DISEÑO ÓPTIMO DE EXPERIMENTOS

DISEÑO ÓPTIMO DE EXPERIMENTOS

Grado en Estadística- Plan 2016

Curso 2020/2021

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 29-07-20 10:29)
Código
108437
Plan
2016
ECTS
6.00
Carácter
OPTATIVA
Curso
4
Periodicidad
Primer Semestre
Área
ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Responsable
Juan Manuel Rodríguez Díaz
Grupo/s
1
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Centro
Fac. Ciencias
Despacho
D1102
Horario de tutorías
A convenir con el profesor
URL Web
http://web.usal.es/juanmrod
E-mail
juanmrod@usal.es
Teléfono
923 294500, Ext. 6992

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

La asignatura pertenece al módulo “Estadística Avanzada”, formado por las asignaturas “Explotación Estadística de Almacenes de Datos”, “Control Estadístico de la Calidad”, “Técnicas Estadísticas en Minería de Datos”, “Estadística Bayesiana” y “Diseño Óptimo de Experimentos”, siendo las dos primeras obligatorias y las restantes optativas, incluyendo la presente materia, que se oferta en el primer semestre del cuarto curso.

Papel de la asignatura.

Según el Plan de Estudios, el estudiante deberá alcanzar una formación general suficiente en los tres primeros cursos. El cuarto curso está pensado como el inicio de su actividad investigadora/profesional. Por ello, en el primer cuatrimestre ha de cursar 30 ECTS entre Prácticas en Empresa y asignaturas optativas. La asignatura está pensada para ser eminentemente práctica, suponiendo para el estudiante un primer contacto con temas vanguardistas de investigación, y de modo natural podría orientarle en las preferencias del Trabajo de Fin de Grado que ha de realizar en el semestre siguiente.

El Diseño Óptimo de Experimentos es una disciplina relativamente novedosa, que adquiere mayor importancia y adeptos día a día. Consiste en la elección de los mejores puntos en los que tomar observaciones con el fin de realizar una estimación óptima (según el criterio de optimización elegido) de los parámetros desconocidos del modelo que describe los datos.

Perfil profesional.

Todas las actividades asociadas con planear y realizar estudios de investigación tienen implicaciones estadísticas. El experimento (en particular el diseño del mismo) constituye la base para la estructura de un estudio de investigación, y a su vez esa estructura define la función del estudio. Si la estructura es razonable, el estudio funcionará de manera adecuada y se obtendrá la información para la que fue diseñado. Si la estructura tiene fallos, el estudio no funcionará bien y presentará información incompleta o errónea. Los principios estadísticos son los asociados con la recolección de aquellas observaciones que proporcionen la mayor cantidad de información para el estudio de investigación de una manera eficiente, y por tanto se hacen necesarios en cualquier disciplina.

En general se puede decir que el conocimiento de la asignatura resulta muy importante en todo tipo de saber que necesite realizar experimentos para obtener información acerca de los fenómenos objeto de estudio, lo que ocurre en la inmensa mayoría. Como ejemplos se puede citar cualquier ingeniería o industria, o más concretamente áreas tales como Agricultura, Biología, Farmacología, Medicina, Economía, Psicología, Química, Sociología, etc.

3. Recomendaciones previas

Se recomienda haber cursado previamente las asignaturas “Modelos Lineales” y “Diseño de Experimentos”, o al menos tener nociones básicas de los temas tratados en las mismas.

4. Objetivo de la asignatura

Objetivos Generales:

  • Diseñar adecuadamente el proceso de adquisición y tratamiento de los datos.
  • Ser capaz de identificar o crear el modelo adecuado a cada caso.
  • Capacidad para manipular computacionalmente los modelos, aprovechando la potencia de los métodos estadísticos, de optimización etc., y realizar el análisis de los modelos y de los resultados obtenidos.
  • Extracción de conclusiones: percibir la naturaleza de los problemas e interpretar las soluciones proporcionadas por los modelos correspondientes.
  • Capacidad de comunicar los resultados, las conclusiones de los modelos y las soluciones propuestas de una forma inteligible para el resto de la empresa u organismo, para conseguir que sean aceptadas e implantadas por los responsables de la toma de decisiones.
  • Llevar a cabo un aprendizaje continuado a lo largo de toda la vida profesional, y estar siempre dispuesto a abordar problemas nuevos con nuevas herramientas.

 

Objetivos Específicos:

  • Planificar el diseño de un experimento de forma óptima en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos.

5. Contenidos

Teoría.

Contenidos Teóricos

  • Modelo lineal.
  • Matriz de información.
  • Inversa generalizada.
  • Criterios de optimización.
  • Teorema General de Equivalencia.
  • Algoritmos para el cálculo de diseños óptimos

Práctica.

Contenidos Prácticos

El ordenador será una tónica general en las clases de la materia. Algunos de los problemas planteados se intentarán resolver analíticamente cuando sea posible. En muchos casos la única solución factible será la numérica, para lo que es imprescindible el uso de los computadores y el entrenamiento en la programación de los procedimientos y algoritmos necesarios para llegar a los resultados deseados. Los principales temas de prácticas serán los siguientes:

  • Cálculo de matrices de información e inversas generalizadas
  • Cálculo de diseños óptimos exactos respecto de distintos criterios de optimización, y eficiencias respecto del resto de los criterios.
  • Algoritmos para el cálculo de diseños óptimos: empleo del Teorema General de Equivalencia como regla de parada

6. Competencias a adquirir

Básicas / Generales.

Con la materia, los estudiantes adquirirán las competencias CB-3, CB-4, CG-3, CG-4, CE-3 y CE-4 del Título.

Específicas.

  • Capacitar para resolver problemas de ámbito académico, técnico, financiero o social mediante métodos estadísticos trabajando en equipos multidisciplinares en los que el uso de la Estadística juega un papel relevante en la toma de decisiones.
  • Capacitar para conocer los principales conceptos y analizar mediante técnicas estadísticas los datos procedentes de diferentes ámbitos: técnico, biosanitario, socio-jurídico o económico.

Transversales.

  • 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.
  • Poder transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
  • Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales utilizando las técnicas estadísticas más adecuadas a los fines que se persigan.
  • 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. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.

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

7. Metodologías

Se darán los contenidos teóricos imprescindibles para poder comenzar a la obtención de diseños óptimos exactos y aproximados mediante distintas técnicas. Se introducirán mediante clases magistrales, en las que se fomentará la participación del estudiante cuando la naturaleza y dificultad de la materia lo permitan.

Los seminarios de cálculo de óptimos y resolución de cuestiones con y sin ordenador constituirán la dedicación principal de estudiantes y profesor, fomentando la participación mayoritaria de los estudiantes, que ocasionalmente deberán exponer públicamente los trabajos realizados y responder a las posibles dudas planteadas por el profesor y sus propios compañeros.  

La plataforma virtual Studium servirá de apoyo y enlace entre el profesor y los estudiantes (recogida de material teórico y práctico, material en transparencias, enunciados de ejercicios y prácticas de ordenador, entrega de trabajos, autoevaluación, etc.).   En cualquier caso, especialmente al comienzo de la asignatura será necesaria la realización por parte del estudiante de una labor personal de estudio y asimilación de los contenidos teóricos, y posteriormente de resolución de cuestiones planteadas y preparación de los trabajos propuestos, a fin de alcanzar las competencias previstas.

El software utilizado será esencialmente el programa Mathematica; para el que la universidad posee licencia de campus. Se fomentará el uso del software libre (por ejemplo R-project) que los propios estudiantes pueden utilizar en su entorno particular sin necesidad de adquisición de licencias.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

  • ATKINSON A.C., DONEV A.N. and TOBIAS R.D. (2007): Optimum Experimental Designs, with SAS. Oxford University Press Inc.. New York.
  • GOOS, P. and JONES, B. (2011). Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach. John Wiley & Sons, U.K.

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

 

  • ATKINSON A.C. and DONEV A.N. (1992): Optimum Experimental Designs. Clarendon Press. Oxford.
  • FEDOROV V.V. and HACKL P. (1997). Model-Oriented Design of Experiments. Springer-Verlag. New York.
  • PUKELSHEIM F. (1993). Optimal Design of Experiments. John Wiley & Sons. New York.
  • http://studium.usal.es

10. Evaluación

Consideraciones generales.

La nota final del estudiante será una media ponderada de las obtenidas durante el curso a través de los trabajos y exposiciones realizadas en el aula y las prácticas con ordenador

Criterios de evaluación.

La realización de un cuestionario teórico, con material de consulta y tiempo limitado, supondrá un 40% de la nota final.

La entrega de trabajos, ejercicios y prácticas propuestos a lo largo del semestre y las exposiciones en clase supondrán un 60% de la nota final.

Cada estudiante tendrá que realizar (y defender públicamente) los trabajos que presente para probar su autoría.

Instrumentos de evaluación.

Entrega de trabajos y prácticas, y exposiciones orales en clase.

Recomendaciones para la evaluación.

Se recomienda la asistencia y participación activa en todas las actividades programadas y el uso de las tutorías, así como trabajar 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. La nota de la evaluación continua que mide el trabajo realizado durante cuatro meses no es recuperable, y será la misma con que se promediará en la segunda convocatoria.

12. Adenda. Metodologías Docentes y Evaluación de Competencias

13. Adenda. Plan de Contingencia ante la situación de emergencia