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.

Profesores

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la Materia/módulo o título a que pertenece la asignatura, entre las que el profesor podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Resultados Aprendizaje

Actividades formativas

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.

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.

Horas de estudio y trabajo individual/autónomo.

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.

Examen Final

Realización de un trabajo.

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

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

            Bloque 1. Estadística descriptiva
1.1 Estadística descriptiva unidimensional
1.2 Estadística descriptiva bidimensional
        

            Bloque 2. Probabilidad
2.1 Introducción al Cálculo de Probabilidades
2.2 Axiomática de probabilidad
2.3 Probabilidad condicionada
        

            Bloque 3. Variables aleatorias
3.1 Variables aleatorias unidimensionales
3.2 Características de las variables aleatorias
3.3 Vectores aleatorios
        

            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


        

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

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.

Profesores

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la Materia/módulo o título a que pertenece la asignatura, entre las que el profesor podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Resultados Aprendizaje

Actividades formativas

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.

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.

Estudio autónomo del alumno

Realización de una tutoria grupal

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.

Realización y presentación de trabajos en grupos
y/o seminario

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

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

            ANÁLISIS DE LA VARIANZA
        

            CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: CHI-CUADRADO
        

            CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS PARA DOS POBLACIONES
        

            CONTRASTES PARAMÉTRICOS PARA UNA POBLACIÓN
        

            EL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN SIMPLE
        

            ESTIMACIÓN PARAMÉTRICA
        

            ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN DOS POBLACIONES
        

            ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA EN UNA POBLACIÓN
        

            INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
        

            INTRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS
        

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Específica

Bibliografía Ampliación

Recomendaciones

Haber cursado Estadística (Módulo de formación básica) y Estadística Avanzada
(Módulo de Ampliación en Economía y Estadística).

Profesores

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la Materia/módulo o título a que pertenece la asignatura, entre las que el profesor podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Resultados Aprendizaje

Actividades formativas

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.

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

Estudio autónomo del alumo

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

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

            1.  Estadística descriptiva multivariante
        

            2.  Análisis de regresión con variable dependiente cualitativa o cuantitativa: modelo lineal, Logit y Probit
        

            3.  Análisis discriminante.
        

            4.  Análisis de conglomerados (Cluster
        

            5.  Técnicas de reducción de la dimensión: componentes principales y análisis factorial.
        

            6.  Otras técnicas multivariantes.
        

            8.  Software para la aplicación de métodos multivariantes
        

Bibliografía

Bibliografía Básica

Bibliografía Ampliación