Guías Académicas

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

Grado en Estadística- Plan 2016

Curso 2023/2024

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 06-06-23 10:47)
Código
108420
Plan
2016
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
3
Periodicidad
Primer Semestre
Idioma
ESPAÑOL
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Coordinador/Coordinadora
José Manuel Sánchez Santos
Grupo/s
1
Centro
Fac. Ciencias
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Despacho
Edif. Ciencias D1509
Horario de tutorías
Lunes, Martes y Jueves de 10:00 a 12:00
URL Web
studium.usal.es
E-mail
jose@usal.es
Teléfono
670620481

2. Recomendaciones previas

Las generales para acceder al Grado de Estadística.

3. Objetivos

Generales:

- Interpretar, valorar, generar y transformar datos estadísticos con el fin de producir información útil para la toma de decisiones, y analizar, modelar, manipular y diseñar elementos y sistemas informáticos.

- Obtener modelos, inferencias y predicciones acerca de una o varias poblaciones de interés a partir de la información que proporcionan una o varias muestras de las mismas.

Específicos:

- Dominar la terminología básica de la Estadística no paramétrica.

- Aprender a analizar la naturaleza de las variables estadísticas para saber decidir qué

herramientas son las más adecuadas a cada tipo de variable.

- Calcular e interpretar las medidas estadísticas asociadas a un conjunto de datos que no provienen de poblaciones normales.

- Conocer los tipos de variables a los que se pueden aplicar estas técnicas y aprender a recoger la información de acuerdo con la naturaleza de las variables.

- Distinguir entre métodos paramétricos y no paramétricos.

- Aprender a manejar tanto las técnicas de inferencia clásica como las no paramétricas.

4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje

Específicas.

CB1.- Demostrar poseer y comprender conocimientos en Técnicas Estadísticas partiendo de la base de la educación secundaria general, a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de la Estadística.

CB2.- Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de Estadística.

CB3.- Tener la capacidad de reunir e interpretar datos de diversas áreas de estudio para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

CG1.- Comprender y utilizar el lenguaje estadístico. Adquirir la capacidad para analizar y sintetizar los problemas de los distintos campos de aplicación de la Estadística.

CG2.- Desarrollar la capacidad para el aprendizaje autónomo de nuevos conocimientos y técnicas, para el razonamiento crítico y para la transmisión de los conocimientos estadísticos adquiridos en lengua nativa y extranjera.

CG3.- Adquirir la capacidad de comunicación con equipos multidisciplinares en los que el uso de la Estadística juega un papel relevante en la toma de decisiones.

CG4.- Conocer y utilizar diferentes herramientas informáticas de uso común en el ámbito de la Estadística. Gestionar la información disponible de manera óptima.

CG5.- Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o creación de técnicas estadísticas en términos de otras ya conocidas.

CE1.- Adquirir los conocimientos estadísticos necesarios para diseñar adecuadamente una investigación y realizar estudios descriptivos e inferenciales, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.

Transversales.

CT1. Conocimientos generales básicos

CT3. Capacidad de análisis y síntesis

CT5. Comunicación oral y escrita en la lengua propia

CT9. Resolución de problemas

CT10. Toma de decisiones

CT11. Capacidad crítica y autocrítica

CT12. Trabajo en equipo

5. Contenidos

Teoría.

Pruebas de bondad de ajuste.

Pruebas de normalidad.

Pruebas no paramétricas para una muestra.

Pruebas no paramétricas para dos muestras.

ANOVA no paramétrico: k muestras sin aparear.

ANOVA no paramétrico: k muestras apareadas.

El problema de la independencia.

6. Metodologías Docentes

Se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales, siguiendo el material que se les proporcionará y los libros de texto recomendados, que servirán para fijar los contenidos y dar paso a clases prácticas de resolución de problemas y clases prácticas de ordenador usando los programas informáticos adecuados en cada caso. Se utilizará la plataforma virtual STUDIUM para apoyar los contenidos teóricos desarrollados y comprobar los conocimientos adquiridos.

A partir de las clases teóricas y prácticas se propondrá a los estudiantes la realización de trabajos personales sobre problemas y prácticas de ordenador, 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, prácticas y preparación de trabajos propuestos, para alcanzar los objetivos previstos.

7. Distribución de las Metodologías Docentes

8. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

Corder, G.W. & Foreman, D.I, "Nonparametric statistics for non-statisticians: A step-by-step approach", Wiley (2009)

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

- Gibbons, Jean Dickinson and Chakraborti, Subhabrata, "Nonparametric Statistical Inference", 4th Ed. CRC (2003)

- Hettmansperger, T. P.; McKean, J. W. (1998). Robust nonparametric statistical methods. Kendall's Library of Statistics. 5 (First ed.). London: Edward Arnold pp. xiv+467 pp.

- Wasserman, Larry, "All of nonparametric statistics", Springer (2007)

- Wiki: http://en.wikipedia.org/wiki/Non-parametric_statistics

9. Evaluación

Consideraciones generales.

La evaluación será el resultado de una ponderación basada en:

- el desarrollo de trabajos y ejercicios planteados a los estudiantes durante el curso.

- las prácticas de ordenador y la asistencia a éstas.

- el examen escrito de teoría, problemas y prácticas de ordenador.

Dichas pruebas permitirán evaluar las competencias descritas anteriormente.

Criterios de evaluación.

Convocatorias ordinaria y extraordinaria:

Los trabajos, ejercicios y pruebas resueltos por los estudiantes durante el curso, la asistencia y realización de prácticas en el aula de informática supondrán el 30% que compone la calificación de la “evaluación continua”.

La evaluación final, tanto en la primera como en la segunda convocatoria, será por medio de una prueba escrita de cuestiones teóricas (10%), problemas (45%) y una prueba práctica con ordenador (15%) que conforman el 70% restante de la evaluación de la asignatura.

Será necesaria una asistencia mínima del 50% a las clases de ordenador y necesario para promediar un mínimo de 3 sobre 10 de manera independiente para cada parte, es decir, al menos 3 de 10 en la evaluación continua, al menos 3 de 10 en la teoría, al menos 3 de 10 en los problemas y al menos 3 de 10 en la prueba práctica.

Instrumentos de evaluación.

Pruebas escritas y/o entrega de trabajos:

-Se propondrán problemas y prácticas para resolver por el estudiante.

-La prueba escrita final se realizará en la fecha prevista en la planificación docente.

Recomendaciones para la evaluación.

Se exige la asistencia mínima al 50% de las clases de ordenador, y se recomienda la asistencia y participación activa en todas las actividades programadas y el uso de las tutorías, así como estudiar la asignatura de forma regular desde el principio de curso y consultar al profesor las dudas que se planteen en cada momento.

Recomendaciones para la recuperación.

Preparar/repasar la teoría, problemas y prácticas de ordenador, consultar al profesor las dudas que se tengan.