Consulta de Guías Docentes



Academic Year/course: 2023/24

423 - Bachelor's Degree in Civil Engineering

28711 - Statistics


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
28711 - Statistics
Faculty / School:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Degree:
423 - Bachelor's Degree in Civil Engineering
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
Second semester
Subject type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

This subject introduces the student to data processing at a practical level. You are introduced to the use of computer tools, covering aspects of data collection, presentation and analysis. The study of the uncertainty brings the student closer to the modeling of real situations and introduces them to the concept of process simulation.  Finally, the basic concepts of statistical inference such as confidence intervals and hypothesis testing serve as a basis to analyze basic statistical techniques in the engineering profession. The final objective is that the student integrates the basic knowledge of this subject in all types of subjects related to their future professional practice.

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 the acquisition of the learning results of the subject provides training and competence to contribute to some extent to the achievement of the targets 4.4 and 4.5 of Goal 4, and target 9.5 of Goal 9.

2. Learning results

  • Employ data processing and analysis techniques and use statistical software to summarize, classify and present the data.
  • Is able to apply the fundamental concepts, applications and results of probability.
  • Differentiate the basic concepts of unidimensional and multidimensional random variables and distinguish the different formulation between discrete and continuous random variables.
  • Is able to choose the appropriate technique for the modeling of engineering environments under stochastic nature by means of random variables and to perform calculations under uncertainty.
  • Argues the choice of estimators for a parameter and distinguishes between point and interval estimation.
  • Knows the importance of analyzing the uncertainty around the parameter estimation.
  • Pose statistical hypotheses and select the appropriate mathematical tool to make an acceptance or rejection decision.
  • Is able to prepare, understand and criticize reports based on statistical analysis.
  • Solve statistical problems of probability calculation and hypothesis testing using statistical software.
  • Distinguishes between different probability models and is able to simulate them using appropriate statistical software.

3. Syllabus

1. Introduction to the statistical analysis language R

2. Descriptive Statistics

3. Probability Theory

4. Random variables

5. Distributions with own name

6. Multidimensional Random Variables

7. Reliability Theory

8. Linear Programming

9.  Point and interval estimation

10.  Hypothesis Contrasts

11. Multivariate linear regression

4. Academic activities

  • Theoretical and practical master classes always in a computer classroom using algebraic and numerical manipulation software.
  • Participation checks with guided and collaborative problem solving.
  • Written evaluation tests.
  • Face-to-face and remote tutoring.
  • Personal work.

5. Assessment system

  • Continuous assessment system

To be eligible for continuous assessment it is necessary to attend at least 80% of the classroom activities.

The subject will be considered passed if 50% or more of the following score is obtained:

    • Written tests: There will be two written tests on the content of the subject. Its weight in the final grade will be 70%.
    • Participatory controls: There will be 6 guided and collaborative controls valued at 30% of the final grade, with problems or quizzes programmed through the ADD.

To add the grade of the controls to the final grade, the student must have obtained at least 10 points out of 35 in each of the written tests.

--Global assessment

-Those who have not passed the subject with the continuous assessment system


Curso Académico: 2023/24

423 - Graduado en Ingeniería Civil

28711 - Estadística


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
28711 - Estadística
Centro académico:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Titulación:
423 - Graduado en Ingeniería Civil
Créditos:
6.0
Curso:
2
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 tratamiento de datos a nivel práctico. Se le inicia en el uso de herramientas de tipo informático, y mediante ellas se cubren aspectos de recopilación, presentación y análisis de datos. El estudio de la incertidumbre acerca al alumno al modelado de situaciones reales y le introduce en el concepto de simulación de procesos. Por último los conceptos básicos de inferencia estadística como intervalos de confianza y contraste de hipótesis sirven de base para analizar técnicas estadísticas básicas en la profesión de ingeniero. El objetivo final es que el alumno integre los conocimientos básicos de esta asignatura en todo tipo de materias relacionadas con su futura práctica profesional.

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 al logro de las metas 4.4 y 4.5 del Objetivo 4, y de la meta 9.5 del objetivo 9.

2. Resultados de aprendizaje

  • Emplea las técnicas de tratamiento y análisis de datos y utiliza algún software estadístico para resumir, clasificar y presentar los datos.
  • Es capaz de aplicar los conceptos, aplicaciones y resultados fundamentales de la probabilidad.
  • Diferencia los conceptos básicos de variable aleatoria unidimensional y multidimensional y distingue la formulación diferente existente entre variables aleatorias discretas y continuas.
  • Es capaz de elegir la técnica adecuada para el modelado de entornos de la ingeniería bajo naturaleza estocástica mediante variables aleatorias así como la realización de cálculos en situaciones de incertidumbre.
  • Argumenta la elección de los estimadores para un parámetro y distingue entre estimación puntual y por intervalos.
  • Conoce la importancia de analizar la incertidumbre alrededor de la estimación del parámetro.
  • Plantea hipótesis estadísticas y selecciona la herramienta matemática adecuada para tomar una decisión de aceptación o rechazo.
  • Es capaz de elaborar, comprender y criticar informes basados en análisis estadísticos.
  • Resuelve problemas estadísticos de cálculo de probabilidades y contrastes de hipótesis utilizando software estadístico.
  • Distingue entre diferentes modelos de probabilidad y es capaz de simularlos utilizando software estadístico adecuado.

3. Programa de la asignatura

  1. Introducción al lenguaje de análisis estadístico R
  2. Estadística Descriptiva
  3. Teoría de la Probabilidad
  4. Variables aleatorias
  5. Distribuciones con nombre propio
  6. Variables Aleatorias Multidimensionales
  7. Teoría de la Fiabilidad
  8. Programación Lineal
  9. Estimación puntual y por intervalos
  10. Contrastes de Hipótesis
  11. Regresión lineal multivariante

4. Actividades académicas

  • Clases magistrales teórico-prácticas siempre en aula de informática usando software de manipulación algebraica y numérica.
  • Controles de participación con resolución de problemas de forma guiada y colaborativa.
  • Pruebas de evaluación escritas.
  • Tutorías presenciales y remotas.
  • Trabajo personal.

5. Sistema de evaluación

  • Sistema de evaluación continua:

    Para optar por la evaluación continua es necesario asistir al menos a un 80% de las actividades presenciales.

    Se considerará superada la asignatura si se obtiene un 50% o más de la puntuación siguiente:

    • Pruebas escritas: Se realizarán dos pruebas escritas sobre el contenido de la asignatura. Su peso en la nota final será de un 70%.
    • Controles participativos: Se realizarán 6 controles guiados y colaborativos valorados en un 30% de la nota final, con problemas o cuestionarios programados a través del ADD.

      Para añadir la nota de los controles a la nota final se ha de haber obtenido al menos 10 puntos de 35 en cada una de las pruebas escritas.

  • Evaluación global

    Quien no haya superado la asignatura con el sistema de evaluación continua deberá realizar en las convocatorias oficiales una prueba escrita de carácter obligatorio equivalente a las pruebas escritas descritas más arriba, cuyo peso en la nota final será del 100%.

    Los criterios de evaluación para todas estas pruebas serán:

    • El entendimiento de los conceptos matemáticos usados para resolver los problemas.
    • El uso de estrategias y procedimientos en su resolución.
    • Explicaciones claras, organizadas y detalladas.
    • Uso correcto de la terminología y notación.