Fichas de asignaturas 2015-16
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ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA I |
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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 |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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.
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ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGÍA II |
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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 |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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.
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BIOESTADISTICA |
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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 |
|
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 |
|
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 |
|
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. |
|
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
ENLACES A PÁGINAS DE MATERIAL DOCENTE Y PROGRAMAS DE BIOESTADÍSTICA
- Bioestadística: Métodos y Aplicaciones (Universidad de Málaga)
- Material Docente de la Unidad de Bioestadística Clínica (H.U. Ramón y Cajal)
- Programas estadísticos para análisis de datos en internet
- Libros de Texto y material online (inglés)
- Página de la UCA de material y software libre sobre estadística
SITIOS DE NOTICIAS Y ARTÍCULOS RELACIONADAS CON LA BIOESTADÍSTICA
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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). |
|
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.
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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 |
|
|
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. |
|
|
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. |
|
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.
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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 |
Teresa | Mediavilla | Gradolph | Comisión de Servicios | 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 educación secundaria general, y se suelo 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 |
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 | CB1 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
03. Prácticas de informática | Las clases de problemas 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 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
10. Actividades formativas no presenciales | Estudio Autónomo |
92 | CB1 CB2 CB3 CB5 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 | |
11. Actividades formativas de tutorías | Entrevistas individualizadas. |
4 | Reducido | CB4 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
12. Actividades de evaluación | Examen final y pruebas de evaluación de temporización aleatoria. |
6 | Reducido | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 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 y dos Pruebas de Seguimiento. Las calificaciones obtenidas en las Pruebas de Seguimiento sólo se evalúan una vez durante el transcurso de la asignatura, porque forma parte de la evaluación continua. En las convocatorias de septiembre 2016 y febrero 2017, el examen final representará el 100% de la calificación final.
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 80% de la nota final de la asignatura. |
|
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
Pruebas de Seguimiento. | Cuestionarios.El total de las pruebas corresponde al 20% de la calificación final. |
|
CB1 CB5 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
Procedimiento de calificación
- Examen final teórico-práctico, que supone el 80% de la calificación final. - Pruebas de Seguimiento, que suponen el 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 |
CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 | R8 |
Aplicación de los métodos estadísticos con el software estadístico. |
CB3 CB4 CB5 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 |
CB1 CB2 CB3 CB4 CE05 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 | R7 |
Introducción a la inferencia muestral a través de la simulación. |
CB3 CB5 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.
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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. |
|
|
Evaluación sobre las fuentes estadísticas e indicadores socilaborales así como del conocimiento de las bases de datos sociolaborales. | Examen asistido con el ordenador. |
|
|
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. |
|
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.
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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 |
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 |
CE1 | Conocer a un nivel general los principios fundamentales de las ciencias: matemáticas, física, química, biología y geología | ESPECÍFICA |
CE12 | Utilizar los recursos informáticos en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de las ciencias marinas. | 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. |
|
|
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. |
|
|
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. |
|
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.
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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. |
|
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. |
|
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. |
|
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.
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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 | Profesor Sustituto Interino | 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 |
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 CG17 CG2 CG4 CG6 |
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 | CB1 CB3 CE5 CG1 CG2 CG4 CG6 CG7 |
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 | |
11. Actividades formativas de tutorías | Tutorías colectivas o individuales. Podrán ser tanto presenciales como por teledocencia. |
4 | CB1 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG4 CG6 | |
12. Actividades de evaluación | Examen final y pruebas de evaluación de temporización aleatoria. |
6 | CE12 CE5 CG1 CG2 CG4 |
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 los ejercicios en Grupo configuran la evaluación continua y sólo se evalúan una vez durante el transcurso de la asignatura. En las convocatorias de septiembre 2016 y febrero 2017, el examen final representará el 90% de la calificación final, al cual se le sumará la calificación del ejercicio 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. |
|
CE12 CE5 CG1 CG17 CG2 CG4 |
Pruebas de Seguimiento. | Cuestionarios teórico-prácticos. El total de las pruebas corresponde al 20% de la calificación final. |
|
CB1 CE12 CE5 CG1 CG17 CG2 CG4 |
Tabajo en grupo. | Durante las curso, se formarán grupos reducidos a los que se les plantearán actividades que posteriormente resolverán y de los que expondrán los principales resultados. La calificación del trabajo en grupo corresponde al 10% de la calificación final. |
|
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 |
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, 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. |
CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | 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 | R4 R3 |
Estadística descriptiva unidimensional. |
CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | 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 | R1 |
Modelos de distribuciones de probabilidad. |
CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R6 |
Probabilidad condicionada. |
CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R2 |
Variables aleatorias. |
CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R3 |
Vectores aleatorios. |
CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | 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.
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ESTADISTICA (PRESENCIAL) | |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 1109026P | ESTADISTICA (PRESENCIAL) | Créditos Teóricos | 2 |
Descriptor | STATISTICS | Créditos Prácticos | 2.5 | |
Titulación | 1109 | LICENCIATURA EN PSICOPEDAGOGÍA | Tipo | Optativa |
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
Curso | ||||
Créditos ECTS | 4 |
Profesorado
Pendiente de asignar
Situación
Prerrequisitos
Haber cursado y superado la asignatura "Métodos, Diseños y Técnicas de Investigación Psicológica"
Programa
1. Estadística en psicopedagogía. 2. Análisis exploratorio unidimensional y bidimensional. 3. Ajuste y regresión. 4. Tablas de contingencia. Asociaciones. 5. Distribuciones de probabilidad. 6. Muestreo. Introducción a la inferencia estadística. 7. Introducción a las técnicas multivariantes.
Actividades
-Realización y análisis de supuestos prácticos, haciendo uso de paquetes estadísticos. -Análisis estadístico de un conjunto de datos en el ámbito de la Psicopedagogía.
Metodología
- Resolución de problemas-tipo y supuestos prácticos, estos últimos utilizando el paquete estadístico. - Al alumno se le suministrará material a través del campus virtual.
Técnicas Docentes
|
Criterios y Sistemas de Evaluación
Al dejar de impartirse la asignatura en el curso 2014/2015, dispone de 4 convocatorias de examen que puede distribuir durante los cursos 2014/2015 y 2015/2016 Examen final de problemas
Recursos Bibliográficos
Bibliografía general: 1.ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6 2.FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828- 058-6 3.PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1. Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición) 4.RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed. AC. Libros de problemas: 1.CUADRAS, C.M.(1985):"Problemas de estadística". Ed. PPU. 2.MONTERO,J. y otros (1988):"Ejercicios y problemas de cálculo de probabilidades". Ed. Díaz de Santos. 3.RUIZ MAYA, L.(1989):"Problemas de estadística". Ed. AC. Libros de Prácticas de ordenador: 1.ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"
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ESTADISTICA (SEMIPRESENCIAL) | |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 1109026S | ESTADISTICA (SEMIPRESENCIAL) | Créditos Teóricos | 2 |
Descriptor | STATISTICS | Créditos Prácticos | 2.5 | |
Titulación | 1109 | LICENCIATURA EN PSICOPEDAGOGÍA | Tipo | Optativa |
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
Curso | ||||
Créditos ECTS | 4 |
ASIGNATURA OFERTADA SIN DOCENCIA
Situación
Prerrequisitos
Haber cursado y superado la asignatura "Métodos, Diseños y Técnicas de Investigación Psicológica"
Metodología
- Resolución de problemas-tipo y supuestos prácticos utilizando paquetes estadísticos - Al alumno se le suministrará material a través del Campus Virtual
Técnicas Docentes
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Criterios y Sistemas de Evaluación
Al dejar de impartirse la asignatura en el curso 2014/2015, dispone de 4 convocatorias de examen que puede distribuir durante los cursos 2014/2015 y 2015/2016 Examen final de problemas
Recursos Bibliográficos
Bibliografía general: 1.ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6 2.FERNÁNDEZ F. y otros (2006):"Estadística Descriptiva y Probabilidad, Teoría y Problemas". 3ª edición. Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-058-6 3.PEÑA SANCHEZ DE RIVERA, D.(1991):"Estadística. Modelos y métodos". Vol. 1. Ed. Alianza Universidad Textos. (Segunda edición) 4.RUIZ-MAYA, L., MARTIN PLIEGO, F.J.(1995):"Estadística II: Inferencia". Ed. AC. Libros de problemas: 1.CUADRAS, C.M.(1985):"Problemas de estadística". Ed. PPU. 2.MONTERO,J. y otros (1988):"Ejercicios y problemas de cálculo de probabilidades". Ed. Díaz de Santos. 3.RUIZ MAYA, L.(1989):"Problemas de estadística". Ed. AC. Libros de Prácticas de ordenador: 1.ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"
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ESTADISTICA E INTRODUCCION A LA METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 20808006 | ESTADISTICA E INTRODUCCION A LA METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION | Créditos Teóricos | 5.62 |
Título | 20808 | GRADO EN FISIOTERAPIA | Créditos Prácticos | 1.88 |
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 |
CAROLINA | LAGARES | FRANCO | 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 | GENERAL |
CB2 | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las | 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 |
CE13 | Tener la capacidad de valorar, desde la perspectiva de la Fisioterapia, el estado funcional del paciente/usuario, considerando los aspectos físicos, psicológicos y sociales del mismo. Comprender y aplicar los métodos y procedimientos manuales e instrumentales de valoración en Fisioterapia y Rehabilitación Física, así como la evaluación científica de su utilidad y efectividad. | ESPECÍFICA |
CE15 | Tener la capacidad de aplicar la Fisioterapia e identificar el tratamiento fisioterapéutico mas apropiado en los diferentes procesos de alteración de la salud, prevención y promoción de la salud así como en los procesos de crecimiento y desarrollo. Identificar la situación del paciente/usuario a través de un diagnóstico de Fisioterapia, planificando las intervenciones, y evaluando su efectividad en un entorno de trabajo cooperativo. Conocer y aplicar las guías de buena práctica clínica. | ESPECÍFICA |
CG11 | Conocer los conocimientos básicos de la Bioestadística y su aplicación para obtener, organizar e interpretar la información científica y sanitaria | GENERAL |
CT1 | Toma de decisiones | TRANSVERSAL |
CT10 | Trabajo en equipo | TRANSVERSAL |
CT12 | Trabajo en un equipo de carácter interdisciplinar | TRANSVERSAL |
CT13 | Razonamiento crítico | TRANSVERSAL |
CT16 | Motivación por la calidad | TRANSVERSAL |
CT18 | Creatividad | TRANSVERSAL |
CT19 | Aprendizaje autónomo | TRANSVERSAL |
CT2 | Resolución de problemas | TRANSVERSAL |
CT20 | Iniciativa y espíritu emprendedor | TRANSVERSAL |
CT3 | Capacidad de organización y planificación | TRANSVERSAL |
CT4 | Capacidad de análisis y síntesis | TRANSVERSAL |
CT5 | Comunicación oral y escrita en la lengua nativa | TRANSVERSAL |
CT6 | Capacidad de gestión de la información | TRANSVERSAL |
CT7 | Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio | TRANSVERSAL |
CT8 | Conocimiento de una lengua extranjera | TRANSVERSAL |
Resultados Aprendizaje
Identificador | Resultado |
R-6 | Conocerá el concepto de probabilidad y sabra utilizar sus principales propiedades. |
R-11 | Conocerá las técnicas inferenciales no paramétricas más habituales, sabiendo cuando han de ser utilizadas. |
R-8 | Conocerá los pasos en el estudio estadístico de una población. Entendrá la importancia del muestreo y sabra utilizar los diferentes tipos de diseños muestrales. |
R-14 | Definirá problemas y se hará preguntas sobre cuidados de salud susceptibles de ser investigados. |
R-13 | Describirá el método científico y su papel en la investigación. |
R-3 | Describirá el papel de la Bioestadística en el campo de las Ciencias de la Salud en general y en el de la Fisioterapia en particular, explicando las principales aportaciones y aplicaciones del método estadístico. |
R-9 | Describirá los métodos de estimación paramétricos y sabrá calcular los intervalos de confianza más usuales. |
R-2 | El alumno es consciente de la necesidad de un aprendizaje continuo como respuesta a la evolución social y tecnológica. |
R-1 | El alumno identifica y aplica los principios básicos de la estadística a las Ciencias de la Salud. |
R-7 | Empleará los principales modelos teóricos de probabilidad, eligiendo adecuadamente el modelo oportuno ante una situación real. |
R-15 | Identificará las diferentes etapas de una investigación científica en el campo sanitario. |
R-16 | Identificará los diferentes diseños de la investigación sanitaria. |
R-12 | Identificará los orígenes del pensamiento científico. |
R-4 | Manejará los elementos básicos de la Estadística Descriptiva. |
R-17 | Reconocerá los diferentes pasos y formas de análisis de datos procedentes de una investigación. |
R-5 | Sabrá analizar el grado de relación existente entre dos variables estadísticas y, en caso necesario, podrá construir ajustes entre ambas variables. |
R10 | Utilizará los contrastes de hipótesis más habituales, eligiendo en cada situación el oportuno e interpretará los resultados. |
Actividades formativas
Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
01. Teoría | Clases teóricas. Métodología expositiva. |
45 | Grande | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE13 CE15 CG11 CT8 |
02. Prácticas, seminarios y problemas | Clases prácticas. Resolución de ejercicios, problemas y casos prácticos. |
10 | Mediano | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE13 CE15 CG11 CT1 CT10 CT12 CT13 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT3 CT4 CT5 CT6 |
03. Prácticas de informática | Prácticas con ordenador. Resolución de ejercicios, problemas y casos prácticos con la ayuda de alguna herraienta informática. |
5 | Reducido | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE13 CE15 CG11 CT1 CT10 CT12 CT13 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT3 CT4 CT5 CT6 CT7 |
10. Actividades formativas no presenciales | Dentro de las actividades no presenciales, se contemplan: - Actividades formativas y tutorías a realizar mediante el campus virtual. - Estudio y trabajo individual utilizando el material de la asignatura. |
82 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE13 CE15 CG11 CT1 CT13 CT16 CT18 CT19 CT2 CT20 CT3 CT4 | |
11. Actividades formativas de tutorías | Destinada a resolver dificultades o dudas expresen los alumnos, con la presencia del profesor. |
5 | Grande | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE13 CE15 CG11 CT1 CT13 CT16 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 |
12. Actividades de evaluación | Se compone de dos tipos de pruebas: 1) Una serie de pruebas tipo test, intercaladas a lo largo de la asignatura, que permitan al profesor un seguimiento continuo del proceso de enseñanza-aprendizaje en sus alumnos. 2) Una prueba final escrita con dos apartados bien diferenciados: resolución de problemas y resolución de cuestiones teórico-prácticas mediante un test. |
3 | Grande | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE13 CE15 CG11 CT1 CT13 CT16 CT2 CT3 CT4 CT5 CT6 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
Además del grado de asimilación 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 |
Prueba de seguimiento de la primera parte: unidades temáticas 1 y 2. | Cuestionario con preguntas tipo test (los errores serán penalizados). |
|
CE13 |
Prueba de seguimiento de la segunda parte: unidades temáticas 3 y 4. | Cuestionario con preguntas tipo test (los errores serán penalizados). |
|
CE13 |
Prueba de seguimiento de la tercera parte: unidades temáticas 5, 6 y 7. | Cuestionario con preguntas tipo test (los errores serán penalizados). |
|
CE13 CE15 |
Prueba final | Prueba escrita estructurada en 2 partes: - Cuestionario con preguntas teórico-prácticas tipo test (los errores serán penalizados). - Resolución de problemas. |
|
CE13 CE15 |
Procedimiento de calificación
Las pruebas de seguimiento se valoran cada una con un 5% de la nota final. La prueba final representará un 85% de la nota final, que se reparte de la siguiente manera: Cuestionario tipo test (25%), Resolución de problemas (60%).
Descripcion de los Contenidos
Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
UNIDAD TEMÁTICA 1: Introducción a la Bioestadística y a los métodos de la Ciencia en la investigación sanitaria. Fundamentos de Estadística Descriptiva Univariante. |
CE13 | R-14 R-13 R-3 R-2 R-1 R-15 R-12 R-4 |
UNIDAD TEMÁTICA 2: Fundamentos de la Estadística Descriptiva Bivariante. Análisis de Regresión y Correlación. |
CE13 | R-2 R-1 R-5 |
UNIDAD TEMÁTICA 3: Probabilidad. Definición y propiedades. Probabilidad condicionada. Independencia. Teorema de Bayes y su aplicación a las pruebas diagnósticas. |
CE13 | R-6 R-2 R-1 |
UNIDAD TEMÁTICA 4: Variables aleatorias discretas y continuas. Modelos más comunes en las Ciencias de la Salud: Binomial, Poisson y Normal. |
CE13 | R-2 R-1 R-7 |
UNIDAD TEMÁTICA 5: Introducción a los diseños básicos de investigación en Salud. Introducción a la Inferencia Estadística: estimación. |
CE13 CE15 | R-8 R-2 R-1 R-16 R-17 |
UNIDAD TEMÁTICA 6: Inferencia paramétrica. Intervalos de confianza y cotrastes de hipótesis para una y dos poblaciones. El análisis de la varianza |
CE13 CE15 | R-9 R-2 R-1 R10 |
UNIDAD TEMÁTICA 7: Inferencia no paramétrica. Pruebas de bondad de ajuste y de aleatoriedad. Contrastes basados en la chi-cuadrado. Contrastes para una y varias muestras. |
CE13 CE15 | R-11 R-2 R-1 |
Bibliografía
Bibliografía Básica
ALMENARA, J., LAGARES, C., Peña, P. (2010): "Manual Práctico de Bioestadística: Teoría, Práctica y Aplicaciones Informáticas". Quorum Editores. Cádiz. ARRIAZA, A., FERNÁNDEZ, F., LÓPEZ, M.A., MUÑOZ, M., PÉREZ, S. y SÁNCHEZ, A. (2008): "Estadística Básica con R y R-Commander". Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz. 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
ENLACES A PÁGINAS DE MATERIAL DOCENTE Y PROGRAMAS DE BIOESTADÍSTICA Bioestadística: Métodos y Aplicaciones (Universidad de Málaga) Material Docente de la Unidad de Bioestadística Clínica (H.U. Ramón y Cajal) Programas estadísticos para análisis de datos en internet Libros de Texto y material online (inglés) Página de la UCA de material y software libre sobre estadística SITIOS DE NOTICIAS Y ARTÍCULOS RELACIONADAS CON LA BIOESTADÍSTICA Artículos sobre Bioestadística Principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos Página de formación en Metodología de la Investigación
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ESTADÍSTICA |
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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. | S |
Teresa | Mediavilla | Gradolph | Comisión de Servicios | N |
Victor Manuel | Uceda | Aranda | Profesor Asociado | 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. |
|
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. |
|
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. |
|
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.
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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 |
Pepa | Ramírez | Cobo | Profesora Interina Sustituta | 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 |
|
C10 C25 C51 C54 |
Realización de prueba en el aula de informática | Prueba objetiva |
|
C10 C25 C51 C54 |
Realización de trabajo en grupo. | Prueba objetiva |
|
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.
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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 Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
Cuestionarios de autoevaluación | Cuestionarios tipo test sobre los contenidos teóricos. |
|
B01 CB2 CB3 CG03 CG04 |
Examen final | Cuestionario tipo test y examen de problemas. |
|
B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01 |
Pruebas de seguimiento | Pruebas sobre los problemas y prácticas de cada uno de los distintos bloques la asignatura. |
|
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: - Cada una de las pruebas de seguimiento supondrá un 10% de la nota final de la asignatura, realizándose 3 pruebas a lo largo del curso, lo que supone un 30% de la nota final. - 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
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.
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.
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ESTADÍSTICA |
|
Código | Nombre | |||
Asignatura | 10618003 | ESTADÍSTICA | Créditos Teóricos | 5 |
Título | 10622 | 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 | Profesor Asociado | 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 |
CT12 | Capacidad para el aprendizaje autónomo | 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 |
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 CB3 CG3 CT1 CT17 CT2 CT7 |
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 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 |
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 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 |
10. Actividades formativas no presenciales | Horas de estudio |
80 | B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | |
11. Actividades formativas de tutorías | Tutorías individuales |
4 | B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | |
12. Actividades de evaluación | Desarrollo exámenes |
6 | B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 |
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. |
|
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 |
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. |
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B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 |
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. |
|
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 |
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 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
2.- Regresión y correlación. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
3.- Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
4.- Variables aletorias unidimensionales y bidimensionales. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
5.- Distribuciones discretas y continuas. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
6.- Inferencia Estadística. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
7.- Estimación puntual y por intervalos. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
8.- Contrastes de hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | R1 R2 |
9.- Introducción a la optimización. |
B01 CB3 CG3 CT1 CT12 CT17 CT2 CT7 | 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.
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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 | Profesor Asociado | 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 CB3 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 | ||
11. Actividades formativas de tutorías | Tutorías individuales |
4 | ||
12. Actividades de evaluación | Desarrollo exámenes |
6 |
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. |
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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. |
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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. |
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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.
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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. |
|
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. |
|
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. |
|
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. |
|
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
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.
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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. | S |
OCTAVIO | ARIZA | SANCHEZ | Profesor Titular de Universidad | N |
Teresa | Mediavilla | Gradolph | Comisión de Servicios | N |
Victor Manuel | Uceda | Aranda | Profesor Asociado | 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 CB3 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 | ||
11. Actividades formativas de tutorías | Tutorías individuales |
4 | ||
12. Actividades de evaluación | Desarrollo exámenes |
6 |
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. |
|
B01 CB2 CB3 CB4 CG3 CG4 CT01 |
examen prácticas 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. |
|
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. |
|
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.
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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 |
Pendiente de asignar | S | |||
SANTIAGO | FANDIÑO | PATIÑO | PROFESOR ASOCIADO | 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
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.
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.
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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 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 |
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. |
|
CE5 CT10 CT18 |
Examen final | Examen con varias preguntas algunas de las cuales podrán resolverse empleando el programa estadístico estudiado. |
|
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 |
|
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.
Statistics 1 for AQA (SMP AS/A2 Mathematics), 2009. Cambridge University Press.
Statistics 2 for AQA (SMP AS/A2 Mathematics), 2005. Cambridge University Press.
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.
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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 asignar | N | |||
LUIS MIGUEL | MARIN | TRECHERA | Profesor Colaborador | 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. |
|
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. |
|
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
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.
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.
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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 | Profesor Asociado | 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 CB3 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 | ||
11. Actividades formativas de tutorías | Tutorías individuales |
4 | ||
12. Actividades de evaluación | Desarrollo exámenes |
6 |
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 |
examenes 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. |
|
B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01 |
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. |
|
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. |
|
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.
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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. |
|
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. |
|
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" determinará 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 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.
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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. |
|
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. |
|
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. |
|
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.
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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 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 |
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 |
CE2 | Saber interpretar las fuentes de datos relacionados con la criminalidad: gráficos, estadísticas | ESPECÍFICA |
CG12 | Utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de la Criminología | GENERAL |
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 1 hora y una ponderación del 15% sobre la nota final. |
24 | Reducido | |
11. Actividades formativas de tutorías | Se planifican dos tutorías colectivas. Se sitúan después de realizar cada una de las dos pruebas de seguimiento. Se intentarán corregir los desajustes que se hayan podido producir en el proceso de enseñanza-aprendizaje. |
1.5 | Grande | |
12. Actividades de evaluación | Se recoge el tiempo dedicado a cada una de las dos pruebas de seguimiento (una hora 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. |
4.5 | Grande | |
13. Otras actividades | El alumno usará estas horas para trabajar la asignatura de manera autónoma. |
96 | 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. |
|
CB3 CE2 CG12 |
Pruebas de seguimiento de la asignatura. | Prueba consistente en varios ejercicios similares a los comentados y resueltos en clase. |
|
CB3 CE2 CG12 |
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 2015/16, de cara a la convocatoria de febrero de 2016, podrán elegir entre conservar las calificaciones obtenidas en las dos pruebas de seguimiento realizadas en el curso 2014/15 (en este caso el examen se calificará sobre 7 puntos) o renunciar a ellas y calificar el examen sobre 10 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 2015/16, las pruebas de seguimiento.
Descripcion de los Contenidos
Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
(1) Fuentes de datos en Criminología. |
CE2 | R2 |
(2) Estudio descriptivo unidimensional de la actividad criminológica. |
CB3 CE2 CG12 | R1 R2 R3 R4 R5 |
(3) Estudio descriptivo bidimensional de la actividad criminológica. |
CB3 CE2 CG12 | R1 R2 R3 R4 R5 |
(4) Series temporales. |
CB3 CE2 CG12 | R1 R2 R3 R4 R5 |
(5) La utilización de la probabilidad en Criminología. |
CB3 CG12 | R1 R2 R3 R5 |
(6) Modelos probabilísticos asociados a la Criminología. |
CB3 CG12 | 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.
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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 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 |
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. |
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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. |
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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. |
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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. |
|
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.
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ESTADÍSTICA |
|
Código | Nombre | |||
Asignatura | 21715003 | ESTADÍSTICA | Créditos Teóricos | 4.5 |
Título | 21721 | 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. |
|
|
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. |
|
|
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. |
|
|
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. |
|
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
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.
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.
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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 Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
Cuestionarios de autoevaluación | Cuestionarios tipo test sobre los contenidos teóricos. |
|
B01 CB2 CB3 CG03 CG04 |
Examen final | Cuestionario tipo test y examen de problemas. |
|
B01 CB2 CB3 CB4 CG03 CG04 CT01 |
Pruebas de seguimiento | Pruebas sobre los problemas y prácticas de cada uno de los distintos bloques la asignatura. |
|
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: - Cada una de las pruebas de seguimiento supondrá un 10% de la nota final de la asignatura, realizándose 3 pruebas a lo largo del curso, lo que supone un 30% de la nota final. - 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
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.
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.
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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 socio laboral | 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. |
|
|
Evaluación sobre las fuentes estadísticas e indicadores socilaborales así como del conocimiento de las bases de datos sociolaborales. | Examen asistido con el ordenador. |
|
|
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. |
|
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.
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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 |
CE67 | Conocer y aplicar los modelos de regresión para el ajuste y predicción de datos ambientales | ESPECÍFICA |
CE68 | Aplicar resultados y herramientas del análisis temporal a la información medioambiental | 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. |
|
|
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. |
|
|
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. |
|
|
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 |
|
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 0: Repaso Matemáticas/Estadística |
||
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.
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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. |
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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 |
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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 |
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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. |
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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 |
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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.
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ESTADÍSTICA APLICADA A LA ACTIVIDAD FÍSICA Y EL DEPORTE |
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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 |
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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 |
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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.
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ESTADÍSTICA APLICADA A LA CRIMINOLOGÍA |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 30304014 | ESTADÍSTICA APLICADA A LA CRIMINOLOGÍA | Créditos Teóricos | 1.5 |
Título | 30304 | GRADO EN CRIMINOLOGÍA Y SEGURIDAD | Créditos Prácticos | 1.5 |
Curso | 2 | Tipo | Obligatoria | |
Créd. ECTS | 3 | |||
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
Requisitos previos
Los requisitos previos para cursar esta asignatura están relacionados directamente con las siguientes habiiidades adquiridas en el aprendizaje de la Estadística y las Matemáticas. - Conocimiento de propiedades más importantes asociadas a las funciones reales de una variable: continuidad, derivabilidad e integración. - Estadística Descriptiva de una variable - Cálculo de probabilidades - Manejo de distribuciones probabilísticas discretas y continuas
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 |
ANGEL | BERIHUETE | MACIAS | PROFESOR SUSTITUTO INTERINO | N |
JUAN ANTONIO | GARCIA | RAMOS | Profesor Titular Universidad | N |
CARMEN DOLORES | RAMOS | GONZALEZ | 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 |
CB3 | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) | GENERAL |
CE2 | Saber interpretar las fuentes de datos relacionados con la criminalidad: gráficos, estadísticas | ESPECÍFICA |
CG12 | Utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de la Criminología | GENERAL |
CG4 | Utilizar herramientas propias del método científico para la planificación, diseño y ejecución de investigaciones básicas y aplicadas desde la etapa de reconocimiento hasta la evaluación de resultados y conclusiones | GENERAL |
Resultados Aprendizaje
Identificador | Resultado |
R4 | 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 | 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. |
R1 | Interpretar los resultados obtenidos con el uso de las técnicas estadísticas aplicadas |
R2 | Manejar adecuadamente un programa estadístico para la resolución de los problemas planteados que lo requieran |
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, ejercicios y problemas resueltos de la asignatura. Esta exposición se realizará mediante transparencias de tipo Power-Point que el alumno tendrá en su poder. Para ello serán colocadas en el correspondiente curso virtual con antelación. |
12 | CE2 CG4 | |
03. Prácticas de informática | En esta actividad se resolverán problemas usando software estadístico adecuado, cuando sea necesario. |
12 | CG12 CG4 | |
10. Actividades formativas no presenciales | Estudio autónomo del alumno |
43 | ||
12. Actividades de evaluación | - Evaluación de una o varias 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. |
3 | ||
13. Otras actividades | Realización de un trabajo. |
5 | CB3 CE2 CG12 CG4 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
La evaluación del alumno se hará combinando tres procedimientos diferentes: - Un examen final teórico-práctico, que realizará con un ordenador dotado de software estadístico, sobre toda la materia de la asignatura. - Evaluación de una o varias pruebas de seguimiento consistentes en la resolución de ejercicios similares a los propuestos en clase. - Resolución en grupo de ejercicios propuestos por el profesor
Procedimiento de Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
1) Prueba o pruebas de seguimiento de la asignatura 2) Examen final 3) Trabajo | 1) Examen o exámenes tipo test de respuesta múltiple seleccionados aleatoriamente de una base de datos de ejercicios (20% de la calificación final) 2) Examen final presencial teórico-práctico (70% de la calificación final) 3) Trabajo (10%) |
|
CB3 CE2 CG12 CG4 |
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 procedimientos de evaluación.
Descripcion de los Contenidos
Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
Contrastes de hipótesis |
CG12 CG4 | R4 R1 R2 |
Intervalos de confianza |
CG12 CG4 | R3 R1 R2 |
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.
- ESTEBAN GARCÍA, J. y otros (2010). Inferencia estadística. Editorial Garceta
- 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 y otros (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
- FOX, J.A., LEVIN, J. & FORDE, D.R. (2009). Elementary Statistics in Criminal Justice Research (Third Edition), Boston. Pearson. ·
- VITO, G., BLANKENSHIP, M.B. & KUNSELMAN, J.C. (2008). Statistical Analysis in Criminal Justice and Criminology (Second Edition), Illinois. Waveland Press. ·
- WILLIAMS, F.P. (2009). Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology, New Jersey. Pearson- Prentice Hall.
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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 |
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 |
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). |
|
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
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
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
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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 | |||
FRANCISCO DE ASIS | ALVAREZ | GONZALEZ | Catedratico de Escuela Univer. | N |
Teresa | Mediavilla | Gradolph | Comisión de Servicios | N |
Raúl | Páez | Jiménez | Profesor Sustituto Interino | N |
CARMEN DOLORES | RAMOS | GONZALEZ | Profesor Titular Universidad | N |
HECTOR | RAMOS | ROMERO | Catedratico de Universidad | S |
CECILIA | VALVERDE | CABEZA | Profesor Titular Escuela Univ. | 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 |
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 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE05 CE12 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
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 |
|
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE05 CE12 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG14 CG17 |
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.
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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 José | García | García | 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 | 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 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 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 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | |
10. Actividades formativas no presenciales | Estudio autónomo del alumno |
96 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 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 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 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). |
|
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 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). |
|
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 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 |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R2 R1 R4 R3 |
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: CHI-CUADRADO |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R2 R1 |
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA DOS POBLACIONES |
CB1 CB2 CB3 CB4 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R2 R1 |
CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA UNA POBLACIÓN |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R2 R1 |
EL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE Y MULTIPLE |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R2 R1 R4 |
ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R1 |
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN DOS POBLACIONES |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R1 |
ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN UNA POBLACIÓN |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | R1 |
INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG6 | R1 |
INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG6 | R2 R1 |
REGRESIÓN Y CORRELACIÓN |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE12 CE5 CG1 CG14 CG17 CG2 CG4 CG6 CG7 | 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.
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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
Ninguno.
Recomendaciones
Es recomendable haber cursado la opción científico-técnica del bachillerato y tener una buena formación matemática.
Profesorado
Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador |
ANTONIA | CASTAÑO | MARTINEZ | 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 |
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 |
R4 | 1. Sintetizar y analizar conjunto de datos. |
R5 | 2. Identificar situaciones en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales y los principales métodos de la inferencia estadística. |
R6 | 3. Conocer los principios y aplicaciones del diseño de experimentos. |
R7 | 4. Reconocer problemas de optimización. Construir y resolver modelos de sistemas. |
R8 | 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.
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 |
|
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. |
|
CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1 |
Procedimiento de calificación
El alumno podrá obtener 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 | R4 R8 |
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 | R5 R8 |
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. 3.4. Introducción al Diseño de Experimentos. |
CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1 | R5 R6 R8 |
4. OPTIMIZACIÓN 4.1. Introducción a la investigación operativa, ejemplos ilustrativos. 4.2. Introducción a la programación lineal. Conceptos básicos. 4.3. Modelado de problemas de programación lineal. 4.4. Algoritmo del Simplex. |
CB2 CB3 CB5 CE2 CE3 CG1 CG4 CG5 CG7 CG8 CT1 | R7 R8 |
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.
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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 |
ANGEL | BERIHUETE | MACIAS | 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 |
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. |
30 | 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 |
08. Teórico-Práctica | 10 | |||
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. |
|
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. |
|
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. Si el alumno no superase el 50% en alguna de las partes, la calificación sería el mínimo entre un 4 y la calificación media final obtenida
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.
-
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.
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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. |
|
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". |
|
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. |
|
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 y en la convocatoria de septiembre 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.
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ESTADÍSTICA Y OPTIMIZACIÓN |
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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 |
Actividades propuestas en clase. | Se evaluará con ello la participación activa del alumnado. |
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B1 E2 |
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. |
|
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". |
|
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. |
|
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: 50% - Pruebas teóricas tipo test: 20% - Supuestos de prácticas de informática: 20% - Participación activa del alumnado: 10%
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.
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GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL |
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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 | 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 |
MARIANO | MARCOS | BARCENA | Profesor Titular Universidad | S |
LUIS MIGUEL | MARIN | TRECHERA | 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 |
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 |
-Control Estadístico de Calidad: -Control de Calidad por atributos. -Control de Calidad por variables. -Familia de Normas ISO9001 -Sistema de Fabricación Toyota. TPS -Sistemas de Calidad en entornos de fabricación -Técnicas y Herramientas de Ingeniería de la Calidad. |
CG1 CG2 CG3 CG4 CG5 CT01 | R1 |
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 9001‐2014
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.
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GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL |
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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 | 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 |
RAFAEL | GOMEZ | SANCHEZ | PROFESOR ASOCIADO | N |
MARIANO | MARCOS | BARCENA | Profesor Titular Universidad | S |
LUIS MIGUEL | MARIN | TRECHERA | 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 |
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 |
-Control Estadístico de Calidad: -Control de Calidad por atributos. -Control de Calidad por variables. -Familia de Normas ISO9001 -Sistema de Fabricación Toyota. TPS -Sistemas de Calidad en entornos de fabricación -Técnicas y Herramientas de Ingeniería de la Calidad. |
CG01 CG02 CG03 CG04 CG05 CT01 CT02 | R1 |
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 9001‐2014
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.
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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 | C121 | INGENIERA MECANICA Y DISEÑO INDUSTRIAL | ||
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
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 |
MARIANO | MARCOS | BARCENA | Profesor Titular Universidad | S |
LUIS MIGUEL | MARIN | TRECHERA | 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 |
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 |
R1 | ||
-Control Estadístico de Calidad: -Control de Calidad por atributos. -Control de Calidad por variables. -Familia de Normas ISO9001 -Sistema de Fabricación Toyota. TPS -Sistemas de Calidad en entornos de fabricación -Técnicas y Herramientas de Ingeniería de la Calidad. |
CG01 CG02 CG03 CG04 CG05 CT01 CT02 |
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 9001‐2014
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.
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GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL |
|
Código | Nombre | |||
Asignatura | 21715070 | GESTIÓN DE LA CALIDAD INDUSTRIAL | Créditos Teóricos | 6 |
Título | 21721 | GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES - CÁDIZ | Créditos Prácticos | 1.5 |
Curso | 4 | Tipo | Optativa | |
Créd. ECTS | 6 | |||
Departamento | C121 | INGENIERA MECANICA Y DISEÑO INDUSTRIAL | ||
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
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 |
Pendiente de asignar | N | |||
RAFAEL | GOMEZ | SANCHEZ | PROFESOR ASOCIADO | N |
MARIANO | MARCOS | BARCENA | Profesor Titular Universidad | S |
LUIS MIGUEL | MARIN | TRECHERA | 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 |
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 situaciones | 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
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 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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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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. |
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Fabricación Lean |
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Sistemas de Calidad en entornos de fabricación |
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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 9001‐2014
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.
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INFERENCIA ESTADÍSTICA |
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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. |
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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. |
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Trabajo Práctico/Exposisición de Problemas. | En las sesiones de seminarios, se propondrán, a juicio 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. Si el tamaño del grupo es bastante considerable se potenciarán más los trabajos individuales. |
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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 a los problemas de decisión. Hipótesis simples y compuestas, contrastes unilaterales y bilaterales. Métodos de construcción de contrastes: óptimos, de verosimilitud y de significación. Particularización al caso de las distribuciones normales, una y dos poblaciones. |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE2 CE3 CE5 CE6 CE7 CG1 CG3 CT1 | R4 R6 R3 R1 R5 R2 |
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.
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INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA |
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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 conveniente 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 | Aplicar el análisis estadístico descriptivo, tanto univariante como bivariante. |
R3 | Identificar y aplicar el modelo probabilístico asociado a diferentes fenómenos aleatorios. |
R1 | Presentar y analizar, de forma crítica, la información obtenida a partir de cualquier fuente. |
R4 | Utilizar de forma autónoma recursos informáticos para localización y tratamiento estadístico de datos. |
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. |
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CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT26 CT5 |
Examen y control con ordenador. | Exámen y control utilizando la aplicación informática Statgraphics. |
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CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT18 CT7 |
Examen y controles escritos. | Examen y controles de índole teórica y práctica. |
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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 grupo. Del mismo modo, los alumnos, de forma voluntaria, pueden realizar trabajos multidisciplinares, con la implicación de contenidos de varias asignaturas de la misma titulación, curso y semestre. Los alumnos participantes realizarán los trabajos en grupo, siguiendo las instrucciones determinadas por sus profesores (contenidos, objetivos, plazo y forma de entrega,...) |
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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 |
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 |
Unidad 9: Algunos modelos probabilísticos discretos. |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE5 CT12 CT18 CT2 CT26 CT5 CT7 CT9 | R4 |
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 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.
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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 | |
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. |
|
|
Realización de una prueba final sobre la asignatura completa. | Prueba escrita compuesta por ejercicios de conocimientos teóricos y prácticos. |
|
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. |
|
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 varias variables. |
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.
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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
|
||||||
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
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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 | C123 | MATERNO INFANTIL Y RADIOLOGIA | ||
Departamento | C125 | BIOQ. Y BIO. MOLEC., MICROB., M PREVEN. | ||
Departamento | C125 | BIOQ. Y BIO. MOLEC., MICROB., M PREVEN. | ||
Departamento | C125 | BIOQ. Y BIO. MOLEC., MICROB., M PREVEN. | ||
Departamento | C104 | CIRUGIA | ||
Departamento | C125 | BIOQ. Y BIO. MOLEC., MICROB., M PREVEN. | ||
Departamento | C116 | NEUROCIENCIAS | ||
Departamento | C102 | ANAT. PATOL., BIOL. CELULAR, HIST. DE LA CIENCIA, MED. LEGAL Y FOR. Y TOX. | ||
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
Departamento | C102 | ANAT. PATOL., BIOL. CELULAR, HIST. DE LA CIENCIA, MED. LEGAL Y FOR. Y TOX. | ||
Departamento | C123 | MATERNO INFANTIL Y RADIOLOGIA | ||
Departamento | C102 | ANAT. PATOL., BIOL. CELULAR, HIST. DE LA CIENCIA, MED. LEGAL Y FOR. Y TOX. | ||
Departamento | C103 | ANATOMIA Y EMBRIOLOGIA HUMANA | ||
Departamento | C124 | MEDICINA | ||
Departamento | C124 | MEDICINA | ||
Departamento | C125 | BIOQ. Y BIO. MOLEC., MICROB., M PREVEN. | ||
Departamento | C102 | ANAT. PATOL., BIOL. CELULAR, HIST. DE LA CIENCIA, MED. LEGAL Y FOR. Y TOX. | ||
Departamento | C123 | MATERNO INFANTIL Y RADIOLOGIA |
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 |
JUAN RAFAEL | CABRERA | AFONSO | Catedratico de Universidad | N |
Manuel Jaime | 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 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) |
20 | M52 M53 M58 M59 M60 M61 M62 | |
03. Prácticas de informática | 2 horas, seminario sobre población, muestra, tamaño muestral con un programa informático. (BS) 2 horas, Seminario Metodología Estadística: Análisis descriptivo inicial. (BS) 2 horas, Seminario Metodología Estadística: Análisis inferencial. Análisis de relaciones. (BS) |
6 | 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) |
|
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. |
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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. |
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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). |
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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: Tema 0: Presentación de la asignatura Tema 1: La investigación científica Tema 2: Perspectiva histórica de la investigación biomédica en España Tema 3: Etapas del método científico Tema 4: Marco teórico, hipótesis y objetivos Tema 5: Fuentes del marco teórico, Uso eficiente de los recursos documentales Tema 6: Diseños descriptivos: Estudios transversales, estudios de casos clínicos, estudios de pruebas diagnósticas. Tema 7: Diseños analíticos: Estudios de cohortes Tema 8: Diseños analíticos: Estudios de casos y controles Tema 9: Diseños experimentales y cuasi experimentales. El ensayo clínico Tema 10: Población de estudio y muestreo. Validez interna y externa Tema 11: Variables. Calidad de las mediciones Tema 12: Análisis estadístico en un proyecto Tema 13: Tamaño muestral Tema 14: Diseño de cuestionarios Tema 15: Evaluación de la práctica clínica Tema 16: Aspectos éticos en la investigación biomédica Tema 17: Medicina basada en pruebas. Sistemática de lectura crítica Tema 18: Revisiones sistemáticas y meta-análisis (I) Tema 19: Revisiones sistemáticas y meta-análisis (II) |
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.
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METODOS, DISEÑOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION PSICOLOGICA (PRESENCIAL) | |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 1109032P | METODOS, DISEÑOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION PSICOLOGICA (PRESENCIAL) | Créditos Teóricos | 4 |
Descriptor | METHODS, DESIGNS AND TECHNIQUES IN PSYCHOLOGY RESEARCH | Créditos Prácticos | 2 | |
Titulación | 1109 | LICENCIATURA EN PSICOPEDAGOGÍA | Tipo | Optativa |
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
Curso | ||||
Créditos ECTS | 5,5 |
Profesorado
Pendiente de asignar
Programa
Tema 01.Introducción a los métodos y técnicas estadísticas. Síntesis de la información Tema 02.Análisis bivariable. Ajuste y regresión bidimensional Tema 03.Teoría de la probabilidad Tema 04.Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad Tema 05. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales Tema 06. Introducción a la Inferencia.
Metodología
- Exposición de clases teóricas con ayuda de presentaciones y material por parte del profesor (70%). - Resolución de problemas-tipo y de supuestos prácticos, estos últimos utilizando un programa estadístico (20%). - Realización actividades dirigidas: resolución de ejercicios 10%). - Al alumno se le suministrará material impreso: entre otros, libros de Teoría y de Prácticas, así como acceso a los mismos a través de la web.
Técnicas Docentes
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Criterios y Sistemas de Evaluación
Al dejar de impartirse la asignatura en el curso 2014/2015, dispone de 4 convocatorias de examen que puede distribuir durante los cursos 2014/2015 y 2015/2016 Examen final de problemas
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METODOS, DISEÑOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION PSICOLOGICA (SEMIPRESENCIAL) | |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 1109032S | METODOS, DISEÑOS Y TECNICAS DE INVESTIGACION PSICOLOGICA (SEMIPRESENCIAL) | Créditos Teóricos | 4 |
Descriptor | METHODS, DESIGNS AND TECHNIQUES IN PSYCHOLOGY RESEARCH | Créditos Prácticos | 2 | |
Titulación | 1109 | LICENCIATURA EN PSICOPEDAGOGÍA | Tipo | Optativa |
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | ||
Curso | ||||
Créditos ECTS | 5,5 |
ASIGNATURA OFERTADA SIN DOCENCIA
Profesorado
Pendiente de asignar
Programa
Tema 01. Introducción a los métodos y técnicas estadísticas. Síntesis de la información Tema 02. Análisis bivariable. Ajuste y regresión bidimensional Tema 03. Variable aleatoria unidimensional. Distribución Normal Tema 04. Inferencia estadística: Esrimación y Decisión paramétrica
Metodología
- Exposición de clases teóricas con ayuda de presentaciones por parte del profesor (70%). - Resolución de problemas-tipo y de supuestos prácticos (20%). - Realización actividades dirigidas: resolución de ejercicios (10%). - Al alumno se le suministrará material a través del Campus Virtual.
Técnicas Docentes
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Criterios y Sistemas de Evaluación
Al dejar de impartirse la asignatura en el curso 2014/2015, dispone de 4 convocatorias de examen que puede distribuir durante los cursos 2014/2015 y 2015/2016 Examen final de problemas
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MODELOS DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA |
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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 |
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 |
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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. |
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CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 |
Procedimiento de calificación
El alumno podrá obtener un 25% de la nota final a través de trabajos de pronfundización, exposición en clase y asistencia a clase. El resto de la nota corresponderá a pruebas de progreso y al examen 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). WOLSEY L. A. Integer programming. John Wiley \\\\\\\\\\\\\\\\& Sons, Inc., New York, 1998.
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)
LEE J. A First Course in Combinatorial Optimization. Cambridge Texts in Applied Mathematics, 2004. 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).
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MODELOS DEL ANÁLISIS MULTIVARIANTE |
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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 que se adapte a los datos, seleccionando las variables adecuadas y asignándoles roles apropiados. |
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. |
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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. |
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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 12/05/2015.
- 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.
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MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DECISIONES EMPRESARIALES |
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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 José | García | García | Profesor Titular Universidad | S |
María José | Lechuga | Gómez | Profesor Sustituto Interino | N |
Gema | Pigueiras | Voces | Profesor Sustituto Interino | 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 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 |
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 | CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 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 | CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17 | |
10. Actividades formativas no presenciales | Estudio autónomo |
88 | CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 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 | CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17 | |
13. Otras actividades | Trabajo en grupo |
4 | CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 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. |
|
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 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. |
|
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 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. |
|
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 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 |
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17 | R1 |
2. Programación No Lineal |
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17 | R2 |
3. Programación Lineal Multiobjetivo |
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17 | R3 |
4. Teoría de Juegos |
CB2 CB3 CB4 CB5 CE17 CG01 CG02 CG04 CG06 CG07 CG09 CG14 CG17 | R4 |
Bibliografía
Bibliografía Básica
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.
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MÉTODOS ESTADÍSTICOS MULTIVARIANTES |
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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 informática 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 | 4 | Grande | CE16 CT10 CT16 CT18 CT20 CT21 CT3 CT7 | |
13. Otras actividades | 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 a lo largo del curso para evaluar el seguimiento del aprendizaje.
Procedimiento de Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
|
|||
1) Seguimiento del aprendizaje: Cuestiones y ejercicios propuestos por el profesor a lo largo del curso para evaluar el seguimiento de la asignatura por parte del alumno |
|
CT16 CT2 CT3 CT7 | |
2) Examen final | 2)Examen final con cuestiones teórico-prácticas. |
|
CE16 CT10 CT16 CT18 CT20 CT3 CT7 |
Procedimiento de calificación
Prueba objetiva escrita de acreditación de competencias: 70% de la calificación final. Resultados de las actividades de aprendizaje: 30% 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)
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PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y SERIES TEMPORALES |
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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. |
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Exposición de temas específicos | Se le propondrán al alumno temas específicos con el material bibliográfico correspondiente para que lo desarrollen y expongan en clase. |
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Realización de prácticas informáticas | En las sesiones prácticas de informática se podrá proponer la resolución de ejercicios mediante software estadístico |
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Realización de una prueba final sobre la asignatura completa | Prueba escrita compuesta por cuestiones teóricas y ejercicios prácticos |
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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. La no asistencia a la exposición de trabajos de los demás compañeros será penalizada en la nota del trabajo propio. El día de la convocatoria oficial habrá un examen final, que se evaluará entre 0 y 10 puntos, para los alumnos que no hayan alcanzado la calificación 5 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). Al examen de la convocatoria oficial se podrán presentar aquellos alumnos que quieran subir la nota obtenida mediante evaluación continua.
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.
- Sordo, Miguel A. (2015) Procesos Estocásticos: Apuntes de clase.
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.