ESTADÍSTICA MATEMÁTICA

ESTADÍSTICA MATEMÁTICA

Grado en Estadística- Plan 2016

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 21-07-17 11:50)
Código
108411
Plan
2016
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
2
Periodicidad
Primer Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
-
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor
María Teresa Cabero Morán
Grupo/s
1
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Centro
Fac. Ciencias
Despacho
D1508
Horario de tutorías

L: 11:00-13:00 y 16:00-18:00 y V: 11:00-13:00

URL Web
http://diarium.usal.es/mateca/
E-mail
mateca@usal.es
Teléfono
670620224 (Ext. 6993)

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Estadística Descriptiva, Demografía, Estadística Matemática, Estadística no paramétrica

Papel de la asignatura.

Desarrollar un segundo curso de Estadística que pueda servir de soporte y herramienta para otras asignaturas de los otros módulos, en general.

Perfil profesional.

En las relacionadas con la sociología, sondeos, economía, banca, seguros, finanzas, consultorías, oposiciones al Cuerpo de Estadísticos y docencia en Bachillerato, así como en cualquier profesión en la que se tenga que manejar un volumen grande de datos. Analizar los datos que se generan en una empresa, organismo o país. Controlar la calidad de un producto.

3. Recomendaciones previas

Conocimientos en profundidad de Estadística Descriptiva. Conocimientos básicos en Análisis Matemático de cálculo de máximos y mínimos, derivación, integración y límite. Conocimientos en Cálculo de probabilidades sobre distribuciones de probabilidad más frecuentes discretas y continuas.

4. Objetivo de la asignatura

GENERALES:

  • Conocer la naturaleza, métodos y fines de la Estadística junto con cierta perspectiva histórica de su desarrollo.
  • Reconocer la necesidad de la Estadística para tratar científicamente aquellas situaciones con gran volumen de datos.
  • Reconocer a la Estadística como parte integrante de la Educación y la Cultura.
  • Desarrollar las capacidades analíticas y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico, riguroso y crítico a través del estudio de la Estadística.
  • 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 buenos fundamentos estadísticos.

ESPECÍFICOS:

  • Establecer los conceptos de Estadística Inferencial como pilar en las diferentes técnicas de Análisis Estadísticos.
  • Comprender y manejar los conceptos y principios básicos de la Estadística, así como sus distintos métodos y enfoques, reconociendo su aplicabilidad a problemas reales, y así, elaborar sus propias estadísticas inferenciales e interpretar correctamente las que le sean presentadas. Estudio de la relación entre variables cualitativas y de la comparación de poblaciones

5. Contenidos

Teoría.

TEMA 1. VISIÓN GENERAL DE LA ESTADÍSTICA. Objetivos de la Estadística, repaso de conceptos: muestra, población, estadísticos y parámetros.

TEMA 2. INTRODUCCIÓN AL MUESTREO ESTADÍSTICO. Generalidades. Algunos tipos de muestreo: muestreo aleatorio simple.

TEMA 3. CONCEPTO DE ESTIMACIÓN. Estimadores y propiedades. Distribuciones muestrales. Búsqueda del mejor estimador. Aplicaciones.

TEMA 4. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS. Construcción de intervalos paramétricos para una o dos poblaciones (dependientes o independientes). Aplicaciones.

TEMA 5. CONTRASTES PARAMÉTRICOS. Conceptos: hipótesis, errores, potencia y metodología. Contrastes para una o dos poblaciones (dependientes o independientes). Aplicaciones.

TEMA 6. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE LA VARIANZA. Conceptos: factor, nivel, metodología. Aplicaciones.

TEMA 7. OTROS CONTRASTES CON LA DISTRIBUCIÓN JI-CUADRADO. Independencia, homogeneidad y bondad de ajuste.

Práctica.

CONTENIDOS PRÁCTICOS. PAQUETES ESTADÍSTICOS

PRÁCTICA 1: REPASO DE PROBABILIDAD.

PRÁCTICA 2: REPASO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS.

PRÁCTICA 3: INTERVALOS DE CONFIANZA CON SPSS.

PRÁCTICA 4: PRUEBAS t DE STUDENT PARA UNO O DOS GRUPOS CON SPSS.

PRÁCTICA 5: INTRODUCCIÓN AL ANOVA CON SPSS.

PRÁCTICA 6: INDEPENDENCIA, HOMOGENEIDAD Y BONDAD DE AJUSTE CON SPSS.

6. Competencias a adquirir

Específicas.

  • Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos muestrales para posteriores inferencias poblacionales. Diferenciar entre la información descriptiva y la generalización de la misma y métodos paramétricos y no paramétricos.
  • Plantear y resolver problemas generales de Inferencia Estadística utilizando los lenguajes estadístico y matemático, estimando, planteando hipótesis y contrastándolas, para generalizar a la población.
  • Aprender a buscar posibles relaciones entre variables y ajustar los datos a una ecuación matemática. En general, adquirir la capacidad para detectar y modelizar los problemas reales.
  • Tener la capacidad de interpretar datos y análisis de diversas áreas de estudio para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética y tomar decisiones estadísticas y aplicarlas.
  • Poder transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
  • Conocer las demostraciones matemáticas de los principales resultados estadísticos. Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o creación de técnicas matemáticas y estadísticas en términos de otras ya conocidas, para el aprendizaje autónomo y el razonamiento crítico, abstracto y deductivo, extrayendo y comprobando las propiedades estructurales de los objetos observados.
  • Resolver problemas estadísticos hallando soluciones analíticas o mediante procedimientos de cálculo numérico en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos.
  • Realizar estudios inferenciales de distintos tipos de datos, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.

Transversales.

INSTRUMENTALES:

  • Capacidad de análisis y síntesis.
  • Capacidad de organización y planificación.
  • Capacidad de gestión de la información.
  • Resolución de problemas.
  • Desarrollar las habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
  • Saber comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas estadísticas.

INTERPERSONALES:

  • Trabajo en equipo.
  • Razonamiento crítico.
  • Compromiso ético.
  • Habilidades en las relaciones interpersonales.

SISTÉMICAS:

  • Aprendizaje autónomo.
  • Motivación por la calidad.

7. Metodologías

  • Clases de Teoría. En estas clases se mostrarán los diferentes contenidos del programa expuesto. Así mismo se plantearán y resolverán ejercicios tipo que ayuden a la comprensión de la teoría.
  • Clases de Prácticas. Se aplican las definiciones, propiedades y teoremas expuestos en las clases teóricas. Se proponen cuestiones prácticas que se resolverán con ayuda del ordenador, con ayuda de programas especializados, permitiendo plantear y resolver problemas de grandes dimensiones, concretamente SPSS.
  • Exposiciones Orales. El/la alumno/a elabora, bajo la supervisión de la profesora, realiza trabajos o ejercicios sobre teoría, problemas y/o prácticas que explica bien en la pizarra o bien en el ordenador en clase delante de sus compañeros o también los ejercicios resueltos durante los seminarios.
  • Seminarios tutelados. Propuesta de ejercicios prácticos con frecuencia que requieran el uso de los resultados explicados en las clases magistrales. Estos problemas son resueltos en los seminarios, donde los/as estudiantes pueden compartir con sus compañeros y con la profesora las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a desempeñar por sí mismos las competencias del módulo.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

ARDANUY ALBAJAR, R. y MARTÍN MARTÍN, Q.(1999): Estadística para Ingenieros. Editorial Hespérides. Salamanca. 2ª Edición.

MARTÍN, Q., CABERO, M.T. y DE PAZ, Y. (2008): “Tratamiento estadístico de datos con SPSS. Prácticas resueltas y comentadas”. Ed. Thomson. Madrid.

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

https://moodle2.usal.es/

SPIEGEL, M. y STEPHENS, L. (2009): “Estadística (4ª edición)”. Ed. Mc Graw Hill. Méjico

RUÍZ-MAYA PÉREZ, L. y MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, F.J. (2000): “Fundamentos de Inferencia Estadística”. Ed. Thomson-Paraninfo. Madrid

FREUND, J., MILLER, I. y MILLER, M. (2000): “Estadística Matemática con aplicaciones”. Ed. Prentice Hall. Méjico

SANTIAGO MURGUI, J. y ESCUDER VALLES, R. (1994): “Estadística aplicada”. Ed. Tirant lo Blanch. Valencia.

10. Evaluación

Consideraciones generales.

Será el resultado de una ponderación basada en el desarrollo de cuestiones y ejercicios planteados durante el curso, controles, las exposiciones en clase, las prácticas y de la nota obtenida en un examen escrito de teoría, problemas y prácticas.

Criterios de evaluación.

La calificación final será el resultado de 5 apartados:

  1. Cuestiones y ejercicios planteados durante el curso, participación en clase y, prácticas de ordenador (5%).
  2. Control de teoría y problemas (25%).
  3. Preparación y exposición de ejercicios (10%).
  4. Asistencia a clase (10%).
  5. Examen final, por medio de una prueba escrita que constará de una parte teórica (15%), de una parte de problemas (25%) y de otra de prácticas (10%).

Los apartados 1, 2, 3 y 4 equivalen a la calificación por curso.

Para superar la asignatura será necesario obtener en 5 un mínimo de 3 puntos sobre 10. En caso contrario, la calificación de la asignatura se corresponderá con la del examen final.

Instrumentos de evaluación.

Pruebas escritas en clase e Internet y exposiciones orales en clase.

Recomendaciones para la evaluación.

Estudiar la asignatura de forma regular desde el principio de curso.

Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas y prácticas.

Usar las tutorías y tutorías on-line.

Participar de forma activa en clase.

Recomendaciones para la recuperación.

Preparar la teoría simultáneamente con la realización de problemas y prácticas.

Usar las tutorías y tutorías on-line.

La recuperación se realizará solamente sobre el examen final (apartado 5), y se valorará junto con la nota obtenida en el proceso del curso, la evaluación continua (apartados 1, 2, 3 y 4) en las mismas proporciones.

11. Organización docente semanal