Guía docente de Estadística (2461117)

Se recomienda tener cursada la asignatura Cálculo.

Estadística descriptiva. Distribuciones de probabilidad. Inferencia estadística. Optimización en la Investigación Operativa.

Tema 1. ESTADÍSTICA UNIDIMENSIONAL

• Introducción. Conceptos básicos
• Distribución de frecuencias unidimensional
• Características de posición
• Características de dispersión
• Características de forma

Tema 2. ESTADÍSTICA BIDIMENSIONAL

• Distribución de frecuencias bidimensional
• Distribuciones marginales y condicionadas. Características
• Covarianza
• Independencia y dependencia estadística
• Regresión simple. Conceptos básicos
• Regresión lineal simple mínimo cuadrática. Ajuste de las rectas de regresión
• Ajuste de modelos no lineales
• Análisis de la correlación

Tema 3. PROBABILIDAD

• Introducción. Fenómenos aleatorios
• Nociones y resultados básicos
• Concepción axiomática de probabilidad. Asignación de probabilidades
• Probabilidad condicionada
• Teoremas básicos
• Independencia de sucesos

Tema 4. VARIABLE ALEATORIA

• Noción de variable aleatoria. Función de distribución
• Variables aleatorias discretas y continuas
• Esperanza Matemática. Otras características
• Vectores aleatorios. Independencia estocástica

Tema 5. MODELOS DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

• Modelos de probabilidad discretos: distribución de Bernouilli, Binomial, Poisson
• Modelos de probabilidad continuos: distribución Normal. Otras distribuciones
• Distribuciones univariantes relacionadas con la Normal

Tema 6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN

• Introducción a la Inferencia estadística. Nociones básicas
• Estadísticos muestrales y distribuciones en el muestreo.
• Muestreo en poblaciones Normales
• Estimación Puntual. Conceptos y resultados básicos
• Estimación por intervalos de confianza. Conceptos y resultados básicos
• Intervalos de confianza en poblaciones Normales

Tema 7. CONTRASTE DE HIPÓTESIS

• Generalidades. Conceptos básicos
• Pautas para la resolución de contrastes de hipótesis paramétricos
• Contrastes de hipótesis clásicos para los parámetros de una y dos poblaciones Normales independientes

Tema 8. INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL

• Introducción. Optimización en la Investigación operativa
• Planteamiento de un problema de Programación lineal
• Resolución de un problema de Programación lineal. El método gráfico
• El método Simplex

• Problemas en pizarra

Se realizarán sesiones de problemas en pizarra sobre los contenidos formativos del temario.

• Prácticas en ordenador

Se realizarán prácticas en ordenador sobre sobre los contenidos formativos del temario utilizando software estadístico y/o software libre.

• Cánavos, G.C. (2003). Probabilidad y Estadística. McGraw-Hill.
• Mendenhall, W. y Sincich, T. (2007). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Prentice Hall.
• Milton, J.S. y Arnold, J.C. (2004). Probabilidad y Estadística (con aplicaciones para Ingeniería y Ciencias computacionales). McGraw-Hill Interamericana.
• Montgomery, D.C. and Runger G.C. (2006) Applied Statistics and Probability engineers. Wiley and Sons.
• Peña Sánchez-Rivera, D. (2001). Estadística. Modelos y Métodos, Vol. 1. Alianza Editorial.
• Pérez C. (2001). Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice-Hall.
• Rosales Moreno, M.J. (2016). Estadística básica. Introducción a la Programación lineal. Editorial Técnica Avicam.
• Ross, S.M. (2007). Introducción a la Estadística. McGraw-Hill.
• Spiegel, M.R., Schiller, J. Srinivasan, R.V. (2002). Probability and Statistics. McGraw-Hill, New York.
• Walpole, R., Myers, R., Myers S.L. (2012). Probabilidad y Estadística para Ingenieros. Prentice Hall.

• Arreola Risa, J.S. y Arreola Risa, A. (2003). Programación lineal: una introducción a la toma de decisiones. International Thomson.
• Balbás de la Corte, A.; Gil, J.A. (2005). Programación matemática. Editorial AC.
• DeGroot, M.H. (2002). Probabilidad y Estadística. Adisson-Wesley.
• Fernández-Abascal, H., Guijarro, M., Rojo, J.L. y Sanz, J.A. (1994). Cálculo de probabilidades y Estadística. Ariel Economía S.A.
• González Manteiga, M.T. y Pérez de Vargas Luque, A, (2009). Estadística aplicada. Una visión instrumental. Ediciones Díaz de Santos.
• Peña Sánchez-Rivera, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial.
• Ríos-Insua, S., Mateos, A., Bielza, M. C. y Jiménez, A. Investigación Operativa. Modelos determinísticos y estocásticos. Centro de Estudios Ramón Areces, 2004.

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Se utilizará un sistema de evaluación diversificado, seleccionando las técnicas de evaluación más adecuadas que permitan poner de manifiesto los diferentes conocimientos y capacidades adquiridos por el alumnado al cursar la asignatura.

La calificación global, que responde a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación de la asignatura, se detalla a continuación.

• Examen final de teoría y problemas: 70%
• Pruebas de evaluación continua (cuestiones teóricas y problemas que serán resueltos y entregados en el aula): 20%
• Evaluación de las prácticas en ordenador: 10%. Cada sesión de prácticas en ordenador será evaluada a su finalización en el aula (4%). Además, se realizarán dos pruebas de evaluación continua que valorarán competencias adquiridas (6%).

Para superar la asignatura, el alumno debe obtener en el examen final una puntuación mínima superior a 3 sobre 7 puntos. En caso contrario, la calificación final será la menor entre la calificación obtenida según la ponderación expuesta y 4.5 (suspenso).

El alumno que decida no presentarse al examen final de teoría y problemas de la asignatura, tendrá la calificación “No presentado”.

La evaluación en las convocatorias extraordinarias consistirá en:

• Examen de teoría y problemas: 90%
• Examen de prácticas en ordenador: 10%

El alumno que decida no presentarse al examen de teoría y problemas obtendrá la calificación “No presentado”.

La evaluación única final, a la que el alumno se puede acoger en los casos indicados en la “Normativa de Evaluación y de Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada (art. 8)” consistirá en:

• Examen de teoría y problemas: 90%
• Examen de prácticas en ordenador: 10%

El alumno que decida no presentarse al examen de teoría y problemas obtendrá la calificación “No presentado”.