CON01: Definir y describir los conceptos y fundamentos teóricos y prácticos, así como las técnicas de la estadística descriptiva, inferencial y la demografía, identificando sus aplicaciones fundamentales en diferentes contextos.

HAB01: Aplicar técnicas estadísticas y computacionales para transformar, imputar y analizar datos provenientes de diversas disciplinas, garantizando la calidad, confiabilidad y representatividad de los resultados. 

HAB02: Elaborar informes estadísticos claros y rigurosos, integrando análisis estadísticos, interpretación de resultados y conclusiones fundamentadas, adaptadas a audiencias técnicas y no técnicas. 

HAB03: Desarrollar la capacidad de organizar y categorizar la información, identificando patrones y temas y contextualizar los hallazgos y conectarlos con la investigación planteada. 

HAB04: Desarrollar protocolos y flujos de trabajo para optimizar tanto la descarga como la calidad de datos. 

HAB05: Analizar datos procedentes de diferentes ámbitos mediante técnicas estadísticas e interpretar los resultados para comunicarlos de forma inteligible a los profesionales de dicho campo. 

HAB06: Evaluar e interpretar resultados, obtener conclusiones, resolver problemas y diseñar y validar modelos mediante la utilización de herramientas matemáticas.  

HAB07: Utilizar equipos informáticos y desarrollar programas utilizando lenguajes de programación de alto nivel mediante la metodología de programación estructurada y orientada a objetos. HAB08: Desarrollar sistemas informáticos básicos, bases de datos relacionales y sus interfaces gráficas asociadas para aplicación de técnicas estadísticas de análisis y tratamiento de información.

CMP01: Adquirir la capacidad para analizar y sintetizar los problemas de los distintos campos de aplicación de la estadística. 

CMP02: 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. 

CMP03: Adquirir la capacidad de trabajo y comunicación con equipos multidisciplinares en los que el uso de la estadística juega un papel relevante en la toma de decisiones. 

CMP04: Integrar principios éticos y sociales en la recolección y manejo de datos de población, demostrando sensibilidad hacia aspectos de privacidad y confidencialidad. 

CMP05: Presentar resultados estadísticos mediante informes claros, gráficos efectivos y visualizaciones interactivas, facilitando la toma de decisiones informadas y colaborando en equipos multidisciplinarios para abordar desafíos profesionales con pensamiento crítico y adaptabilidad. 

CMP06: Elegir y saber utilizar el modelo más adecuado en una investigación en función de los objetivos y las características de la misma. 

CMP07: Integrar conocimientos y habilidades para la creación de instrumentos útiles y precisos e interpretar y elaborar protocolos adecuados en distintos contextos profesionales. 

CMP08: Capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o modificación de las técnicas estadísticas usuales. CMP09: Desarrollar y utilizar programas y sistemas informáticos para el análisis estadístico de datos y la aplicación de técnicas matemáticas en general.

TEMA 1. VISIÓN GLOBAL DE LA ESTADÍSTICA. Conceptos previos y papel que ocupa la Estadística Descriptiva en el análisis estadístico. Conceptos de población, unidad estadística y muestra. Fases del proceso estadístico. Caracteres estadísticos, variables estadísticas y sus tipos. 

TEMA 2. ORGANIZACIÓN Y REPRESENTACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS. Tablas estadísticas y de frecuencias. Representaciones gráficas de uso frecuente.

TEMA 3. MEDIDAS DE POSICIÓN. Concepto, cálculo y propiedades. Tipos de medias.

TEMA 4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN ABSOLUTAS Y RELATIVAS. Concepto, cálculo y propiedades.

TEMA 5. MOMENTOS CENTRALES Y RESPECTO DEL ORIGEN. Definición, cálculo y relaciones entre ellos.

TEMA 6. MEDIDAS DE FORMA. Asimetría y curtosis. Cálculo de coeficientes.

TEMA 7. NÚMEROS ÍNDICES. Definiciones y tipos. Estudio de la evolución de una variable en el espacio y/o tiempo. Cálculo y propiedades. Algunos números índices a destacar.

TEMA 8. ORGANIZACIÓN Y REPRESENTACIONES DE VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES. Tablas de doble entrada. Diagramas de dispersión. Momentos bidimensionales. Covarianza y correlación. Regresión y ajuste de curvas por el método de mínimos cuadrados. Rectas de regresión lineal, cálculo e interpretación. Regresión no lineal. Tablas de contingencia.

TEMA 9. OTRAS MEDIDAS DE CORRELACIÓN. Otros coeficientes de correlación de dos variables según su tipo: Sperman, phi, biserial-puntual.

TEMA 10. INTRODUCCIÓN A LAS SERIES TEMPORALES. Concepto. Descomposición de una serie temporal: tendencia, estacionalidad y componente aleatoria. Predicción.

Se realizarán prácticas relacionadas con los contenidos teóricos en el aula de ordenador.

PIEGEL, M. y STEPHENS, L.(2009): "Estadística (4ª edición)". Ed. Mc Graw Hill. Méjico.

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

MARTÍN, Q. y ARDANUY, R. (1993): "estadística para ingenieros". Ed. Hespérides. Salamanca

CALOT, G. (1998): "curso de estadística descriptiva". Ed. ^Paraninfo. Madrid.

ARDANUY, R y SOLDEVILLA, M.M. (1992): "estadística Básica". Ed. Hespérides. Salamanca

La calificación final será el resultado de 3 apartados:

A.- Cuestiones y ejercicios planteados durante el curso, Studium, prácticas de ordenador y controles, que supondrán un 10% de la nota final.

B.- Un examen teórico-práctico a mitad de curso que supondrá un 20% de la nota final.

C.- Examen final, por medio de una prueba escrita que constará de una parte teórica que supondrá un 50% de la nota final, y de una parte de problemas y prácticas a la que corresponderá el 20% restante.

Los apartados A, B y C equivalen a la calificación por curso.

La recuperación se realizará únicamente del examen global de la asignatura (apartado C), la evaluación continua (apartados A y B) no es recuperable.

Las tareas no realizadas, individuales o en grupo, tendrán una calificación de 0 puntos. Se considerará la calificación de NP (No presentado), si el estudiante no realiza el examen final.

PARA APROBAR LA ASIGNATURA SE EXIGIRÁ:

• Un mínimo de 3.5 puntos sobre 10 en el examen global final. En caso de no cumplir este requisito, la calificación final máxima será de 4 puntos. 
• Una media ponderada superior o igual a 5.0 puntos

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

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 on-line.

Participar de forma activa en clase.