template-browser-not-supported

Doble Grado en Ingeniería Informática del Software / Grado en Matemáticas

Back Back

Estadística Descriptiva y Probabilidad

Código asignatura
2GIISMAT-1-007
Curso
Primero
Temporalidad
Segundo Semestre
Carácter
Formación Básica
Créditos
6
Pertenece al itinerario Bilingüe
No
Actividades
  • Tutorías Grupales (4 Hours)
  • Clases Expositivas (42 Hours)
  • Prácticas de Laboratorio (7 Hours)
  • Prácticas de Aula/Semina (7 Hours)
Guía docente

La asignatura Estadística Descriptiva y Probabilidad, forma parte de la materia básica Matemáticas, de la rama de Ciencias. Pertenece al módulo Probabilidad y Estadística, dedicado a desarrollar las herramientas (conceptos, resultados y técnicas) matemáticas fundamentales de la Estadística y a familiarizarse con el razonamiento estadístico que, al razonamiento abstracto común a los demás módulos, une la formalización y modelado de nociones y de problemas de la vida real y la búsqueda de enfoques y procedimientos operativos que sean aplicables a un conjunto amplio de situaciones.

Concretamente, la asignatura Estadística Descriptiva y Probabilidad se ocupa:

• del estudio de las etapas de la metodología estadística relativas a la recopilación, organización y análisis de datos recogidos en el muestreo de una población, sin más pretensión inicial que la descripción de los mismos mediante medidas resumen (prestando especial atención a aquéllas con mayor interés práctico y que posteriormente sirven de apoyo a las técnicas de extrapolación de conclusiones sobre características poblacionales y que se examinarán en la Inferencia Estadística);

• del estudio de las herramientas matemáticas imprescindibles para el razonamiento inferencial, especialmente: los modelos asociados a los experimentos aleatorios, a las variables que puedan observarse/medirse en la población y a sus distribuciones, etc.; el cálculo de probabilidades en relación con estos modelos, y las propiedades y los resultados más relevantes sobre los mismos; todo ello sienta buena parte de las bases en las que se fundamentan los desarrollos probabilísticos avanzados y las técnicas inferenciales que se establecerán en otras asignaturas del módulo, y permite ‘cuantificar’ (y, en cierto modo, controlar) el error intrínseco a la obtención de conclusiones sobre la población a partir de los datos muestrales.

En el marco del Grado en Matemáticas, pertenece al módulo Probabilidad y Estadística, y proporciona al estudiante el bagaje metodológico del tratamiento descriptivo (muestral) y teórico (poblacional) de las variables observables/medibles de interés estadístico. Se pone especial énfasis en fomentar las conexiones entre la intuición y formalización de los conceptos, modelos y técnicas que se manejan.

Esta asignatura servirá de apoyo a las otras dos asignaturas del módulo: Probabilidad y Estadística e Inferencia Estadística. Se espera que mediante esta asignatura el estudiante adquiera las siguientes competencias del Grado en Matemáticas:

Competencias generales: CG1, CG2, CG3, CG4, CG5, CG6, CG7, CG8.

Competencias transversales: CT1, CT2, CT3, CT4, CT5.

Competencias específicas: CE1, CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE7, CE8, CE9, CE10.

Para un correcto seguimiento de esta asignatura es recomendable poseer un dominio básico del razonamiento matemático y un manejo ágil de los contenidos de las asignaturas de Matemáticas de primero y segundo curso del Bachillerato en las modalidades de Ciencia y Tecnología, tanto en su aspecto conceptual como en lo que se refiere al cálculo con ejemplos sencillos. 

Los resultados de aprendizaje de la asignatura son

  • Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos provenientes de la observación/medición asociado con fenómenos aleatorios.
  • Calcular probabilidades asociadas a fenómenos aleatorios.
  • Manejar variables aleatorias y conocer su utilidad para el modelado de fenómenos reales.
  • Conocer y manejar el concepto de independencia de sucesos y de variables.
  • Reconocer situaciones reales en las que aparecen los modelos probabilísticos más usuales.
  • Elaboración de informes estadísticos descriptivos.

Se espera que mediante esta asignatura el estudiante adquiera las siguientes competencias:

Competencias generales del Grado

CG1, CG2, CG3, CG4, CG5, CG6, CG7, CG8

Competencias transversales del Grado

CT1, CT2, CT3, CT4, CT5

Competencias específicas de la asignatura

CE1, CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE7, CE8, CE9, CE10,

De acuerdo con la memoria verifica, los contenidos de la asignatura son: 

  • Estadística descriptiva de una variable: medidas de centralización, dispersión y posición. Variables estadísticas bidimensionales: relaciones entre variables, regresión lineal simple. Iniciación al análisis exploratorio de datos: paquetes estadísticos y elaboración de informes. 
  • Introducción al cálculo de probabilidades. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Teoremas de la probabilidad total y de Bayes. Variables aleatorias unidimensionales: tipos y caracterizaciones  asociadas. Transformación de variables aleatorias. Distribuciones discretas y continuas notables.

Estos contenidos se desarrollarán en los siguientes temas: 

1. Estadística descriptiva de una variable: organización de datos; medidas de centralización, dispersión y posición.

2. Variables estadísticas bidimensionales: organización de datos; medidas de dependencia; relaciones entre variables: regresión lineal simple.

3. Iniciación al análisis exploratorio de datos: paquetes estadísticos y elaboración de informes descriptivos.

4. Introducción al cálculo de probabilidades: Modelo asociado a un experimento aleatorio.

5. Probabilidad condicionada: Definición. Independencia de sucesos. Teoremas de la probabilidad compuesta, de la probabilidad total y de Bayes.

6. Variables aleatorias unidimensionales: tipos y caracterizaciones asociadas.

7. Introducción a los modelos para variables aleatorias: Transformación de variables aleatorias. Distribuciones discretas y continuas notables.

De acuerdo con las pautas que establece el EEES, la asignatura se desarrollará mediante actividades presenciales y trabajo autónomo del estudiante. Las actividades presenciales son aquéllas en las que estará siempre presente el profesor. Se dividen en clases expositivas, prácticas de laboratorio, seminarios o prácticas de aula, tutorías grupales y sesiones de evaluación.

* Clases expositivas: En estas clases se desarrollan los contenidos teóricos de la asignatura, combinados con la resolución de problemas y ejercicios. Se utiliza la pizarra y los diferentes medios audiovisuales.

* Clases prácticas de laboratorio: Dedicados a la explicación y al manejo práctico del tratamiento informático de datos mediante las técnicas descriptivas estudiadas y de las distribuciones más notables, examinando el efecto de los cambios en los valores paramétricos. Se desarrollarán grupos reducidos, con atención mayoritariamente individualizada.

* Prácticas de Aula / Seminarios: Dedicados a propuestas, discusión y supervisión de problemas relacionados con la asignatura, así como a presentación, exposición, debate o comentario de trabajos realizados por los estudiantes. 

* Tutorías grupales: Dedicadas a la aclaración de dudas sobre teoría, problemas o trabajos en curso, estas actividades han de servir para afianzar conocimientos e ir comprobando de forma continuada el grado de adquisición de competencias y destrezas. 

* Sesiones de evaluación: Se dedicarán exclusivamente a la realización de pruebas escritas con las que se pueda valorar de forma objetiva el nivel alcanzado por los estudiantes en la adquisición de las competencias previstas.

Por su parte, a fin de cumplir los principios referentes a ECTS, establecidos en el Real Decreto 1393/2007, el estudiante deberá desarrollar un trabajo autónomo paralelo (actividades no presenciales), dirigido por los profesores mediante las tutorías. La distribución de horas y ECTS para las actividades presenciales, así como la dedicación a las actividades no presenciales estimada para un alumno medio, se recogen en las siguientes tablas:

MODALIDADES

Horas

ECTS

%

Presencial

Clases expositivas

39

1.56

26 %

Clases prácticas de laboratorio

7

0.28

4.66 %

Prácticas de aula

7

0.28

4.66 %

Tutorías grupales

4

0.16

2 %

Sesiones de evaluación

3

0.12

2 %

Total

60

2.40

40 %

No presencial

Estudio de teoría

42

1.68

28 %

Resolución de ejercicios

24

0.96

16 %

Preparación de prácticas de ordenador

12

0.48

8 %

Preparación de trabajos

12

0.48

 8 %

Total

90

3.60

60 %

Total

150

6.00

100 %

La distribución del trabajo presencial y no presencial por temas viene dada en la siguiente tabla: 

TRABAJO

 PRESENCIAL

TRABAJO NO

PRESENCIAL

Temas

Clases expositivas

Clases de laboratorio

Prácticas de aula

Tutorías grupales

Sesiones de evaluación

Total de trabajo presencial

Trabajo autónomo        o en grupo

Total

1. Estadística descriptiva de una variable

8

3

2

1

14

14

28

2. Variables estadísticas bidimensionales

8

2

1

1

12

16

28

3. Iniciación al análisis exploratorio de datos

2

1

3

10

13

4. Introducción al cálculo de probabilidades

6

1

7

12

19

5. Probabilidad condicionada

6

1

1

1

9

14

23

6. Variables aleatorias unidimensionales

6

1

7

12

19

7. Modelos para variables aleatorias

5

1

1

1

8

12

20

Total

39

7

7

4

3

60

90

150

Las plataformas básicas de soporte serán el Campus Virtual y Microsoft Teams o plataformas que la Universidad habilite al respecto. En la primera está incluida toda la información y la documentación esenciales: apuntes detallados de la materia, tanto a nivel teórico como de prácticas de laboratorio, problemas resueltos, enunciados de problemas (de los que buena parte se resolverán en PAs y TGs) y la solución pormenorizada de la mayoría de los controles de evaluación continua y de exámenes finales de cursos anteriores.

Las tutorías personales se realizan bajo demanda de los alumnos por correo electrónico, siendo presenciales o telemáticas (TEAMS) según resulte más conveniente en cada caso.

En la evaluación se utilizarán diversos procedimientos que permitan el seguimiento continuo del proceso de aprendizaje del alumno, así como un examen global que permita valorar los conocimientos y competencias adquiridas.

La evaluación continua se realizará esencialmente a través de pruebas escritas, o realización de actividades individuales propuestas por los profesores, o participación en las actividades presenciales. La evaluación continua tendrá un peso global de 3 puntos, de los cuales: 

  • 1 punto corresponderá a la evaluación de las actividades realizadas en las prácticas de laboratorio. 
  • 0.5 puntos corresponderán a la evaluación de la participación del alumno en el desarrollo de la asignatura. 
  • 1.5 puntos corresponderán a ejercicios, trabajos y exposiciones desarrollados durante el curso.  

La evaluación continua tiene por objeto ir verificando a lo largo del semestre que los estudiantes van alcanzando los objetivos de aprendizaje previstos.

Cada una de las convocatorias disponibles tendrá una prueba escrita con una valoración de 7 puntos.

La calificación final en la convocatoria ordinaria de mayo será la suma de las calificaciones en la prueba escrita y en la evaluación continua. 

En la convocatoria extraordinaria de junio, se realizará un examen teórico-práctico por valor de 7 puntos. La calificación de las prácticas de laboratorio se obtendrá mediante una prueba opcional por valor de 1 punto. Si un alumno no se presenta a dicha prueba se utilizará la calificación obtenida durante el curso. El 20% restante de la calificación se corresponderá con las tareas de evaluación continua realizadas durante el curso, excluidas las prácticas de laboratorio. 

En la convocatoria extraordinaria adelantada de enero, se realizará un examen teórico-práctico por valor de 7 puntos. La calificación de las prácticas de laboratorio se obtendrá mediante una prueba por valor de 1 punto. Se habilitará asimismo un procedimiento para computar el 20% restante de la calificación, asociado a tareas de evaluación continua. 

Si el estudiante tiene concedida la evaluación diferenciada, deberá realizar un examen de prácticas de laboratorio (sobre 1 punto) y la prueba escrita final se calificará sobre un máximo de 9 puntos.

La siguiente tabla resume la ponderación de los distintos tipos de evaluación: 

Sistemas de evaluación

Valoración en %

Exámenes de carácter teórico o práctico

70 %

Ejercicios desarrollados durante el curso15%
Prácticas de laboratorio10%

Participación del alumno en el desarrollo de la asignatura

5 % 

Las competencia evaluadas en los distintos procedimientos son las siguientes: 

Procedimientos de evaluación

Valoración en %

Competencias que se evalúan

Genéricas

Transversales

Específicas

Prueba escrita

70 %

CG2, CG3, CG7, CG8

Todas

Realización de las actividades individuales propuestas

30 % 

CG2, CG3

CT1, CT5

Todas

Bibliografía básica

Título: Apuntes de la Asignatura, Esquemas de la Asignatura, Problemas resueltos, Problemas propuestos

Autores: Mª Ángeles Gil, Miguel López Díaz y Sonia Pérez Fernández.

Localización: Campus virtual.

Bibliografía complementaria

Título: Estadística. Modelos y Métodos. 1. Fundamentos

Autor: Daniel Peña 

Editorial: Alianza Universidad

Título: Introducción a la Estadística y sus Aplicaciones

Autores: Ricardo Cao Abad , Mario Francisco Fernández , Salvador Naya Fernández , Manuel Antonio Presedo Quindimil , Margarita Vázquez Brage , José Antonio Vilar Fernández , Juan Manuel Vilar Fernández

Editorial: Pirámide