Información general


Tipo de asignatura: básica

Coordinador:

trimestre:2

Créditos: 6

Profesorado: Moisés Burset Albareda

Descripción


La comprensión y la habilidad para analizar fenómenos aleatorios puede ser de gran relevancia en algunas ramas de la ingeniería informática, como en el procesado y análisis de información biológica (bioinformática). Hay procesos que, por su propia naturaleza, son aleatorios (como el estudio del tiempo que puede pasar hasta que una máquina se estropee, o qué tamaño tendrá un animal, ...) lo que, paradójicamente, no implica que no sean fenómenos tratables y / o modelizables.

Esta asignatura dispone de recursos metodológicos y digitales para hacer posible su continuidad en modalidad no presencial en el caso de ser necesario por motivos relacionados con la Covidien-19. De esta forma se asegurará la consecución de los mismos conocimientos y competencias que se especifican en este plan docente.

Resultados de aprendizaje


1.- Describir la estructura general de un estudio estadístico. Definir los objetivos, la adquisición de datos junto con una primera exploración de las mismas, analizarlas, extraer conclusiones y presentar los resultados (utilizando algún tipo de software de análisis de datos)

2.- Sintetizar la información (de forma gráfica y numérica) mediante estadística descriptiva

3.- Conocer cómo aplicar los principios básicos de la combinatoria, utilizando las propiedades principales de la teoría de las probabilidades, así como solucionar problemas concretos

4.- Identificar la distribución de referencia en un fenómeno aleatorio concreto

5.- Identificar las típicas situaciones de la distribución normal

6.- Resolver problemas de inferencia estadística, ya sea utilizando intervalos de confianza o tests de hipótesis.

 

 

 

Metodología de trabajo


Todos los conceptos teóricos de la materia expondrán en clases de teoría (grupos grandes) y / o en sesiones de laboratorio (grupos pequeños). En estas clases, ya discreción de los docentes, también se resolverán ejercicios y problemas de carácter más práctico. Asimismo, y siempre a discreción de los impartidores, se podrá pedir a los estudiantes que resuelvan, de manera individual o en grupo, problemas y / o ejercicios breves. Estas actividades, por su naturaleza breve y optativa, servirán al estudiante como instrumento de autoevaluación de su adquisición de los contenidos de la materia y podrán ser utilizados por parte del docente para valorarla.

 Los conceptos de carácter más práctico, y todo lo que en esencia se pueda considerar la aplicación práctica de los conceptos teóricos, serán trabajados en grupos pequeños (de laboratorio). En las sesiones que se programen al efecto se darán las herramientas adecuadas para resolver las actividades programadas. En ocasiones los estudiantes las deberán finalizar durante el tiempo de aprendizaje autónomo. Siempre que se considere oportuno se pondrá a disposición de los estudiantes actividades de tipo totalmente opcional que le ayuden a prepararse para las de carácter obligatorio.

 

contenidos


1.- Análisis de datos y estadística descriptiva

2.- Combinatoria y probabilidades

3.- Variables aleatorias discretas

4.- Variables aleatorias continuas

5.- Muestreo e inferencia estadística

6.- Modelos lineales: ANOVA

Actividades de aprendizaje


Los estudiantes recibirán un conjunto de actividades prácticas (ejercicios cortos, problemas, ...) que serán la base para las actividad de aprendizaje. A veces estas actividades serán resueltas en las sesiones de teoría, otras veces se resolverán en el laboratorio y en otras ocasiones se convertirán en trabajo individual para resolver después de clase. Aunque la mayoría de estas actividades serán opcionales, realizarlas será esencial para adquirir los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para poder aprobar la asignatura.

 

Con el objetivo de recoger evidencias del logro de los resultados de aprendizaje esperados se realizan las siguientes actividades de carácter evaluativo:

 

Exam = Prueba escrita (Examen)

Habrá un examen final de toda la asignatura. Este examen tendrá una recuperación si se ha suspendido.

A nivel competencial se detallan las competencias en las que incide esta actividad: B1, EFB1, T1 y T2

 

Lab = Prácticas de laboratorio

Las prácticas permitirán al estudiante comprender un problema (o varios) que implique un proyecto de análisis de datos así como su resolución haciendo uso de software de análisis de datos.

A nivel competencial se detallan las competencias en las que incide esta actividad: Competencias Básicas Generales: B1; Competencia Específica: EFB1, y las Competencias transversalsT1 y T2

 

Proy = Presentación de un proyecto de análisis de datos

Los estudiantes presentarán un problema de análisis de datos describiendo todas y cada una de las etapas que han desarrollado. Se entregará el código, el documento de trabajo y la presentación realizada

A nivel competencial se detallan las competencias en las que incide esta actividad: Competencias Básicas Generales: B1; Competencia Específica: EFB1, y las Competencias transversalsT1 y T2

 

 

 

Observaciones:

Para superar las actividades evaluativas, los estudiantes deberán demostrar el nivel MECES - 2:

• (punto c) tener la capacidad de recopilar e interpretar datos e informaciones sobre las que fundamentar sus conclusiones incluyendo, cuando sea necesario y sea pertinente, la reflexión sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito de su campo de estudio

• (punto e) saber comunicar a todo tipo de audiencias (especializadas o no) de manera clara y precisa, conocimientos, metodologías, ideas, problemas y soluciones en el ámbito de su campo de estudio;

• (punto f) ser capaces de identificar sus propias necesidades formativas en su campo de estudio y entorno laboral o profesional y de organizar su propio aprendizaje con un alto grado de autonomía en todo tipo de contextos

 

Para cada actividad, los docentes informarán de las normas y condiciones particulares que las rigen

Las actividades unipersonales presuponen el compromiso del estudiante de realizarlas de manera individual y sin ningún tipo de colaboración con otras personas. Se considerarán suspendidas (calificación 0) todas aquellas actividades en que el estudiante no se ajuste a este compromiso de individualidad, independientemente de su papel (emisor o receptor) y sin que ello excluya la posible aplicación de otras sanciones de acuerdo con el Régimen Disciplinario vigente.

Igualmente, las actividades que se deban realizar en grupo presuponen el compromiso por parte de los estudiantes que lo integran de realizarlas en el seno del grupo y sin ningún tipo de colaboración con otros grupos o personas que sean ajenas (individualidad grupal). Se considerarán suspendidas (calificación 0) todas aquellas actividades en las que el grupo no haya respetado este compromiso con independencia de su papel (emisor o receptor) y sin que ello excluya la posible aplicación de otras sanciones de acuerdo con el Régimen Disciplinario vigente.

En el caso de actividades que puedan hacerse en grupo, cuando en alguna de ellas no se respete el compromiso de individualidad grupal y / o utilicen medios fraudulentos en su realización, la calificación de la actividad será, para todos los miembros del grupo, de 0 puntos (nota actividad = 0) y sin que ello excluya la posible aplicación de otras sanciones de acuerdo con el Régimen Disciplinario vigente.

Cualquier actividad no entregada se considerará puntuada con cero puntos

Es potestativo de los docentes aceptar o no entregas fuera de los plazos que se indiquen. En caso de que estas entregas fuera de plazo se acepten, es potestad del docente decidir si aplica alguna penalización y la cuantía de esta

Sistema de evaluación


La calificación final es la suma ponderada de las calificaciones de las actividades de aprendizaje:

Q = 0.70 Exam + 0.15:0.15 Lab + XNUMX:XNUMX Proy

 

Observaciones relativas a la Recuperación

La parte de teoría de la asignatura (Exam) sí es recuperable. El resto de partes no son recuperables. Para los estudiantes que asistan al examen de recuperación su calificación será la obtenida en esta prueba y su calificación final (Q) se calculará con las fórmulas anteriormente detalladas, aunque en ningún caso será superior a 7.

Bibliografía


básico

Hossein Pishro-Nik, Introduction to Probability, Statistics, and Random Processes. Kappa Research, LLC 2014

MICHAEL BARON. Probability and Statistics for Computer Scientists. 2nd Ed. CRC Press 2014

Joseph K. Blitzstein, Jessica Hwang, Introduction to Probability, Chapman & Hall / CRC Texts in Statistical Science Har / Psc Edition 2014

Complementario

Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoit liquet; The R Software: Fundamentals of Programming and Statistical Analysis (Statistics and Computing), springer 2013th Edition