28808 - Statistics

Teaching Plan Information

2023/24
Subject:
28808 - Statistics
Faculty / School:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Degree:
424 - Bachelor's Degree in Mechatronic Engineering
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

This subject introduces the student to the second great block of statistics, statistical inference based on the calculation of probabilities.

Starting from the possibility of occurrence of an event, the concept of probability associated with experiments in which there is some uncertainty about what will happen will be defined. From here we start in the study of probability, which in itself provides solutions to different problems. Probability Theory is the basis for the study of Statistical Inference , in which mathematical models will be provided to help us to know the different random variablesfrom the data of a sample.

The final objective is that the student integrates the basic knowledge that together with the skills in the tools used in the course, students will be able to make decisions as well as the elaboration of the necessary reports for professional development as a data engineer.

These approaches and objectives are aligned with the following Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) so that such that the acquisition of the learning outcomes of the subject provides training and competence to contribute to some extent to their achievement:

- Goal 4: Quality Education

2. Learning results

To pass this subject, students shall demonstrate they has acquired the following results:

• Application of the basic concepts of differential and integral calculus, linear algebra, statistic and probability. Knowledge of the specific mathematical sofware and its use on the problem solving.
• Knowledge of mathematical terminology, notation and methods.
• Critical analysis of the obtained results.

3. Syllabus

The content of the subject is as follows:

• Descriptive statistics.
• Probability.
• Random variables and probability distributions.
• Introduction to reliability theory.
• Point and interval estimation.
• Parametric and nonparametric hypothesis testing.
• Multiple linear regression.

Since the subject consists of 6 ECTS credits, and each one of them consists of 25 hours divided into 10 hours of tutored work and 15 hours of independent work, the face-to-face learning activities (theoretical classes, practical classes and seminars) and continuous assessment activities (participation controls and written tests) will occupy 60 hours during the semester.

Other face-to-face activities such as personal tutorials and non-face-to-face activities ones such as study for the assimilation of concepts and techniques, practice for familiarization with computer tools, problem solving and exam preparation, will require 90 hours of autonomous work by the student. All these activities should add up to the 150 hours necessary to achieve the learning results of the subject.

The specific and complete planning of the course will be made known to the students at the beginning of the term. All evaluation activities will then be fixed, except for schedule adjustments that will be notified well in advance . Also from the beginning of the term the dates of the official calls will be fixed from the address of the center.

5. Assessment system

At the beginning of the subject the student will choose one of the following two assessment methodologies:

• A continuous assessment system, which will be carried out throughout the entire teaching period.
• A global assessment test, reflecting the achievement of the learning results, at the end of the teaching period.

Continuous assessment system:

• Written tests: There will be two written tests along the term. They will deal with theoretical and/or practical aspects of the subject, their weight will be 60%. A minimum grade of 3 on each written test is required for to continue with the continuous assessment:
• Written test 1: It will take place on week 8 and will deal with the topics taught in the first 8 weeks of the subject.
• Written test 2: It will be held on week 15 and will deal with the topics taught in the second half of the subject.
• Participatory controls: Throughout the course the student will carry out participatory controls valued as a whole in a 20% of the final grade, which will consist of the realization of practical exercises.
• Applied work: Throughout the term, the student will carry out an applied work on the subjects of the subject, it weights 20% of the final grade.

Global assessment test: Students who have not passed the course with the continuous assessment system, must take a compulsory written test equivalent to the written tests described in point 1, whose weight in the final grade will be 80%. Likewise, they must submit the 2 applied papers required during the term.

Información del Plan Docente

2023/24
Asignatura:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Titulación:
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Matemáticas

1. Información básica de la asignatura

En esta asignatura se introduce al alumno en el segundo gran bloque de la estadística, la inferencia estadística apoyada en el cálculo de probabilidades.

Partiendo de la posibilidad de ocurrencia de un suceso se definirá el concepto de probabilidad asociado a experimentos en los que existe cierta incertidumbre sobre lo que ocurrirá. De aquí partimos en el estudio de la probabilidad, que en si misma proporciona soluciones para diferentes problemas. La Teoría de la Probabilidad es la base para el estudio de la Inferencia Estadística, en la que se proporcionarán modelos matemáticos que nos ayuden a conocer las distintas variables aleatorias partiendo de los datos de una muestra.

El objetivo final es que el alumno integre los conocimientos básicos que junto con la destreza en las herramientas utilizadas en la asignatura sea capaz de tomar decisiones así como la elaboración de informes necesarias para el desarrollo profesional como ingeniero de datos.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia para contribuir en cierta medida a su logro:

• Objetivo 4 Educación de calidad.

2. Resultados de aprendizaje

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

• Aplicación de los conceptos básicos del cálculo diferencial e integral, álgebra lineal, estadística y probabilidad.
• Conocimiento de software específico de las matemáticas y su uso en la resolución de problemas.
• Conocer la terminología, notación y métodos de las matemáticas.
• Análisis crítico de los resultados obtenidos.

3. Programa de la asignatura

El contenido de la asignatura será el siguiente:
• Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
• Introducción a la teoría de la fiabilidad.
• Estimación puntual y por intervalos.
• Contraste de hipótesis paramétricos y no paramétricos.
• Regresión lineal múltiple.

Puesto que la asignatura consta de 6 créditos ECTS, y cada uno de ellos consta de 25 horas divididas en 10 horas de trabajo tutelado y 15 horas de trabajo autónomo, las actividades de aprendizaje presenciales (clases teóricas, clases prácticas y seminarios) y las actividades de evaluación continua (controles de participación y pruebas escritas) ocuparán 60 horas durante el semestre.
Otras actividades presenciales como las tutorías personales y las no presenciales como el estudio para la asimilación de conceptos y técnicas, la práctica para la familiarización con las  herramientas informáticas, la resolución de problemas y la preparación de exámenes, requerirán 90 horas de trabajo autónomo del alumno. Todas estas actividades deben sumar las 150 horas necesarias para lograr los resultados de aprendizaje que persigue la asignatura.
La planificación concreta y completa de la asignatura se pondrá en conocimiento de los alumnos al comienzo del curso. Todas las actividades de evaluación quedarán entonces fijadas, salvo ajustes de calendario que se avisarán con la suficiente antelación. También desde el principio de curso quedarán fijadas las fechas de las convocatorias oficiales desde la dirección del centro.

5. Sistema de evaluación

Al comienzo de la asignatura el alumno/a elegirá una de las dos siguientes metodologías de evaluación:

• Un Sistema de Evaluación continua, que se realizara a lo largo de todo el periodo de enseñanza.
• Una prueba global de evaluación, que refleje la consecución de los resultados de aprendizaje, al término del periodo de enseñanza.

Sistema de Evaluación continua:

• Pruebas escritas: A lo largo del curso se realizarán dos pruebas escritas. Versarán sobre aspectos teóricos y/o prácticos de la asignatura, su peso será del 60%. Se necesita una nota mínima de 3 en cada prueba escrita para continuar con la evaluación continua:
• Prueba escrita 1: Se realizará la semana 8 y versará sobre la materia impartida en las primeras 8 semanas del curso.
• Prueba escrita 2: Se realizará la semana 15 y versará sobre la materia impartida en la segunda mitad del curso.
• Controles participativos: A lo largo del curso el alumno realizará controles de tipo participativo valorados en conjunto en un 20% de la nota final, que consistirán en la realización de ejercicios de tipo práctico.
• Trabajos aplicados: A lo largo del curso el alumno realizará 2 trabajos aplicados sobre materias de la asignatura, su valoración es un 20% de la nota final.
Prueba global de evaluación:  Los alumnos que no hayan superado la asignatura con el sistema de evaluación continua, deberán realizar en las convocatorias oficiales una prueba escrita de carácter obligatorio equivalente a las pruebas escritas descritas en el punto 1, cuyo peso en la nota final será del 80%. Así mismo, deberá entregar los 2 trabajos aplicados requeridos durante el curso.