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Academic Year/course: 2023/24

435 - Bachelor's Degree in Chemical Engineering

29908 - Statistics


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
29908 - Statistics
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Degree:
435 - Bachelor's Degree in Chemical Engineering
ECTS:
6.0
Year:
2
Semester:
435-First semester o Second semester
107-First semester
Subject type:
Basic Education
Module:
---

1. General information

The 6-credit Statistics subject is compulsory and is part of the basic training, so it is considered important for future engineers. 

Its task is to introduce the student to data analysis in order to obtain the information contained in the data. To this end, aspects of selection, cleaning, presentation and treatment of experimental data are discussed.  The student also receives the basic knowledge of the Calculus of Probabilities with the goal of modeling real situations of random nature. They will also learn to perform statistical inference that will allow you to estimate parameters of interest as well as to derive conclusions that will be useful for decision making.

All training contributes TRANSVERSELY TO AGENDA 2030 and SDGs.

2. Learning results

1. Ability to apply data processing and analysis techniques.

2. Know the fundamental concepts, applications and results of probability.

3. Understand the concepts of unidimensional and multidimensional random variables.

4. Master the modeling of engineering environments under stochastic nature by means of random variables as well as and the performance of calculations in uncertainty situations. 

5. Know the sampling and estimation techniques.

6. Know how to use statistical hypothesis testing and its application in decision making.

7. Ability to prepare, understand and critique reports based on statistical analysis.

3. Syllabus

DESCRIPTIVE STATISTICS IN ONE AND TWO VARIABLES

Univariate graphical representations. Numerical measures: mean,.

Regression line. 

PROBABILITY SPACES

Probability space.

Conditional probability. Independence

RANDOM VARIABLES.

Definition of random variable.

Discrete and continuous random variable.

CHARACTERISTICS OF RANDOM VARIABLES

Expectation of random variables.

Variance, standard deviation. Shape measurements.

USUAL PROBABILITY DISTRIBUTIONS

Discrete uniform, binomial, geometric, negative binomial and Poisson distribution.

Poisson process.

Exponential, gamma, continuous uniform, normal, Weibull distribution.

STATISTICS.

Sampling. Estimators: point and interval estimation.

Statistical hypothesis testing and independence. 

INTRODUCTION TO OPTIMIZATION

Introduction to the design of experiments.

Table ANOVA.

4. Academic activities

The subject is divided into 4 hours of face-to-face classes per week during the 15 weeks of the four-month period. Of these, 2 hours are given to the entire group for the exposition of theoretical concepts and examples-types. Another 2 hours are presented in small groups, usually in the computer lab, to develop problem-solving and problem-posing skills as well as data analysis.

The Statistical Report will be prepared after the exploratory data analysis has been presented and the different phases will be reviewed periodically

 

5. Assessment system

The global assessment of the subject includes the following activities carried out continuously throughout the term:  

1. The module Calculus of Probabilities is assessed by means of a written test during the teaching period of the subject. (Learning results 2, 3 and 4).

2. The Statistical Inference module is assessed by means of a written test in the official call session of the subject. (Learning results 1, 5 and 6).

3. The contents developed in the practical classes of the subject in the computer laboratory are assessed by means of a written test carried out individually during the teaching period of the subject and/or in the official call. (Learning results 1, 2, 3, 4, 5, 6 and 7).

4. The Descriptive Statistics Module is assessed through the completion of a Report to be done prior to the official call. (Learning results 1, 2, 3, 4, 5, 6, and 7).

 

The activities that are not passed on the dates established in the first instance may be assessed also in the official call of the subject. Tests 1 and 2 represent, respectively, 35% and 30% and tests 3 and 4 represent 35% of the final grade.


Curso Académico: 2023/24

435 - Graduado en Ingeniería Química

29908 - Estadística


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
29908 - Estadística
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
326 - Escuela Universitaria Politécnica de Teruel
Titulación:
435 - Graduado en Ingeniería Química
Créditos:
6.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
435-Primer semestre o Segundo semestre
107-Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:
Estadística

1. Información básica de la asignatura

La asignatura Estadística, de 6 créditos, es obligatoria y forma parte de la formación básica, por lo que se considera que la formación en esta materia es importante para los futuros ingenieros. 

Su cometido es introducir al estudiante en el análisis de datos para obtener la información que éstos contienen. A este fin se tratan aspectos de selección, depuración, presentación y tratamiento de datos experimentales.  El estudiante recibe además los conocimientos básicos del Cálculo de Probabilidades con el objetivo de modelar situaciones reales de naturaleza aleatoria. Aprende también a realizar inferencia estadística que le permita estimar parámetros de interés así como derivar conclusiones que le sirvan para la toma de decisiones.

Toda la formación contribuye de forma TRANSVERSAL A LA AGENDA 2030 y ODS.

2. Resultados de aprendizaje

1. Tiene aptitud para aplicar las técnicas de tratamiento y análisis de datos.

2. Conoce los conceptos, aplicaciones y resultados fundamentales de la probabilidad.

3. Comprende los conceptos de variable aleatoria unidimensional y multidimensional.

4. Domina el modelado de entornos de la ingeniería bajo naturaleza estocástica mediante variables aleatorias así como la realización de cálculos en situaciones de incertidumbre. 

5. Conoce las técnicas de muestreo y estimación.

6. Sabe cómo utilizar contrastes de hipótesis estadísticas y su aplicación en la toma de decisiones.

7. Tiene capacidad para la elaboración, comprensión y crítica de informes basados en análisis estadísticos.

3. Programa de la asignatura

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA EN UNA Y DOS VARIABLES

Representaciones gráficas univariantes. Medidas numéricas: media,..

Recta de regresión. 

ESPACIOS DE PROBABILIDAD, 

Espacio de probabilidad.

Probabilidad condicionada. Independencia

VARIABLES ALEATORIAS.

Definición de variable aleatoria.

Variable aleatoria discreta y continua.

CARACTERÍSTICAS DE LAS VARIABLES ALEATORIAS

Esperanza de variables aleatorias.

Varianza, desviación típica. Medidas de forma.

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD USUALES

Distribución uniforme discreta, binomial, geométrica, binomial negativa y de Poisson.

Proceso de Poisson.

Distribución exponencial, gamma, uniforme continua, normal, Weibull.

ESTADÍSTICA.

Muestreo. Estimadores: estimación puntual y por intervalo.

Contrastes de hipótesis estadísticas e independencia. 

INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN

Introducción al diseño de experimentos.

Tabla ANOVA.

4. Actividades académicas

La asignatura se articula en 4 horas semanales de clase presencial durante las 15 semanas que dura el cuatrimestre. De ellas, 2 horas se imparten al grupo completo para la exposición de los conceptos teóricos y ejemplos-tipo. Otras 2 horas se presentan en grupos reducidos, habitualmente en el laboratorio informático, para desarrollar destrezas en el planteamiento y resolución de problemas así como en el análisis de datos.

El Informe estadístico se planteará a partir de que se haya presentado el análisis exploratorio de datos y las distintas fases se revisarán periódicamente.

 

5. Sistema de evaluación

La evaluación global de la asignatura comprende las siguientes actividades realizadas de forma continuada a lo largo del curso:

  1. El módulo Cálculo de Probabilidades se evalúa mediante una prueba escrita durante el periodo de docencia de la asignatura. (Resultados del aprendizaje 2, 3 y 4).
  2. El módulo Inferencia Estadística se evalúa mediante una prueba escrita en la convocatoria oficial de la asignatura. (Resultados del aprendizaje 1, 5 y 6).
  3. Los contenidos desarrollados en las clases de prácticas de la asignatura en laboratorio informático se evalúan mediante una prueba escrita realizada de manera individual durante el periodo de docencia de la asignatura y/o en la convocatoria oficial. (Resultados del aprendizaje 1, 2, 3, 4, 5, 6 y 7).
  4. El Módulo de Estadística Descriptiva se evalúa mediante la realización de un Informe a realizar antes de la convocatoria oficial. (Resultados del aprendizaje 1, 2, 3, 4, 5, 6, y 7).

Las actividades que no se superen en las fechas establecidas en primera instancia podrán ser evaluadas asimismo en la convocatoria oficial de la asignatura. Las pruebas 1 y 2 suponen, respectivamente, un 35% y un 30% y las  pruebas 3 y 4 representan el 35% de la calificación final.