Informació general


Tipus d'assignatura: Bàsica

Coordinador: Adso Fernández Baena

Trimestre: Segon trimestre

Crèdits: 6

Professorat: 

Moisès Burset Albareda
Xavier Font Aragonés 

Competències


Competències bàsiques
  • B1_Que els estudiants hagin demostrat tenir i comprendre coneixements en una àrea d'estudi que tingui la seva base en l'educació secundaria general, i s'acostumi a trobar a un nivell que, tot i que amb el suport de llibre de text avançats, inclogui també alguns aspectes que impliquen coneixements procedents de la vanguardia del seu camp d'estudi

     

  • B3_Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seva àrea d'estudi), per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes rellevants de caire social, científica o ètica

     

  • B4_Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tan especialitzat com no especialitzat

     

Competències específiques
  • EFB1_Capacitat per a la resolució dels problemes matemàtics que puguin plantejar-se a l'enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre: àlgebra lineal, càlcul diferencial i integral, mètodes numèrics, algorítmica numèrica, estadística i optimització

     

Competències transversals
  • T1_Que els estudiants coneixin un tercer idioma, que serà preferentment l'anglès, amb un nivell adequat de forma oral i per escrit, d'acord amb les necessitats que tindran les graduades i els graduats a cada titulació

     

  • T2_Que els estudiants tinguin capacitat per a treballar com a membres d'un equip interidisciplinar ja sigui com un membres més, o realitzant tasques de direcció amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, assumint compromisos tenint en compte els recursos disponibles

     

Descripció


L'assignatura com a disciplina de la ciència encarregada d'aprendre de les dades i analitzar els fenòmens amb incertesa s'ha beneficiat moltíssim dels avenços en computació i informàtica. Aquesta assignatura dona les bases per sintetitzar la informació, resoldre problemes on hi ha presència de fenòmens aleatoris i obra la porta a conceptes més avançats de Machine Learning. Es veurà la teoria de la probabilitat i l'estudi de les diferents distribucions de probabilitat per a resoldre problemes. Es donaran exemples aplicats de mostreig i d’inferència estadística aplicats en àmbits propers a les àrees de la titulació.

Aquesta assignatura disposa de recursos metodològics i digitals per fer possible la seva continuïtat en modalitat no presencial en el cas de ser necessari per motius relacionats amb la Covid-19. D'aquesta forma s'assegurarà l'assoliment dels mateixos coneixements i competències que s'especifiquen en aquest pla docent.

Resultats d'aprenentatge


A nivell general, aquesta assignatura contribueix als següents resultats d’aprenentatge especificats per a la matèria a la qual pertany (Fonaments Científics)

 

Ra1: Descriure l'estructura general d'un anàlisi estadístic on hi intervenen la definició dels objectius, la captura de dades, l'anàlisi previ, així com la resolució i presentació de resultats fent ús de software d'anàlisi de dades.

 

Ra2: Usar l'estadística descriptiva per sintetitzar informació, tant des de la perspectiva gràfica com numèrica

 

Ra3: Conèixer i saber aplicar els principis bàsics de combinatòria, així com usar les principals propietats de la Teoria de la Probabilitat per a resoldre problemes.

 

Ra4: Resoldre problemes de fenòmens aleatoris amb la identificació de la distribució de referència.

 

Ra5: Identificar, usar i representar la distribució gaussiana.

 

Ra6: Aplicar conceptes de simulació (Monte Carlo) i mostreig en la resolució de problemes.

 

Ra7: Resoldre problemes d'inferència estadística mitjançant intervals de confiança i contrastos d'hipòtesis.

 

Metodologia de treball


Tots els conceptes teòrics de la matèria s'exposaran en classes de teoria (grups grans) i/o en sessions de laboratori (grups petits). En aquestes classes, i a discreció dels docents impartidors, també es resoldran exercicis i problemes de caire més pràctic. Així mateix i sempre a discreció dels impartidors, es podrà demanar als estudiants que resolguin, de manera individual o en grup, problemes i/o exercicis breus. Aquestes activitats, que per la seva naturalesa d'optativitat i brevetat serviran a l'estudiant com a instrument d'autoavaluació del seu assoliment dels continguts de la matèria i podran ser utilitzades per part del docent per valorar-la.

 

 Els conceptes de caire més pràctic i tot el que en essència es pugui considerar l'aplicació pràctica dels conceptes teòrics seran treballats en grups petits (de laboratori). En les sessions que es programin a aquest efecte es donaran les eines escaients per a resoldre les activitats programades. En ocasions els estudiants les hauran de finalitzar durant el temps d’aprenentatge autònom. Sempre que es consideri escaient es posarà a disposició dels estudiants activitats de caire totalment opcional que l’ajudin a preparar i a preparar-se per a les de caire obligatori.

Continguts


1.- Anàlisi de Dades i Estadística Descriptiva

2.- Probabilitat i Combinatòria

3.- Variable Aleatòria Discreta

4.- Variable Aleatòria Continua

5.- Mostreig i Inferència Estadística

6.- Models Lineals: ANOVA

Activitats d'aprenentatge


Es posa a disposició dels estudiants tot un seguit d'activitats de caire eminentment pràctic (exercicis curts, problemes...) que són la base de les activitats d'aprenentatge de l'assignatura. Aquestes activitats els estudiants/es les hauran de resoldre, sovint de manera no presencial, seguint les indicacions dels docents i també seran treballades a classe, ja sia com a exemples en les sessions de teoria, ja sia en les sessions de laboratori. Si bé aquestes activitats tindran caràcter optatiu (els docents no en verificaran de manera individualitzada la realització per part dels estudiants), seran imprescindibles per assolir els coneixements teorico-pràctics de l'assignatura.

Amb l’objectiu de recollir evidències de l’assoliment dels resultats d’aprenentatge esperats es realitzen les següents activitats de caràcter avaluatiu:

 

PeX = Prova escrita (Examen)

La prova inclourà els continguts associats als resultats d’aprenentatge següents: Ra2, Ra3, Ra4, Ra5 i Ra7

A nivell competencial es detallen les competències en les que incideix aquesta activitat: B1, EFB1, T1 y T2

 

PLab = Pràctiques Laboratori

Les pràctiques permetran a l’estudiant comprendre un problema (o diversos) que impliqui un projecte d’anàlisi de dades així com la seva resolució fent us de software d’anàlisi de dades.

Evidència dels resultats d’aprenentatge: Ra1, Ra2, Ra5, Ra6 i Ra7

A nivell competencial es detallen les competències en les que incideix aquesta activitat: Competències Bàsiques Generals: B1; Competència Específica: EFB1, i les Competències transversalsT1 i T2

 

Proj = Presentació Projecte Anàlisi de Dades

Els estudiants presentaran un problema d’anàlisi de dades descrivint totes i cadascuna de les etapes que han desenvolupat. Es lliurarà el codi, el document de treball i la presentació realitzada

Evidència dels resultats d’aprenentatge: Ra1, Ra2, Ra3, Ra4, Ra5, Ra6 i Ra7

A nivell competencial es detallen les competències en les que incideix aquesta activitat: Competències Bàsiques Generals: B1; Competència Específica: EFB1, i les Competències transversalsT1 i T2

 

ExiP = Exercicis i participació a classe

Els estudiants i/o grups que participin en la resolució de problemes

Evidència dels resultats d’aprenentatge: Ra2, Ra3, Ra4, Ra5 i Ra7

A nivell competencial es detallen les competències en les que incideix aquesta activitat: Competències Bàsiques Generals: B1; Competència Específica: EFB1, i les Competències transversalsT1 i T2

 

Form = Lliurament de diversos formularis

Els estudiants sintetitzaran els continguts de tots els continguts vistos a l’assignatura.

Evidència dels resultats d’aprenentatge: Ra2, Ra3, Ra4, Ra5 i Ra7

 

A nivell competencial es detallen les competències en les que incideix aquesta activitat: Competències Bàsiques Generals: B1, B3 i B4; Competència Específica: EFB1, i la Competència transversal T1

 

Observacions:

Per superar les activitats avaluatives, els estudiants hauran de demostrar el Nivell MECES - 2:

• (punt c) tenir la capacitat de recopilar i interpretar dades i informacions sobre les que fonamentar les seves conclusions incloent-hi, quan calgui i sigui pertinent, la reflexió sobre assumptes d'índole social, científica o ètica en l'àmbit del seu camp d'estudi

• (punt e) saber comunicar a tot tipus d'audiències (especialitzades o no) de manera clara i precisa, coneixements, metodologies, idees, problemes i solucions en l'àmbit del seu camp d'estudi;

• (punt f) ser capaços d'identificar les seves pròpies necessitats formatives en el seu camp d'estudi i entorn laboral o professional i d'organitzar el seu propi aprenentatge amb un alt grau d'autonomia en tot tipus de contextos

 

Per a cada activitat, els docents n'informaran de les normes i condicions particulars que les regeixin

Les activitats unipersonals pressuposen el compromís de l'estudiant de realitzar-les de manera individual i sense cap mena de col·laboració amb d’altres persones. Es consideraran suspeses (qualificació 0) totes aquelles activitats en què l'estudiant no s'ajusti a aquest compromís d’individualitat, independentment del seu paper (emissor o receptor) i sense que això exclogui la possible aplicació d’altres sancions d’acord amb el Règim Disciplinari vigent.

Igualment, les activitats que s'hagin de realitzar en grup pressuposen el compromís per part dels estudiants que l'integren de realitzar-les en el si del grup i sense cap mena de col·laboració amb d’altres grups o persones que en siguin alienes (individualitat grupal). Es consideraran suspeses (qualificació 0) totes aquelles activitats en què el grup no hagi respectat aquest compromís amb independència del seu paper (emissor o receptor) i sense que això exclogui la possible aplicació d’altres sancions d’acord amb el Règim Disciplinari vigent.

En el cas d’activitats que puguin fer-se en grup, quan en alguna d’elles no es respecti el compromís d’individualitat grupal i/o s’utilitzin mitjans fraudulents en la seva realització, la qualificació de l’activitat  serà, per a tots els membres del grup, de 0 punts (Nota Activitat=0) i sense que això exclogui la possible aplicació d’altres sancions d’acord amb el Règim Disciplinari vigent.

 

Qualsevol activitat no lliurada es considerarà puntuada amb zero punts

És potestatiu dels docents acceptar o no lliuraments fora dels terminis que s'indiquin. En el cas que aquests lliuraments fora de termini s'acceptin, és potestatiu del docent decidir si aplica alguna penalització i la quantia d'aquesta

Sistema d'avaluació


La qualificació final és la suma ponderada de les qualificacions de les activitats d’aprenentatge:

 

Q = 0.50 PeX + 0.15 PLab + 0.20 Proj + 0.10 ExiP + 0.05 Form

 

 

Observacions relatives a la Recuperació

 

La part de teoria de l’assignatura (PeX) sí que és recuperable. La resta de parts no son recuperables. Per als estudiants que assisteixin a l’examen de recuperació la seva qualificació (PeX) serà la obtinguda en aquesta prova i la seva qualificació final (Q) es calcularà amb les fórmules anteriorment detallades i en cap cas no serà superior a 7.

Bibliografia


Bàsic

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

Complementary

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