Ingeniería Matemática

Grado y Doble Grado. Curso 2019/2020.

ESTADÍSTICA APLICADA - 800702

Curso Académico 2019-20

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Comprender y utilizar el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG2 - Adquirir la capacidad básicas para enunciar resultados relevantes por su implicación práctica en distintos campos de la Matemática, para desarrollar nuevos métodos y para transmitir y transferir los conocimientos adquiridos.
CG3 - Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
CG4 - Asimilar la formulación de un nuevo objeto, modelo o método matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizarlos en diferentes contextos de aplicación.
CG5 - Saber abstraer en un modelo matemático las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango aplicabilidad y limitaciones.
Específicas
Conocer los principios básicos del diseño de experimentos y de los modelos de regresión
Conocer diversas técnicas y modelos para el análisis de datos multivariantes
Conocer los modelos iniciales de series temporales
Conocer los elementos del control de calidad
Manejar software estadístico y saber interpretar sus resultados

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
SI
Seminarios
SI
Clases prácticas
SI
Laboratorios
SI

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

5

Breve descriptor:

Se inicia al alumno en varios procedimientos de tratamiento de datos: Diseño Experimental, Modelos de Regresión, Analisis Multivariante, Control de Calidad y Series Temporales.

Requisitos

Se recomienda haber cursado las asignaturas: "Estadística" y "Probabilidad".

Objetivos

El alumno debe ser capaz de:
- manejar distintas herramientas estadísticas
- resolver problemas con software estadístico
- aplicar las herramientas estadísticas estudiadas a distintos ambitos científicos

Contenido

Diseño de Experimentos
Técnicas de regresión
Análisis multivariante
Modelos básicos de series temporales
Control de calidad de procesos

Evaluación

Examen final: 60%
Resolución de ejercicios, trabajos con software estadístico: 40% (se mantendrá para la convocatoria extraordinaria)

Bibliografía

- Peña, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial.
- Peña, D. (2010). Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial.
- Peña, D. (2005). Análisis de Series Temporales. Alianza Editorial.
- Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill.
- Brockwell, P.J. y Davis, R.A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting. Springer.
- Johnson, R.A. y Wichern, D.W. (2007). Applied Multivariate Analysis. Prentice Hall.
- Montgomery, D.C. (2001). Design and Analysis of Experiments. John Wiley.
- Montgomery, D.C.(2005). Introduction to Statistical Quality Control. John Wiley.
- Montgomery, D.C., Peck, E.A. y Vining, G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley.

Estructura

MódulosMaterias
CONTENIDOS COMPLEMENTARIOSCONTENIDOS COMPLEMENTARIOS
CONTENIDOS INTERMEDIOSESTADÍSTICA APLICADA

Grupos

Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Subgrupo U102/09/2019 - 18/12/2019MARTES 11:00 - 12:00INF2JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ
JUEVES 10:00 - 11:00INF1JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ
Subgrupo U202/09/2019 - 18/12/2019MARTES 10:00 - 11:00INF2JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ
JUEVES 11:00 - 12:00INF1JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ


Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único02/09/2019 - 18/12/2019LUNES 12:00 - 13:00B06JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ
MIÉRCOLES 12:00 - 13:00B06JUAN TINGUARO RODRIGUEZ GONZALEZ