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Academic Year/course: 2019/20

297 - Degree in Optics and Optometry

26813 - Statistical Methods for Optics and Optometry


Syllabus Information

Academic Year:
2019/20
Subject:
26813 - Statistical Methods for Optics and Optometry
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
297 - Degree in Optics and Optometry
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
Second semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

Professors will provide sufficient material of interest in order that the student can find real (or close to real) applications of statistics.

Ongoing work will be motivated.

Lecture sessions with the whole group in which the main concepts will be presented, together with some problems in which these concepts will be applied.

Into the previous lecture sessions the main difficulties arising to the students in the resolution of the problems and questions proposed will be discussed, trying to detect the main errors in the resolutions, as well as which questions have been solved satisfactorily.

Practical classes with few students, developed in computer labs, to analyze data coming from real problems, as well as simulation studies, in order that the student can understand the basic properties explained (without proof) in the lecture sessions.

Tutorial sessions to discuss issues concerning difficulties in the learning process, to correct ways of working, to monitorize the practical work assigned to the student, etc…

4.2. Learning tasks

Two hours per week of lectures with the whole group.  The students will be provided previously with lecture notes with the main concepts and simple illustrative examples.

Two hours per week of practical sessions in computer lab.  The students will be provided previously with scripts for these sessions as well as with the simulation experiments to be developed in class.

Problem solving sessions. Previous lists of problems will be delivered to the student.

Individual coaching, personal study and work, work in groups, etc…,

4.3. Syllabus

The thematic parts of the subject are the following:

Part 1. (5 weeks) Introduction to Statistics.  Types of studies, of data, of posible variables. Descriptive numerical and graphical analysis of a statistical variable.  Bivariate analysis: Independence-association, correlation, regression.

Part 2. (4 weeks) . Games of chance.  Probability and basic rules.  Conditional probability and independece.  Probabilistic model. Random variables and vectors.  Characterization of their probability distribution. Law of large numbers and Central Limit Theorem.  Discrete and continuous models more relevant.

Part 3. (6 weeks)  Population and sample. Random sample.  Statistical model for a data set.  Point and interval estimation of parameters.  Hypothesis testing. Comparisons of two groups: t tests and Rank tests.  Inference with categorical data. Computation of sampling size

4.4. Course planning and calendar

The Schedule of lectures and practical sessions will be previously announced in the web page of the faculty, as well as the web page of the course.

A mid-term exam will be done.  The exam date will be previously announced through the web page of the course.

 

4.5. Bibliography and recommended resources

BB

Devore, Jay L.. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / Jay L. Devore . 6ª ed. México [etc.] : International Thomson Editores, cop. 2005

BB

Horra Navarro, Julian de la. Estadística aplicada / Julián de la Horra Navarro . - 3ª ed. Madrid : Diaz de Santos, 2003

BB

Libro blanco de la visión en España [2009] / Visión y Vida, FEDAO Madrid : Visión y Vida, 2009

BB

Moore, David S.. Estadística aplicada básica / David S. Moore . - 2ª ed. Barcelona : Antoni Bosch, D.L. 2005

BB

Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Fundamentos de estadística / Daniel Peña . - 1ª ed., 1ª reimp. Madrid : Alianza, 2005


Curso Académico: 2019/20

297 - Graduado en Óptica y Optometría

26813 - Métodos estadísticos para óptica y optometría


Información del Plan Docente

Año académico:
2019/20
Asignatura:
26813 - Métodos estadísticos para óptica y optometría
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
297 - Graduado en Óptica y Optometría
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Estadística

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

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

El objetivo es que el estudiante entienda qué tipo de problemas requieren de la Estadística y cómo opera ésta para tratar esos problemas:

 

1.     En el ejercicio profesional se van a encontrar rodeados de información sobre fenómenos de su interés pero la información cruda no significa conocimiento. Convertir la información en conocimiento es un proceso no inmediato ni trivial, en el que es necesaria la Estadística.

2.     Una característica habitual de la información que observamos es su gran variabilidad (que puede resultar inexplicable en una primera aproximación). La Estadística nos ayuda a distinguir qué parte de esa variabilidad se explica por factores conocidos (que en ocasiones se pueden controlar) y cuál no. Esto puede ser útil para diseñar u optimizar procesos.

3.     Los científicos quieren obtener conclusiones válidas para colectivos muy amplios (una población) que, por su tamaño, costes, etc., no es posible estudiar exhaustivamente. La estrategia habitual consiste en examinar una muestra de individuos extraídos de la población de interés, estudiar el problema en ella y obtener los resultados. La Estadística permite inferir de los resultados muestrales conclusiones para la población objetivo dando, en términos de probabilidad, una medida del error que se puede cometer.  

 

Para abordar estas tres cuestiones se ha diseñado un curso introductorio con tres bloques de contenidos: Nociones de Estadística Descriptiva; Introducción a los Modelos Estocásticos y Estadísticos; Elementos de Inferencia Estadística.

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura es una materia de carácter instrumental en una titulación que se encuentra entre dos campos, las ciencias experimentales y las ciencias de la salud. Ambas son áreas de carácter científico donde se maneja información cuantitativa y cualitativa. En ese entorno, la Estadística es una herramienta metodológica de gran interés, necesaria para algunas de las actividades profesionales de los graduados.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

La asignatura no tiene ningún requisito previo esencial; se recomienda haber seguido el curso de Matemáticas que se imparte en primer curso del grado, conocimientos básicos de Inglés (que permitan la comprensión de un texto técnico) y de Informática (estar familiarizado con el uso de un ordenador).

 

En cuanto a la marcha del curso, se recomienda la asistencia atenta a las clases teóricas y prácticas y trabajar de manera continuada el material, apuntes, guiones de prácticas, hojas de problemas, que se suministre.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

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

Identificar los elementos de un problema estadístico en el campo de la Óptica y la Optometría.

Realizar, utilizando un programa estadístico, análisis de los datos de un problema real y escribir un informe final presentando sus resultados.

Interpretar los resultados de un análisis estadístico en un trabajo o informe de Optometría.

Diseñar estudios estadísticos sencillos, ser capaz de aprender nuevas técnicas y, si la complejidad del problema lo requiere, saber cómo buscar la ayuda de un especialista con el que sabrá comunicarse e interaccionar.

2.2. Resultados de aprendizaje

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

Comprende los objetivos y la estructura de un análisis estadístico y utiliza correctamente los conceptos básicos asociados: población, muestra, experimento, variable, modelo, probabilidad, parámetro, estimación, hipótesis, test, p-valor, etc.

 Sabe realizar un análisis descriptivo de las variables de un problema, separadamente y estudiando por parejas su relación, utilizando las herramientas gráficas y las medidas numéricas adecuadas. Con muestras pequeñas debe ser capaz de realizar ese análisis con la ayuda de una calculadora (u hoja de cálculo) y, en general, utilizando un ordenador con un programa estadístico.

Sabe formular un modelo estocástico para situaciones aleatorias básicas, calcular probabilidades y describir la variabilidad observada en los datos mediante variables aleatorias.

Está familiarizado con las distribuciones más usuales: Bernoulli, Binomial,  Exponencial, Normal, Chi cuadrado, t de Student, etc.

Sabe resolver problemas de inferencia básicos en situaciones sencillas: estimación de parámetros, comparación de medias, varianzas y proporciones, selección de una distribución para unos datos, chequeo de la independencia de dos variables, determinación del tamaño de muestra, etc.

Comprende y sabe explicar las conclusiones de un artículo científico o informe técnico del campo de la optometría donde se realice un análisis estadístico de un tipo similar a los vistos en la asignatura.

Sabe hacer un análisis global de un conjunto de datos adecuado y presentar por escrito la descripción del proceso seguido y las conclusiones alcanzadas.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura son importantes porque muestran la forma en que de un modo científico, con la ayuda de la Estadística, se obtiene conocimiento sobre los problemas, se hacen hipótesis y se toman decisiones en situaciones en las que existe incertidumbre

3. Evaluación

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

 

Se realizará una prueba intermedia durante el periodo docente, para evaluar la comprensión de los conceptos y el manejo de las técnicas aprendidas.  Esta prueba cubrirá la mitad del temario, aproximadamente.  Caso de aprobar dicha prueba, ésta será eliminatoria de materia para las convocatorias de junio y septiembre.

El alumno puede incrementar su nota (hasta un punto) a través de actividades a lo largo del curso que éste irá resolviendo y entregando al profesor.

Se realizará una prueba global en las convocatorias oficiales.  Los alumnos que hayan aprobado la prueba intermedia podrán examinarse sólo de la segunda parte.  En este caso, la nota será el promedio de las dos partes, siendo necesaria una nota igual o superior a cuatro en cada una de ellas para promediar.  El alumno aprobará si la nota de examen más la nota obtenida en la evaluación de actividades del punto 2, es igual o superior a 5.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

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

Suministrar material práctico abundante y de interés para que el estudiante pueda encontrar, en situaciones aproximadamente reales, ejemplos de aplicación práctica de la Estadística.

 

Motivar el trabajo continuado.

 

Clases con el grupo completo dedicadas a presentar los conceptos y a enseñar a resolver problemas tipo. Periodos de esas clases se dedicarán a revisar, entre todos, los problemas y cuestiones que los estudiantes hayan intentado resolver, viendo cómo han conseguido el éxito y cómo no, cuáles son las causas más frecuentes de error, etc.

 

Clases en grupos reducido, desarrolladas en aula informática, dedicadas a realizar análisis prácticos de conjuntos de datos provenientes de problemas reales y a comprobar empíricamente, mediante experimentos de simulación, propiedades básicas explicadas (sin demostración) en las sesiones teóricas.

 

Sesiones de tutoría para discutir sobre las dificultades de aprendizaje, corregir formas de trabajar, hacer el seguimiento del trabajo práctico asignado, etc.

4.2. Actividades de aprendizaje

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

2 horas semanales de clase teórica con el grupo completo. Los estudiantes dispondrán con antelación de apuntes del curso donde estarán los conceptos y ejemplos sencillos ilustrativos.

2 horas semanales de clase práctica en aula informática.

Los estudiantes dispondrán con antelación de guiones de la práctica correspondiente y de los experimentos de simulación que se vayan a desarrollar en la clase.

Resolución de hojas de problemas suministradas por el profesor.

Tutoría individual, estudio y trabajo personal, trabajo en grupos, etc.

 

4.3. Programa

Los bloques temáticos de la asignatura y su distribución son los siguientes:

Bloque 1. (5 semanas) Introducción a la Estadística. Tipos de estudios, de datos, de variables posibles. Análisis descriptivo numérico y gráfico de una variable estadística. Análisis conjunto de dos variables: asociación-independencia, correlación, regresión.

Bloque 2. (4 semanas) Juegos de azar. La probabilidad y sus reglas básicas. Probabilidad condicionada e independencia. Modelo probabilístico. Variables y vectores aleatorios. Caracterización de su distribución de probabilidad. Ley de los grandes números y Teorema central del límite. Modelos discretos y continuos importantes.

Bloque 3. (6 semanas) Población y Muestra. Muestreo aleatorio. Modelo estadístico para un conjunto de datos. Estimación puntual y por intervalo de los parámetros del modelo. Contraste de hipótesis. Comparación de 2 grupos: tests t y de rangos. Inferencia con datos categóricos. Determinación del tamaño de muestra.

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

Los horarios de clases teóricas y prácticas serán anunciados con la debida antelación a través de la página web del centro, así como a través de la plataforma Moodle de la asignatura.

 

 

Los 6 créditos ECTS de los que dispone la asignatura están divididos en grupos de teoría y exposición de ejemplos (grupo completo, 3 créditos) y prácticas interactivas, realizadas casi en su totalidad en aula de informática (grupos reducidos, 3 créditos).  Los horarios serán fijados por el centro y debidamente anunciados al comenzar el curso.

Los examenes correspondientes a las pruebas globales en convocatorias ordinarias serán asimismo fijados por el centro.

Se realizará una prueba intermedia en abril-mayo.  Esta será anunciada (con la suficiente antelación) a través de la página de la asignatura de la que se dispone en la plataforma MOODLE.

Asimismo, las fechas límite para entrega de las diferentes actividades que se vayan proponiendo a lo largo del curso, serán anunciadas a través de la página de la asignatura.

 

 

 

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

  • BB

    Devore, Jay L.. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias / Jay L. Devore . 6ª ed. México [etc.] : International Thomson Editores, cop. 2005

    BB

    Horra Navarro, Julian de la. Estadística aplicada / Julián de la Horra Navarro . - 3ª ed. Madrid : Diaz de Santos, 2003

    BB

    Libro blanco de la visión en España [2009] / Visión y Vida, FEDAO Madrid : Visión y Vida, 2009

    BB

    Moore, David S.. Estadística aplicada básica / David S. Moore . - 2ª ed. Barcelona : Antoni Bosch, D.L. 2005

    BB

    Peña Sánchez de Rivera, Daniel. Fundamentos de estadística / Daniel Peña . - 1ª ed., 1ª reimp. Madrid : Alianza, 2005