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Fichas de asignaturas 2012-13


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

 

Profesores

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 a que pertenece la asignatura, entre las que el profesor podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

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

 

Resultados Aprendizaje

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

 

Actividades formativas

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

 

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

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

 

Procedimiento de Evaluación

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

 

Procedimiento de calificación

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

 

Descripcion de los Contenidos

Contenido Competencias relacionadas Resultados de aprendizaje relacionados
            Tema 01.Introducción a los métodos y técnicas estadísticas.
Síntesis de la información


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 02.Análisis bivariable. Ajuste y regresión
bidimensional


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 03.Teoría de la probabilidad


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 04.Variable aleatoria unidimensional y distribuciones de probabilidad

        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 05. Algunos modelos de distribuciones unidimensionales
        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 06. Introducción a la Inferencia. Estimación puntual


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 07.Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 08. Contrastes sobre la estructura del modelo
probabilístico


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 09. Contrastes no paramétricos


        
R3-1 R1-1 R3-2
            Tema 10. Introducción al Análisis de la Varianza
        
R3-1 R1-1 R3-2

 

Bibliografía

Bibliografía Básica

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

 

Bibliografía Ampliación

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




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.

 

Profesores

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 a que pertenece la asignatura, entre las que el profesor 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.
  • Profesor/a
Control 2. Resolución de supuesto práctico y elaboración del informe pertinente Se utilizará el software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de los resultados y la madurez en la realización de los informes. Se utilizará el campus virtual para la subida de informes.
  • Profesor/a
Examen final. Parte aplicada. Resolución de supuestos prácticos en el aula de informática y elaboración de informes. Se plantearán varios supuestos prácticos que involucren a distintos conjuntos de datos para que, con el software estadístico manejado, se resuelvan, interpreten y elaboren los informes pertinentes. Se valorará la correcta resolución de los supuestos, la claridad del desarrollo realizado, la coherencia de los argumentos que lo justifican y la capacidad de integración de la información obtenida en la elaboración de los informes.
  • Profesor/a
Examen final. Parte conceptual objetiva. Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. Consistirá en un examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Las respuestas incorrectas supondrán una penalización en la calificación de este apartado. Corrección con plantilla
  • Profesor/a

 

Procedimiento de calificación

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

 

Descripcion de los Contenidos

Contenido Competencias relacionadas Resultados de aprendizaje relacionados
            Tema 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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