICA
CE3	Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.	ESPECÍFICA
CE4	Saber abstraer las propiedades estructurales (de objetos matemáticos, de la realidad observada y de otros ámbitos) distinguiéndolas de aquellas puramente ocasionales y poder comprobarlas con demostraciones o refutarlas con contraejemplos, así como identificar errores en razonamientos incorrectos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CE8	Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.	ESPECÍFICA
CG1	Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos	GENERAL
CG2	Poder comunicarse en otra lengua de relevancia en el ámbito científico	GENERAL
CG3	Comprobar y refutar razonadamente los argumentos de otras personas	GENERAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Comprender las principales propiedades y aplicaciones de los procesos estocásticos más habituales.
R3	Conocer los modelos básicos de análisis de series temporales.
R1	Identificar situaciones de la realidad susceptibles de ser modeladas por medio de procesos estocásticos y series temporales.
R4	Simular trayectorias de los principales modelos estudiados mediante algún software estadístico

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
03. Prácticas de informática		12		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG2 CG3 CT1
08. Teórico-Práctica		48		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG2 CG3 CT1
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual y autónomo	71	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CG1 CG2 CG3 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales y/o colectivas, pudiendo ser presenciales y/o virtuales.	9	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG2 CG3 CT1
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las diferentes pruebas de progreso periódico.	10	Grande	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE4 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG2 CG3 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.
Para superar la asignatura, el alumno debe alcanzar o superar la calificación
final de 5 puntos sobre 10.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Controles periódicos de adquisición de conocimientos	Cuestiones teóricas y ejercicios prácticos que podrán ser de tipo test y desarrollarse en el aula de informática.	Profesor/a
Exposición de temas específicos	Se le propondrán al alumno temas específicos con el material bibliográfico correspondiente para que lo desarrollen y expongan en clase.
Realización de prácticas informáticas	En las sesiones prácticas de informática se podrá proponer la resolución de ejercicios mediante software estadístico	Profesor/a
Realización de una prueba final sobre la asignatura completa	Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos	Profesor/a

Procedimiento de calificación

Se realizarán tres controles parciales (a mediados de noviembre, finales de
diciembre y finales de enero) cada uno de los cuales representará un 25% de la
nota final de la asignatura.  Los controles contendrán preguntas teóricas y
resolución de problemas.
El primer control  versará sobre procesos de Poisson y procesos de renovación; el
segundo, sobre cadenas de Markov (de parámetro discreto y continuo); el tercero,
sobre series temporales.
El 25% restante corresponde a la realización y exposición en inglés (durante un
tiempo mínimo de 30 minutos) de un trabajo que será propuesto por el profesor. Si
el trabajo se realiza en parejas, el tiempo mínimo de exposición será de una
hora.
El día de la convocatoria oficial habrá un examen final para los alumnos que
hayan suspendido mediante la evaluación continua. El examen contendrá preguntas
teóricas y resolución de problemas referidos al temario de la asignatura. Este
examen se referirá tanto a los contenidos impartidos por el profesor (cuya
evaluación supondrá el 75% de la nota), como a los desarrollados en los distintos
trabajos que se expongan en clase (cuya evaluación supondrá un 25% del total).
A  este examen se podrán presentar aquellos alumnos que quieran subir nota en
alguno de los tres parciales (para estos alumnos, la nota del trabajo no se
modifica).
La asistencia a la exposición de trabajos es obligatoria.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Cadenas de Markov. Algunas aplicaciones a los modelos de colas e inventarios.		R2 R3 R1 R4
Introducción al análisis de Series Temporales. Modelos clásicos ARMA y ARIMA.		R2 R3 R1 R4
Introducción a la teoría de procesos estocásticos. Generalidades y nociones previas.		R2 R3 R1 R4
Procesos de renovación. Tiempos de vida. Aplicaciones en fiabilidad de sistemas.		R2 R3 R1 R4
Procesos estocásticos más habituales. Procesos de Poisson: homogéneos, no homogéneos, mixtos y compuestos.		R2 R3 R1 R4

Bibliografía

Bibliografía Básica

- Cryer, Jonathan D. and Chan, Kung-Sik (2008). Time Series Analysis with applications in R. Springer Texts in Statistics.

- Lefebvre, M. (2006). Applied Stochastic Processes. Ed. Springer.

- Nakagawa, T. (2011). Stochastic Processes with Applications to Reliability Theory. Ed. Springer

- Rolski T., Schmidli H., Schmidt V., Teugels J. (1998). Stochastic processes for insurance and finance. John Wiley and Sons, Chichester.

- Ross, Sheldon (1996). Stochastic Processes. 2nd Ed. Wiley.

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

- Gusak, Dmytro; Kukush, Alexander; Kulik, Alexey; Mishura, Yuliya; Pilipenko, Andrey (2010). Theory of Stochastic Processes with applications to financial mathematics and risk theory. Springer

- Lawler, G. F. (2000) Introduction to Stochastic Processes, Second Edition. Chapman and Hall.

	PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA

	Código	Nombre
Asignatura	40209027	PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA	Créditos Teóricos	4.5
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	3
Curso		3	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Conocimientos elementales de álgebra matricial y geometría euclídea.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO JESUS	ARRIAZA	GOMEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
MANUEL	MUÑOZ	MARQUEZ	Profesor Titular Universidad	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE3	Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CE8	Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.	ESPECÍFICA
CT1	Saber gestionar el tiempo de trabajo.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R3	Construir y resolver modelos de programación lineal.
R2	Construir y resolver modelos de programación matemática.
R4	Manejar recursos informáticos de uso habitual en problemas de optimización.
R1	Reconocer problemas de optimización en otras ciencias o en la vida real.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría		36		CE1 CE3 CE5 CE6
03. Prácticas de informática		24		CE7 CE8
10. Actividades formativas no presenciales	Actividades formativas y de evaluación mediante el campus virtual	35		CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6 CE7 CE8
11. Actividades formativas de tutorías	Seguimiento personalizado del alumno o alumna	1		CB4 CB5 CE1
12. Actividades de evaluación	Examen teórico-práctico	4	Grande	CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6
13. Otras actividades	Trabajo personal para la asimiliación de los contenidos teóricos y la resolución de las actividades planteadas	50		CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6 CE7 CE8

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

En las actividades se valorará:
* ajuste a las objetivos señalados en cada actividad
* originalidad
* participación

En los exámenes se valorará:
* Corrección en la expresión, en los cálculos, en los razonamientos y en los
procedimientos empleados
* Desarrollo suficiente (autocontenido y autoexplicativo) de las cuestiones
planteadas

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
El alumno realizará en grupos pequeños, con carácter opcional y a propuesta del profesor un trabajo que se valorará hasta 10 puntos. El trabajo incluirá una parte escrita exponiendo los contenidos de un tema, que supondrá el 50% de la nota del trabajo, y el diseño y desarrollo de una aplicación que resuelva uno de los problemas tratados, que supondrá el otro 50% de la calificación del trabajo.	La realización del trabajo será supervisada por el profesor. La versión definitiva se evaluará teniendo en cuenta los criterios: * originalidad * adecuación del contenido a la propuesta * inclusión de bibliografía y referencias a materiales complementarios * corrección algorítmica de la aplicación * adecuación en la presentación y el contenido de los resultados de la aplicación desarrollada.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1
Resolución de problemas de programación matemática con ordenador.		Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1

Procedimiento de calificación

Se realizarán tres pruebas: Teórica, Práctica e Informática. Que supondrán el 80%
de la nota final de la asignatura en la convocatoria ordinaria. Para poder hacer
media con el resto de calificaciones se pide una puntuación mínima de 4 puntos en
cada parte.

La prueba teórica comprenderá la realización de ejercicios teórico-prácticos del
temario propuesto. Esta prueba tiene una valoración del 40% del porcentaje
asignado a las tres pruebas.

La prueba práctica consistirá en la resolución  de ejercicios prácticos. Esta
prueba tiene una valoración del 40% del porcentaje asignado a las tres pruebas.

La prueba informática consistirá en la resolución de problemas de la asignatura
usando un software específico para resolverlos. Esta prueba tiene una valoración
del 20% del porcentaje asignado a las tres pruebas.

Las actividades académicamente dirigidas y de evaluación continua  supondrán un
20% de la nota final en la convocatoria ordinaria.

En el caso de que el alumno opte por realizar el trabajo voluntario, la nota
final de la asignatura se calculará con la nota obtenida en la parte obligatoria
que contará un 70% de la nota final y la nota del trabajo que supondrá el 30% de
la nota final, en la convocatoria ordinaria. Para que está nota sea efectiva es
condición necesaria obtener una puntuación mínima de 4 puntos en la evaluación
obligatoria de la asignatura.

En las convocatorias extraordinarias la calificación final será la resultante de
las tres pruebas: Teórica, Práctica e Informática, según lo expresado
anteriormente.

Descripcion de los Contenidos

Contenido

Competencias relacionadas

Resultados de aprendizaje relacionados

            1 Introducción a La Investigación Operativa
2 Programación Lineal
3 Dualidad en Programación Lineal
4 Sensibilidad en Programación Lineal
5 Algoritmos Alternativos para Programación Lineal
6 Programación Lineal Entera

CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE3 CE5 CE6 CE7 CE8 CT1

R3 R2 R4 R1

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bazaraa, M. y Shetty, C., Nonlinear Programming: Theory and Algorithms. Wiley, 1979.

Bazaraa, M. S. y Jarvis, J. J., Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa, 1996.

Calvete, H. I, y Mateo, P. M., Programación Lineal, Entera y Meta. Problemas y Aplicaciones, Prensa Universitaria de Zaragoza, 1994.

Hillier, Frederick S., Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw--Hill.

Luenberger, David E., Programación Lineal y no Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana, 1989.

Ríos Insua, Sixto, Investigación Operativa. Programación Lineal y Aplicaciones. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces, 1996.

Winston, Wayne L., Operations Research. PWS--Kent Publishing Company, 1994. Winston, Wayne L., Investigación de Operaciones. Grupo Editorial 
Iberoamericana, 1994.

Winston, Wayne L., Investigación de Operaciones. Aplicaciones y algoritmos. (Cuarta edición) Ed. Thomson, 2005. ISBN: 970-686-362-1

```
http://knuth.uca.es/io
```
http://cran.r-project.org/
http://cran.r-project.org/web/packages/shiny/index.html

	TEORIA DE LA PROBABILIDAD

	Código	Nombre
Asignatura	40209023	TEORIA DE LA PROBABILIDAD	Créditos Teóricos	4.5
Título	40209	GRADO EN MATEMÁTICAS	Créditos Prácticos	3
Curso		2	Tipo	Obligatoria
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Recomendaciones

Se recomienda haber cursado Análisis de funciones de varias variables,
Introducción a la Probabilidad y a la Estadística y cursar simultáneamente
Integración.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIA	CASTAÑO	MARTINEZ	PROFESOR CONTRATADO DOCTOR	S

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	BÁSICA
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	BÁSICA
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	BÁSICA
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	BÁSICA
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	BÁSICA
CE1	Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.	ESPECÍFICA
CE2	Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de las matemáticas.	ESPECÍFICA
CE3	Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.	ESPECÍFICA
CE5	Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.	ESPECÍFICA
CE6	Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.	ESPECÍFICA
CE7	Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.	ESPECÍFICA
CG1	Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.	GENERAL
CG3	Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas	GENERAL
CT1	Saber gestionar el tiempo de trabajo.	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
01	Manejar vectores aleatorios y conocer su utilidad para la modelización de fenómenos reales
02	Utilizar el concepto de independencia y aplicar en casos sencillos el teorema central del límite

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Clase teórica impartida por el profesor, asistido con medios audiovisuales, en la que se enseñan los contenidos básicos de un tema y se resuelven problemas que ayuden a comprender las nociones introducidas.	36	Grande	CB1 CB2 CB3 CE1 CE2 CE3 CG1
02. Prácticas, seminarios y problemas	Clase de problemas impartida por el profesor mediante la resolución de ejercicios con participación activa del alumno. Aprendizaje basado en problemas a desarrollar en los seminarios.	12
03. Prácticas de informática	Sesiones en las que los alumnos aplicarán los conocimientos adquiridos en las clases teóricas al manejo de datos mediante un software estadístico de referencia, a ser posible de licencia libre, y que utilizarán para la resolución de problemas propuestos en dichas sesiones.	12	Reducido	CB2 CB3 CB4 CE5 CE6 CE7 CG3 CT1
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual y autónomo	71	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1
11. Actividades formativas de tutorías	Tutorías individuales y/o colectivas, pudiendo ser presenciales y/o virtuales.	9	Reducido	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3
12. Actividades de evaluación	Sesiones donde se realizarán las diferentes pruebas de progreso periódico.	10	Grande	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG3 CT1

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones
obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el
procedimiento de calificación.
Para superar la asignatura, el alumno debe alcanzar o superar la calificación
final de 5 puntos sobre 10.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Controles periódicos de adquisición de conocimientos	Cuestiones teóricas y ejercicios prácticos que podrán ser de tipo test y desarrollarse en el aula de informática.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7
Realización de prácticas informáticas	En las sesiones prácticas de informática se podrá proponer la resolución de ejercicios mediante software estadístico	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CE1 CE5 CE6 CE7 CT1
Realización de una prueba final sobre la asignatura completa	Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CG1 CG3 CT1

Procedimiento de calificación

El alumno obtendrá un 30% de la nota final a través de las actividades
realizadas (controles periódicos y prácticas de informática) durante el curso y
el resto corresponderá al examen final.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Tema 1: VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS. Función de distribución. Función de densidad. Funciones de una variable aleatoria. Momentos. Función generatriz. Función característica. Desigualdades: Markov, Chebychev.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1	01
Tema 2: VARIABLES ALEATORIAS MULTIDIMENSIONALES. Distribuciones marginales y condicionadas. Cópulas. Variables aleatorias independientes. Funciones de varias variables aleatorias. Correlación, covarianzas y momentos. Esperanza y varianza condicionada.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1	01
Tema 3: MODELOS DE DISTRIBUCIONES. Principales modelos de distribuciones discretas. - Modelos de distribuciones continuas univariantes: Uniforme, Gamma, Exponencial, Chi-cuadrado, Beta, Cauchy, Normal. Distribución normal bivariante.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1	01 02
Tema 4: TEOREMAS LÍMITE. Tipos de convergencia: convergencia en ley, en probabilidad, en media de orden r y casi segura. Leyes de los grandes números. Teorema Central del límite	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1	02

Bibliografía

Bibliografía Básica

- García García, V., Ramos Romero, H., Sordo Díaz, M.A. (2008). "193 problemas resueltos de cálculo de probabilidades". Sevicio de Publicaciones de la UCA.

- Quesada Paloma, V.; Pardo Llorente, L.; Ibarrola, P. (2010). Teoría de la Probabilidad. Ed. Síntesis.

- Rohatgi, V.K. (1976). An Introducction to Probability Theory and Mathematical Statistics. John Wiley and sons. New York.

- Rohatgi, V.K., Ehsanes Saleh, A.K (2001) An introduction to Probability and Statistics, Wiley & Sons, Incorporated, John

- Vélez Ibarrola, R. (2004). Cálculo de Probabilidades 2. Ediciones Académicas.

Bibliografía Específica

- Martín-Pliego López, F. J., Ruiz-Maya Pérez, L. (2007). Fundamentos de Probabilidad. Paraninfo.

- Ross, S. M. (1989). Introduction to Probability Models. Academic Press

Bibliografía Ampliación

- Ash, Robert (1970). Basic Probability Theory. Wiley&Sons

- Ash, R.B., Doleans-Dade, C.A. (1999). Probability and Measure Theory, 2^nd. Ed., Academic Pres

- Feller, W. (1984). An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Vol 1y 2, Ed. Mir.

- Hernández Morales, V., Vélez Ibarrola R. (1995). Dados, modelos y urnas. UNED.

- Kallenberg, O.(2002): Foundations of Modern Probability 2nd ed. Springer,

- Loéve, M. (1978) Probability Theory 3rd ed., Springer.

- Mood, A.F. Graybill, F., Boes, D. (1974): "Introduction to the theory of statistics". Ed.McGraw-Hill.

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

- Quesada, V., Pardo, L. (1987). Curso Superior de Probabilidades. PPU, Barcelona.

- Shiryaev (1996). Probability. Springer, New York.

- Spiegel, Murray (1998) Probabilidad y Estadística; Mc Graw-Hill

	TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA TURISMO

	Código	Nombre
Asignatura	31310008	TÉCNICAS ESTADÍSTICAS PARA TURISMO	Créditos Teóricos	3.5
Título	31310	GRADO EN TURISMO	Créditos Prácticos	2.5
Curso		2	Tipo	Troncal
Créd. ECTS		6
Departamento	C146	ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Requisitos previos

Aparte de los requisitos legalmente establecidos para el acceso a
los estudios de la titulación en la que se encuentra esta asignatura, es
necesario que los alumnos tengan adquiridos unos conocimientos mínimos
matemáticos que les permitan la adecuada consecución de las competencias
propuestas en esta asignatura, entre los cuales están los siguientes: funciones,
cálculo, resolución de ecuaciones y sistemas lineales sencillos, así como
técnicas de resolución de problemas.

Recomendaciones

Parte de los contenidos de la asignatura se trabajan con software estadístico,
por lo que es aconsejable unos conocimientos mínimos informáticos (nivel de
usuario).

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
Manuel	Arana	Jiménez	Profesor Titular de Universidad	S
Carmen	Caballero	Álvarez	Profesor Asociado	N
Alberto	Sánchez	Alzola	Profesor Sustituto Interino	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador	Competencia	Tipo
CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	GENERAL
CB2	Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio	GENERAL
CB3	Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética	GENERAL
CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	GENERAL
CE9	Analizar sintetizar y resumir críticamente la información económico-patrimonial de las organizaciones turísticas	ESPECÍFICA
CT1	Adaptación a las nuevas situaciones	TRANSVERSAL
CT14	Liderazgo	TRANSVERSAL
CT15	Motivación por la calidad	TRANSVERSAL
CT16	Razonamiento crítico	TRANSVERSAL
CT18	Resolución de problemas	TRANSVERSAL
CT19	Sensibilidad hacia temas medioambientales	TRANSVERSAL
CT2	Aprendizaje autónomo	TRANSVERSAL
CT20	Toma de decisiones	TRANSVERSAL
CT21	Trabajo en equipo	TRANSVERSAL
CT3	Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
CT4	Capacidad de gestión de la información	TRANSVERSAL
CT5	Capacidad de organización y planificación	TRANSVERSAL
CT6	Compromiso ético	TRANSVERSAL
CT7	Comunicación oral y escrita en lengua nativa	TRANSVERSAL

Resultados Aprendizaje

Identificador	Resultado
R2	Conocer y aplicar adecuadamente las técnicas propias del análisis estadístico descriptivo, tanto univariante como bivariante.
R1	Saber presentar y analizar la información obtenida.
R3	Utilizar de forma autónoma recursos informáticos para localización y tratamiento estadístico de datos.

Actividades formativas

Actividad	Detalle	Horas	Grupo	Competencias a desarrollar
01. Teoría	Exposición de los contenidos de la asignatura. Ejemplos.	28		CB1 CB2 CB3 CB4 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7
03. Prácticas de informática	Realización de ejercicios y problemas. Utilización del paquete estadístico Statgraphics.	20		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7
10. Actividades formativas no presenciales	Estudio y trabajo individual/grupo del estudiante.	102		CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

El alumno debe adquirir las competencias que se trabajan desde esta asignatura,
obteniendo los resultados de aprendizaje explicitados en el apartado
correspondiente de esta ficha.

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades	Medios, Técnicas e Instrumentos	Evaluador/es	Competencias a evaluar
Entrega planificada de actividades.	Entrega por escrito y en mano al profesor, de una relación de actividades teóricas y/o prácticas, dentro de los plazos que el profesor establezca.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT16 CT18 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT7
Examen escrito.	Examen de índole teórica y práctica.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT15 CT16 CT18 CT2 CT20 CT3 CT4 CT5 CT7
Examen y control con ordenador.	Exámen y control utilizando la aplicación informática Statgraphics.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT15 CT16 CT18 CT2 CT20 CT3 CT4 CT5 CT7
Exposición de trabajos (voluntario).	De forma voluntaria y en los plazos que establezca el profesor, los alumnos pueden solicitar la realización de un trabajo, que deberán entregar por escrito y en formato digital con contenidos relacionados con la asignatura, que estarán preferentemente enfocados a la resolución de problemas del mundo laboral y a contenidos de la asignatura. La temática la seleccionará el profesor, si bien el alumno podrá solicitar una concreta. Los trabajos serán expuestos, previa entrega de los mismos, en tiempo y forma establecidos por el profesor. Se realizarán de forma individual o en grupos de dos; aunque excepcionalmente, podrá exceder ese número. La asignatura, junto con otras de la misma titulación, curso y semestre, está propuesta como asignatura participante en un Proyecto de Innovación y Mejora Docente que ha sido solicitado. Por tanto, su participación dependerá de la resolución de la solicitud. En caso de ser positivo, se contempla que los alumnos, de forma voluntaria, realicen trabajos multidisciplinares, con la implicación de contenidos de varias asignaturas. Los alumnos participantes realizarán los trabajos en grupo, siguiendo las instrucciones determinadas en el Proyecto.	Profesor/a	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7

Procedimiento de calificación

La califición global (100%) sobre una puntuación máxima de 10 puntos tiene el
siguiente desglose y pesos correspondientes:

1.- Entrega planificada de actividades, con un peso del 10%.
2.- Resolución de cuestiones breves y problemas, con la ayuda de Statgraphics y
Excel, mediante la realización de dos controles a lo largo del semestre y en
clase, con un peso del 20% (10% para cada control).
3.- De forma voluntaria y a solicitud del alumno en plazo establecido por el
profesor, entrega y exposición de trabajos, con un peso máximo del 10%. Este
porcentaje podrá elevarse, en especial para aquellos que participen en un
Proyecto de Innovación y Mejora Docente. La calificación se añadirá a la obtenida
en los subapartados 1 y 2, y la suma de 1, 2 y 3 no podrá exceder, en ningún
caso, la puntuación máxima correspondiente al 30%.
4.-Examen final escrito, que contendrá cuestiones de respuesta breve, así como
problemas, parte de los cuales pueden requerir la utilización de Statgraphics. El
peso del examen es del 70%.

Las calificaciones obtenidas a lo largo del semestre en los subapartados 1, 2 y 3
anteriores, y correspondientes al 30%, tienen validez y se mantienen para la
convocatoria de junio del presente curso, así como para las dos convocatorias que
le siguen, correspondientes a septiembre y febrero.

Para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación final superior o
igual a 5 puntos.

En nigún caso se conservará la calificación correspondiente al examen escrito
(subapartado 4) de una convocatoria a otra.

Descripcion de los Contenidos

Contenido	Competencias relacionadas	Resultados de aprendizaje relacionados
Unidad 1: Organización y representación de la información univariante.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7	R2 R1 R3
Unidad 2: Resumen de datos: Medidas de posición, dispersión y forma.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT15 CT16 CT18 CT2 CT3 CT4 CT5 CT7	R2 R1 R3
Unidad 3: Medidas de desigualdad.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7	R2 R1 R3
Unidad 4: Números índice.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7	R1 R3
Unidad 5: Series temporales.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7	R1 R3
Unidad 6: Estadística Descriptiva bivariante.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT15 CT2 CT3	R2 R3
Unidad 7: Medidas de asociación. Covarianza.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT16 CT18 CT2 CT20 CT3	R2 R1 R3
Unidad 8: Regresión.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT15 CT16 CT18 CT2 CT20 CT3 CT4 CT5	R2 R1 R3
Unidad 9: Sistema de estadísticas de turismo.	CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE9 CT1 CT14 CT15 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT21 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7	R2 R1 R3

Bibliografía

Bibliografía Básica

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. (2010) “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.

El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.