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Academic Year/course: 2023/24

29815 - Statistics


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
29815 - Statistics
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
440 - Bachelor's Degree in Electronic and Automatic Engineering
444 - Bachelor's Degree in Electronic and Automatic Engineering
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
440-First semester o Second semester
107-Second semester
444-Second semester
Subject type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

The subject is compulsory and is part of the basic training of engineering students. It is located in the second semester of the second year, once the student has acquired a basic background in Mathematics.

The subject will be useful for the future graduate by providing them with a scientific basis that will guide him/her in decision making at to analyze information from databases. It also provides a solid basis for modeling problems in presence of randomness.

The assessable contents of Statistics, in isolation, do not provide the student with any of the skills that contribute to the achievement of the 2030 Agenda. However, the contents of Statistics are essential for foundation the subsequent knowledge of the rest of the degree, which are more directly related to the SDGs of the 2030 Agenda.

2. Learning results

  • Statistically describe a sample, summarize it using tables, graphs and descriptive measures.
  • To know the concepts, fundamental results and applications of probability.
  • To understand the concept of unidimensional and multidimensional random variables.
  • Analyze random situations and model engineering problems of stochastic nature by means of random variables.
  • Perform calculations and simulations in uncertainty situations.
  • Apply sampling and parameter estimation techniques. Use the theory of statistical hypothesis testing and apply it in decision making.
  • Prepare, understand and evaluate reports based on statistical analysis.
  • Identify and formulate optimization problems.

3. Syllabus

Exploratory data analysis.

  • Exploratory analysis of one variable and two or more variables.
  • Goodness-of-fit contrasts.
  • Statistical quality control. Control charts by variables.

Probability distribution models.

  • Calculation of probabilities. Randomized experiment. Conditional probability.
  • Concept of discrete and continuous random variables.
  • Characteristics of random variables.
  • Notable distributions: binomial, Poisson, geometric, negative binomial, hypergeometric, uniform, exponential, gamma, normal. Poisson process

Sampling, estimation and hypothesis testing.

  • Sampling and estimation. Confidence interval estimation.
  • Hypothesis testing.

Introduction to optimization.

  • Optimization problems. Decision variables, objective function and constraints.

4. Academic activities

  • Lectures (30 hours).
  • Laboratory practices (24 hours).
  • Study and work (90 hours).
  • Assessment tests (6 hours)
  • Tutoring.

5. Assessment system

The assessment of the subject includes the following activities carried out during the teaching period:

1. A written test carried out individually by the whole group of students during the period of teaching of the subject concerning the module Probability Distribution Models.

2. A written test carried out individually by the whole group of students in the official convocation of the course, referring to the module Sampling, estimation and hypothesis testing.

3. The contents developed in the practical classes of the subject with computer media will be evaluated by means of written tests carried out individually during the teaching period of the subject and/or in the official call, which will be established at the beginning of the course and will be applied to all the teaching groups within the same Center.

4. A statistical report made by the whole group of students where they apply some of the different statistical techniques studied during the course to be made before the official exam.

Final grade = 0.4*Activity 1 + 0.45*(Activity 2 and 3) + 0.15*Activity 4.

On the dates established for the official convocations, the students will be able to make a global evaluation of all the previous activities.


Curso Académico: 2023/24

29815 - Estadística


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
29815 - Estadística
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
440 - Graduado en Ingeniería Electrónica y Automática
444 - Graduado en Ingeniería Electrónica y Automática
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
440-Primer semestre o Segundo semestre
107-Segundo semestre
444-Segundo semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Estadística

1. Información básica de la asignatura

La asignatura es obligatoria y forma parte de la formación básica de los estudiantes de Ingeniería. Se ubica en el segundo semestre del segundo curso, una vez que el estudiante ha adquirido una formación básica en Matemáticas.

La asignatura será de utilidad para el futuro graduado al dotarle de una base científica que le guiará en la toma de decisiones al analizar información procedente de bases de datos. Asimismo se le proporciona una base sólida para modelar problemas en presencia de aleatoriedad.

Los contenidos evaluables de Estadística, de forma aislada, no proporcionan al estudiante ninguna de las capacidades que contribuyen a la consecución de la Agenda 2030. Sin embargo, los contenidos de Estadística resultan imprescindibles para fundamentar los conocimientos posteriores del resto de la titulación, que se relacionan más directamente con los ODS de la Agenda 2030.

2. Resultados de aprendizaje

  • Describir estadísticamente una muestra, resumirla mediante tablas, gráficos y medidas descriptivas.
  • Conocer los conceptos, resultados fundamentales y aplicaciones de la probabilidad.
  • Comprender el concepto de variable aleatoria unidimensional y multidimensional.
  • Analizar situaciones aleatorias y modelar problemas de ingeniería de naturaleza estocástica mediante variables aleatorias.
  • Realizar cálculos y simulaciones en situaciones de incertidumbre.
  • Aplicar las técnicas de muestreo y estimación de parámetros. Utilizar la teoría  de contrastes de hipótesis estadísticas  y aplicarla en la toma de decisiones. 
  • Elaborar, comprender y valorar informes basados en análisis estadísticos.
  • Identificar y formular problemas de optimización.

3. Programa de la asignatura

  • Análisis exploratorio de datos.

Análisis exploratorio de una variable y de dos o más variables.

Contrastes de bondad de ajuste.

Control estadístico de la calidad. Gráficos de control por variables.

  • Modelos de distribución de probabilidad.

Cálculo de probabilidades. Experimento aleatorio. Probabilidad condicionada.

Concepto de variable aleatoria discreta y continua.

Características de las variables aleatorias.

Distribuciones notables: binomial, Poisson, geométrica, binomial negativa, hipergeométrica, uniforme, exponencial, gamma, normal. Proceso de Poisson.

  • Muestreo, estimación y contraste de hipótesis.

Muestreo y estimación. Estimación por intervalo de confianza.

Contraste de hipótesis.

  • Introducción a la optimización.

Problemas de optimización. Variables de decisión, función objetivo y restricciones.

4. Actividades académicas

  • Clase magistral (30 horas).
  • Prácticas de laboratorio (24 horas).
  • Estudio y trabajos (90 horas).
  • Pruebas de evaluación (6 horas).
  • Tutorías.

5. Sistema de evaluación

La evaluación de la asignatura comprende las siguientes actividades realizadas durante el periodo docente:

  1. Una prueba escrita realizada de manera individual por el grupo completo de estudiantes durante el periodo de docencia de la asignatura referente al módulo Modelos de distribución de probabilidad.
  2. Una prueba escrita realizada de manera individual por el grupo completo de estudiantes en la convocatoria oficial de la asignatura referente al módulo Muestreo, estimación y contrastes de hipótesis.
  3. Los contenidos desarrollados en las clases de prácticas de la asignatura con medios informáticos se evaluarán mediante pruebas escritas realizadas de manera individual durante el periodo de docencia de la asignatura y/o en la convocatoria oficial, lo cual se establecerá al comienzo del curso y será de aplicación a todos los grupos de docencia dentro de un mismo Centro.
  4. Un informe estadístico realizado por el grupo completo de estudiantes donde aplique algunas de las diferentes técnicas estadísticas estudiadas a lo largo del curso a realizar antes de la convocatoria oficial.

Calificación final = 0.4*Actividad 1 + 0.45*(Actividad 2 y 3) + 0.15*Actividad 4.

En las fechas establecidas para las convocatorias oficiales, el estudiantado podrá realizar una evaluación global de todas las actividades anteriores.