ESTADISTICA NO PARAMETRICA
GRADO EN ESTADÍSTICA PLAN 2009
Curso 2019/2020
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 19-03-19 21:11)- Código
- 100720
- Plan
- 2009
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OBLIGATORIA
- Curso
- 3
- Periodicidad
- Primer Semestre
- Área
- ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
- Departamento
- Estadística
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- José Manuel Sánchez Santos
- Grupo/s
- sin nombre
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Estadística
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Despacho
- D1509
- Horario de tutorías
- Martes de 10:00 a 11:00, 12:00 a 13:00 y 18:00 a 19:00 Miércoles de 16:00 a 17:00; jueves de 12:00 a 13:00 y 18:00 a 19:00
- URL Web
- studium.usal.es
- jose@usal.es
- Teléfono
- 6994
2. Sentido de la materia en el plan de estudios
Bloque formativo al que pertenece la materia.
Estadística Básica
Papel de la asignatura.
Desarrollar un curso sobre herramientas estadísticas no paramétricas como complemento para las asignaturas del módulo y preparar al estudiante tanto hacia las materias relacionadas con las Ciencias Biosanitarias como las relacionadas con las Ciencias Sociales.
Perfil profesional.
Todas aquellas profesiones en la que se tenga que manejar un volumen grande o pequeño de datos y que por su naturaleza requieran el uso de herramientas no paramétricas, con el objetivo de analizarlos y tomar decisiones.
3. Recomendaciones previas
4. Objetivo de la asignatura
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
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. Competencias a adquirir
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
7. Metodologías
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.
8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
9. 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+467pp.
- Wasserman, Larry, “All of nonparametric statistics”, Springer (2007)
- Wiki: http://en.wikipedia.org/wiki/Non-parametric_statistics
10. Evaluación
Consideraciones generales.
La evaluación será el resultado de una ponderación basada en el desarrollo de trabajos y ejercicios planteados a los alumnos durante el curso, las prácticas y la nota obtenida en el examen escrito de problemas y prácticas. Dichas pruebas permitirán evaluar las competencias descritas anteriormente.
Criterios de evaluación.
Las cuestiones, trabajos y ejercicios resueltos por los alumnos durante el curso supondrán un 30% de la nota final. La asistencia y realización de prácticas en el aula de informática supondrán otro 10%. La evaluación final será por medio de una prueba escrita que consistirá en la resolución de problemas y supondrá un 40% de la nota final, y de una prueba práctica con ordenador a la que corresponderá el 20% restante, siendo necesario un mínimo de 2 sobre 10 en cada parte para promediar.
Instrumentos de evaluación.
Pruebas escritas y entrega de trabajos:
-Se propondrán problemas y prácticas para resolver por el alumno.
-La prueba escrita final se realizará en la fecha prevista en la planificación docente
Recomendaciones para la evaluación.
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.
Se realizará un examen de recuperación en la fecha prevista en la planificación docente