## 28910 - Statistics

### Syllabus Information

2021/22
Subject:
28910 - Statistics
Faculty / School:
201 - Escuela Politécnica Superior
Degree:
583 - Degree in Rural and Agri-Food Engineering
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
First semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

### 1.1. Aims of the course

The subject and its expected results respond to the following approaches and objectives:

It is intended, with the teaching of this subject, to provide tools that serve as a basis to build and / or study certain statistical models related to the Degree.

### 4.1. Methodological overview

Theory classes are expository. It will be developed according to the theoretical program. In the classes of problems, the methodology is fully participatory. For its realization is helpful consultation recommended both basic and additional bibliography.
Classes in group work practices for which implementation problems are solved is enhanced.
Autonomous and individual work is essential for the student.

The course includes the following learning tasks:

• Lectures and practice sessions solving problems in the classroom.

At the beginning of the semester, it provides the student teaching material for proper development of the classes.

### 4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

• Exploratory data analysis.
• Calculation of probabilities.
• Models of discrete and continuous distribution.
• Sampling and estimation.
• Confidence intervals.
• Hypothesis testing.
• Variance analysis.

### 4.4. Course planning and calendar

#### Schedule sessions and presentation of works

Type of activity / Week

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

### Total

In-class activity

60

Theory

3

3

3

3

3

3

3

2

1

1

1

1

1

1

1

30

Problems

1

1

1

1

1

1

1

2

3

3

3

3

3

3

27

Practice

3

3

Exámenes

Evaluation

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

90

Group work

TOTAL

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

150

Recommendations:

There will reprographic material

### 4.5. Bibliography and recommended resources

The updated recommended bibliography can be consulted in: http://psfunizar10.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=28910

### Información del Plan Docente

2021/22
Asignatura:
201 - Escuela Politécnica Superior
Titulación:
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:

### 1.1. Objetivos de la asignatura

#### La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

Se pretende, con la docencia de esta asignatura, proporcionar herramientas que sirvan de base para construir y/o estudiar ciertos modelos estadísticos relacionados con el Grado.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) y determinadas metas concretas, contribuyendo en cierta medida a su logro. Concretamente:

• Objetivo 4: Educación de calidad
• Meta 4.4  De aquí a 2030, aumentar considerablemente el número de jóvenes y adultos que tienen las competencias necesarias, en particular técnicas y profesionales, para acceder al empleo, el trabajo decente y el emprendimiento

### 1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La base general que proporciona esta asignatura sirve a otras asignaturas de este curso y todas las asignaturas de los posteriores que se sirvan de ellas.

### 1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Es aconsejable la asistencia a clase así como la participación activa del alumnado en las clases debido a que los temas están concatenados.

### 2.1. Competencias

#### Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería: estadística y optimización.

Adquisición de los conocimientos básicos sobre Distribución de probabilidad, Regresión y Correlación, Contraste de hipótesis, Análisis de varianza.

Capacidad de reconocer modelos en fenómenos aleatorios.

Aplicación de los conocimientos básicos sobre Distribución de probabilidad, Regresión y Correlación, Contraste de hipótesis, Análisis de varianza a los fenómenos de procesos relacionados con la ingeniería agroalimentaria.

Destreza en el conocimiento de modelos de probabilidad.

Capacidad para calcular y seleccionar la muestra necesaria.

Adquisición de destrezas para la gestión de las bases de datos.

Adquisición, desarrollo y ejercicio de las destrezas necesarias para la utilización de programas estadísticos.

#### El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

Interpreta cuantitativa y cualitativamente los resultados obtenidos en la resolución satisfactoria de determinados problemas basados en fenómenos y procesos relacionados con la Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural.

Estos resultados de aprendizaje están alineados con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4, meta 4.4, indicado en los objetivos de la asignatura. Con la consecución de los mismos, el alumnado habrá adquirido los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para poder abordar la resolución de determinados problemas relacionados con la Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural que requieran el uso de técnicas estadísticas.

### 2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Como asignatura de formación básica que es, sirve de sustento a un amplio grupo de asignaturas de  segundo curso y posteriores. Además, contribuye al entendimiento riguroso de ciertos procesos asociados a la ingeniería agroalimentaria y del medio rural, a través de la modelización y su análisis posterior. Esto lleva implícito el desarrollo de habilidades de pensamiento de orden superior como el razonamiento, la solución de problemas y el pensamiento crítico en el estudiante.

### 3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

#### El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

Los alumnos dispondrán de un examen de toda la asignatura en las convocatorias  correspondientes y en las fechas que a tal efecto impone la EPSH. La nota de dichos exámenes podrá ser modificada al alza en un máximo de un 15% de la misma al tener en cuenta la participación del alumno en clases y tutorías.

La prueba se valorará de 0 a 10 puntos y para aprobar habrá que tener una nota mínima final de 5.

### 4.1. Presentación metodológica general

#### El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

Las clases de teoría serán de tipo expositivo pero contando con la participación de los alumnos en ciertos procesos de razonamiento, deducciones... Se desarrollarán de acuerdo con el programa teórico.

En las clases de problemas se intenta que sean ellos los que expongan el planteamiento, la resolución, los resultados obtenidos y la interpretación de éstos, es decir, la metodología es totalmente participativa. Para su realización resulta de gran ayuda la consulta de la bibliografía recomendada tanto básica como complementaria.

En las clases de prácticas se potencia el trabajo en grupo para lo cual se resuelven problemas de aplicación, y se realizan algunas prácticas de ordenador. Estas sesiones serán supervisadas en todo momento por el profesorado

El trabajo autónomo e individual es imprescindible para que el estudiante reflexione, se haga responsable de su propio aprendizaje y procese la información con el grado de elaboración que sus características personales requieran.

#### El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

Sesiones teóricas y prácticas de resolución de problemas en el aula

Al comenzar el cuatrimestre, se le proporciona al alumno material docente para el adecuado desarrollo de las clases.

### 4.3. Programa

Análisis exploratorio de datos.

Modelos de distribución discretos y continuos.

Muestreo y estimación.

Intervalos de confianza.

Contrastes de hipótesis.

Análisis de Varianza.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

### Total

60

Teoría

3

3

3

3

3

3

3

2

1

1

1

1

1

1

1

30

Problemas

1

1

1

1

1

1

1

2

3

3

3

3

3

3

27

Prácticas

3

3

Exámenes

Evaluación

Trabajo individual:

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

6

90

Trabajo en  grupo

TOTAL

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

150

### Recomendaciones

Habrá material en reprografía

Las fechas de los exámenes de cada convocatoria vienen impuestos por el centro y se pueden consultar en la página correspondiente.