Guía docente de Estadística Descriptiva (2231111)

Curso 2025/2026
Fecha de aprobación: 25/06/2025

Grado

Grado en Estadística

Rama

Ciencias

Módulo

Formación Básica

Materia

Matemáticas

Curso

1

Semestre

1

Créditos

6

Tipo

Troncal

Profesorado

Teórico

Juan Antonio Maldonado Jurado. Grupo: A

Práctico

  • Juan Antonio Maldonado Jurado Grupos: 2 y 3
  • Yolanda Román Montoya Grupo: 1

Tutorías

Juan Antonio Maldonado Jurado

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Yolanda Román Montoya

Email
  • Primer semestre
    • Lunes de 09:00 a 10:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
    • Martes
      • 09:00 a 10:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
      • 12:00 a 13:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
    • Miércoles de 11:00 a 13:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
    • Jueves de 10:00 a 11:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
  • Segundo semestre
    • Lunes de 10:00 a 13:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
    • Martes de 10:00 a 11:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
    • Miércoles de 10:00 a 11:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)
    • Jueves de 09:00 a 10:00 (Dpcho. 26, Dpto. de Estadística e Io - Fac. de Ciencias)

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

  • Estadística Descriptiva univariante: métodos gráficos y numéricos.
  • Estadística Descriptiva multivariante: métodos gráficos y numéricos.
  • Números índice.

Competencias

Competencias Generales

  • CG01. CG01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos módulos que, partiendo de la base de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se desarrollan en la propuesta de título de Grado en Estadística que se presenta. 
  • CG02. CG02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de la Estadística y ámbitos en que esta se aplica directamente.  
  • CG03. CG03. Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.  
  • CG04. CG04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.  
  • CG05. CG05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.  
  • CG06. CG06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.  
  • CG08. CG08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica. 

Competencias Específicas

  • CE01. CE01. Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones. 
  • CE02. CE02. Conocer, saber seleccionar y saber aplicar, técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico. 
  • CE03. CE03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales. 
  • CE04. CE04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales, así como conocer herramientas de validación de los mismos. 
  • CE06. CE06. Comprender y utilizar básicamente el lenguaje matemático. 
  • CE07. CE07. Conocer los conceptos y herramientas matemáticas necesarias para el estudio de los aspectos teóricos y prácticos de la Probabilidad, la Estadística y la Investigación Operativa. 
  • CE08. CE08. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, bases de datos, visualización gráfica y optimización, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas. 
  • CE09. CE09. Conocer los conceptos básicos y habilidades propias de un ámbito científico o social en el que la Estadística o la Investigación operativa sean una herramienta fundamental. 
  • CE10. CE10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y del secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional como profesionales de la Estadística. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Saber resumir e interpretar la información contenida en un conjunto de datos.
  • Representar gráfica y numéricamente conjuntos de datos univariantes y bivariantes.

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  • Tema 1. Estadística Descriptiva Unidimensional.
    • Introducción a la Estadística.
    • Distribución de frecuencias. Tablas estadísticas
    • Representaciones gráficas
    • Medidas de posición
    • Medidas de dispersión
    • Medidas de forma
  • Tema 2. Estadística Descriptiva Bidimensional.
    • Distribuciones bidimensionales: Marginales y condicionadas.
    • Representaciones gráficas.
    • Independencia estadística.
    • Momentos bidimensionales.
    • Regresión y correlación.
    • Medidas de asociación.
  • Tema 3. Números índice.
    • Introducción.
    • Índices simples
    • Índices compuestos
    • Deflación de series

Práctico

  • Resolución de problemas relativos al Temario teórico.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Abad, F. y Vargas, M. (1992). Estadística, Júfer
  • Calot, G. (1988). Curso de Estadística Descriptiva. Paraninfo. Madrid.
  • Casas Sánchez, J.M. y Santos Peña, J. (1995). Introducción a la Estadística para Economía y Administración de Empresas. Ed. Centro de Estudios Ramón Areces S.A.
  • Hermoso Gutiérrez, J.A. y Hernández Bastida, A. (2000). Curso básico de Estadística Descriptiva y Probabilidad. Némesis.
  • Martínez Álvarez, F. y Martínez Álvarez, M.C. (2013). Problemas de Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. Godel impresiones digitales.
  • Milton, J.S., Arnold, J.C. (2004). Probabilidad y Estadística (con aplicaciones para Ingeniería y Ciencias Computacionales). McGraw-Hill Interamericana, México.
  • Tomeo, V. y Uña. I. (2009). Estadística Descriptiva, Garceta

Bibliografía complementaria

  • Casa, E. (1994). 200 problemas de Estadística Descriptiva. Vicens-Vives. Madrid
  • Cuadras, C.M. (1995). Problemas de Probabilidad y Estadística. Vol.1: Probabilidades. PPU, Barcelona.
  • Mann, P.S. (2005). Introductory statistics: using technology, John Wiley & Sons (2005)
  • Martín Guzmán, M.P. y Martín Pliego, F.J. (1989). Curso básico de Estadística Económica. AC. Madrid.
  • Martínez Álvarez, C. y Martínez Álvarez, F. (2014). Apuntes de Estadística y Optimización. Ed. Godel impresiones digitales S.L.
  • Weinberg, S., Harel, D and Abramowitz, S.K. 2021. Statistics using R. An integrative approach. Cambridge University Press

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01. MD1. Lección magistral/expositiva 
  • MD02. MD2. Sesiones de discusión y debate 
  • MD03. MD3. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD04. MD4. Prácticas en sala de informática 
  • MD05. MD5. Seminarios 
  • MD06. MD6. Ejercicios de simulación 
  • MD08. MD8. Realización de trabajos en grupo 
  • MD09. MD9. Realización de trabajos individuales 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación Ordinaria

Pruebas finales: Examen teórico-práctico: 70%

Para la parte del trabajo autónomo y participación en actividades de clase, se evaluarán ejercicios de entrega y/o de control así como la participación activa del alumno en la actividad docente. La ponderación de este bloque será del 30%. Dentro de este apartado, la participación activa del alumno se evaluará con un 5%.

Evaluación Extraordinaria

  • Examen teórico-práctico. Ponderación en la calificación final: 100%.

Evaluación única final

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” (Aprobada por el Consejo de Gobierno en su sesión de 20 de mayo de 2013) consistirá en un examen teórico-práctico. Ponderación en la calificación final: 100%.

Información adicional

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

Software Libre

Se utilizará el software libre R.