ESTADISTICA BAYESIANA

ESTADISTICA BAYESIANA

GRADO EN ESTADÍSTICA PLAN 2009

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 21-07-17 21:38)
Código
100729
Plan
2009
ECTS
6.00
Carácter
OPTATIVA
Curso
3
Periodicidad
Segundo Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor
Ramón Ardanuy Albajar
Grupo/s
1
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Centro
Fac. Ciencias
Despacho
D1513
Horario de tutorías

Lunes, martes y jueves de 18 a 20 h.

URL Web
-
E-mail
raa@usal.es
Teléfono
677549941

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Estadística Avanzada

Papel de la asignatura.

Desarrollar un curso de Estadística Bayesiana que aplicará las técnicas recogidas en el Cálculo de Probabilidades y la Estadística Matemática.

Perfil profesional.

Profesiones relacionadas con las ciencias de la salud, economía e industria

3. Recomendaciones previas

Tener aprobadas las asignaturas de Análisis Matemático, Cálculo de Probabilidades y Estadística Matemática.

4. Objetivo de la asignatura

GENERALES

Conocer la naturaleza, métodos y fines de la Inferencia Bayesiana.

Reconocer la necesidad de los Métodos Bayesianos para tratar científicamente aquéllas situaciones de toma de decisiones con información a priori. Desarrollar las capacidades analíticas y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico, riguroso y crítico.

Capacitar para la utilización de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en la definición y planteamiento de problemas y en la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.

Preparar para posteriores estudios especializados, tanto en una disciplina estadística como en cualquiera de las ciencias que requieran de Métodos Bayesianos.

ESPECÍFICOS

Reconocer la problemática de modelizar y utilizar la información a priori. Conocer las fases del proceso Bayesiano en la toma de decisiones. Conocer las distintas técnicas para seleccionar una distribución a priori. Saber calcular distribuciones a posteriori.

Saber aplicar las técnicas Bayesianas a problemas de estimación y contraste. Conocer y utilizar técnicas Bayesianas para tratar problemas de decisión

5. Contenidos

Teoría.

TEMARIO:

1.- Introducción a los Métodos Bayesianos.

2.- Distribuciones conjugadas en el muestreo. 3.- Modelos Gausianos.

4.- Distribuciones a priori.

5.- Métodos Bayesianos con muestras grandes. 6.- Estimación Bayesiana.

7.- Aplicación a los Contrastes de Hipótesis.

6. Competencias a adquirir

Específicas.

CE011.- Conocer las nociones básicas en Inferencia Bayesiana (con CB1, CB2, CG1)

CE021.- Manejar los métodos Bayesianos y conocer su utilidad en problemas de Inferencia Estadística y Toma de Decisiones (con CB2, CB3, CG1, CG2, CG4, CG5, CE2, CE3).

Transversales.

INSTRUMENTALES:

CT012.- Capacidad de análisis y síntesis.

CT022.- Capacidad de organización y planificación.

CT032.- Capacidad de gestión de la información. CT042.- Resolución de problemas.

CT052.- Toma de decisiones a partir de los resultados obtenidos.

INTERPERSONALES:

CT062.- Trabajo en equipo. CT072.- Razonamiento crítico. CT082.- Compromiso ético.

CT092.- Habilidades en las relaciones interpersonales.

SISTÉMICAS:

CT102.- Aprendizaje autónomo.

CT112.- Motivación por la calidad del aprendizaje

7. Metodologías

Se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales, siguiendo el texto recomendado, que servirá para fijar los conocimientos ligados a las competencias previstas y dar paso a clases prácticas de resolución de problemas, en los que se aplicarán las definiciones, propiedades y teoremas expuestos en las clases teóricas, utilizando, cuando sea conveniente, medios informáticos, de modo que en las clases prácticas los estudiantes se inicien en las competencias previstas.

A partir de las clases teóricas y prácticas se propondrá a los alumnos la realización de trabajos personales sobre teoría y problemas, para cuya realización tendrán el apoyo del profesor en seminarios tutelados. En esos seminarios los estudiantes podrán compartir con sus compañeros y con el profesor las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a desempeñar por si mismos las competencias de la materia. Además, los estudiantes tendrán que desarrollar por su parte un trabajo personal de estudio y asimilación de la teoría, resolución de problemas propuestos y preparación de los trabajos propuestos, para alcanzar las competencias previstas. De ello tendrán que responder, exponiendo sus trabajos ante el profesor y el resto de compañeros y comentándolos luego en una tutoría personal entre estudiante y profesor, así como realizando exámenes de teoría y resolución de problemas.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

DE GROOT M.H. (2004):"Optimal Statistical Decisions", John Wiley & Sons.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

LEE P.M. “Bayesian Statistics: An Introduction”, Ed. Arnold, Londres.

BERRY D. “Statistics: A Bayesian Perspective”, Duxbury Press, New York.

ANTELMAN G. “Elementary Bayesian Statistics”, Edward Elgar, Cheltenham.

ZELLNER A. (2005): "An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Ed.Wiley, New York.

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Será el resultado de una ponderación basada en el desarrollo de cuestiones y ejercicios planteados a los alumnos durante el curso, las exposiciones en clase, y de la nota obtenida en un test y en un examen escrito de teoría y problemas, en el que habrá que obtener como mínimo una media de 3’5 puntos sobre 10

Criterios de evaluación.

Las cuestiones y ejercicios planteados a los alumnos durante el curso supondrán un 14% de la nota final.

Las exposiciones en clase supondrán otro 13% de la nota final.

El test valdrá un 13% de la nota final.

La evaluación final (Primera Convocatoria) será por medio de prueba escrita que constará de una parte teórica que supondrá un 30% de la nota final, y de una parte práctica (resolución de problemas) a la que corresponderá el 30% restante. En esta evaluación final habrá que sacar, como mínimo, una nota media de 3’5 puntos sobre 10 en el promedio de la Teoría y Problemas.

La recuperación (Segunda Convocatoria) también será por medio de una prueba escrita que constará de una parte teórica que supondrá un 30% de la nota final, y de una parte práctica (resolución de problemas) a la que corresponderá otro 30%; en el 40% restante se contabiliza, con los mismos porcentajes, la puntuación que se hubiera obtenido en su día en la evaluación continua del curso (cuestiones y ejercicios, exposiciones y test). Además, para esta Segunda Convocatoria se aplicarán, las notas del examen de Teoría y Problemas que el alumno hubiera sacado en la Primera Convocatoria si le son más favorables que las que obtenga en la Segunda. Para poder superar la Asignatura en esta Segunda Convocatoria habrá que conseguir, como mínimo, una nota media de 3’5 puntos sobre 10 en el promedio de la Teoría y Problemas.

Instrumentos de evaluación.

Pruebas escritas y exposiciones orales en clase.

Recomendaciones para la evaluación.

Estudiar la asignatura de forma regular desde el principio.

Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas.

Consultar a los profesores las dudas que se tengan.

Recomendaciones para la recuperación.

Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas.

Consultar a los profesores las dudas que se tengan

11. Organización docente semanal