ESTADÍSTICA APPLICADA A LA INGENIERÍA QUÍMICA
GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 15-06-26 19:39)
Datos del profesorado
- Coordinador/Coordinadora
- Víctor Amor Esteban
- Grupo/s
- 1
- Centro
- Fac. Ciencias Químicas
- Departamento
- Estadística
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Despacho
- 1.16. – Planta baja. Facultad de Medicina
- Horario de tutorías
- A convenir con el alumno
- URL Web
- https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/57781/detalle
- E-mail
- vamor@usal.es
- Teléfono
- 923 294 500 ext. 1921
- Profesor/Profesora
- Víctor Amor Esteban
- Grupo/s
- 2
- Centro
- Fac. Ciencias Químicas
- Departamento
- Estadística
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Despacho
- 1.16. – Planta baja. Facultad de Medicina
- Horario de tutorías
- A convenir con el alumno
- URL Web
- https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/57781/detalle
- E-mail
- vamor@usal.es
- Teléfono
- 923 294 500 ext. 1921
2. Recomendaciones previas
Conocimientos de matemáticas básicas a nivel de bachillerato. Son convenientes, aunque no necesarios, conocimientos básicos de estadística descriptiva.
Conocimientos de informática a nivel de usuario.
3. Objetivos
Se ha hecho evidente que la interpretación y valoración de muchas investigaciones en las ciencias experimentales tales como las ingenierías químicas dependen en gran parte de los métodos estadísticos. Por esta razón, es esencial que los estudiantes de estas áreas se familiaricen lo antes posible con los razonamientos estadísticos.
Se pretende proporcionar al estudiante una comprensión de la lógica empleada en las técnicas estadísticas así como su puesta en práctica.
Se analizaran en detalle algunas de las técnicas básicas más generalmente utilizadas por los investigadores de Ingeniería Química, su interpretación, ventajas y limitaciones.
4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje
Básicas / Generales | Conocimientos.
4.1: Conocimientos:
C01. Identificar y aplicar métodos matemáticos de álgebra, geometría, cálculo, métodos numéricos, estadística y optimización que puedan aplicarse a la resolución de problemas propios de Ingeniería
Específicas | Habilidades.
|
4.2: Habilidades:
H01. Aplicar los métodos matemáticos de álgebra, geometría, cálculo, métodos numéricos, estadística y optimización y aplicarlos a la resolución de problemas propios de Ingeniería.
|
Transversales | Competencias.
4.3: Competencias:
K13. Organizar y planificar trabajos experimentales en el ámbito de la ingeniería química.
K14. Gestionar e interpretar información técnica y científica para la toma de decisiones en ingeniería.
K16. Coordinar equipos multidisciplinares para el desarrollo e implementación de soluciones en la industria química.
K17. Elaborar y defender argumentos técnicos y científicos con rigor y claridad.
K18. Aplicar conocimientos teóricos a situaciones prácticas para la resolución de problemas ingenieriles.
5. Contenidos
Teoría.
1.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
- Introducción a la estadística y su importancia en el ámbito de la química.
- Representaciones gráficas.
- Medidas de resumen: medidas de tendencia central y dispersión.
2.- INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE REGRESIÓN.
- Correlación.
- Ajustes lineales.
- Ajustes no lineales.
- Técnicas de regresión en problemas químicos de calibración.
- Introducción a la regresión múltiple.
3.- PROBABILIDAD COMO MEDIDA DE LA INCERTIDUMBRE.
- Conceptos básicos.
- Distribuciones de probabilidad más usuales.
4.- BASES DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS.
- Estimación puntual. Métodos de estimación.
- Estimación por intervalos para medias y proporciones.
- Cálculo del tamaño muestral necesario para estimar con una determinada precisión.
5.- CONTRASTES DE HIPÓTESIS.
- Conceptos básicos.
- Contrastes para la comparación de la tendencia central: Paramétricos y No Paramétricos.
- Contrastes para proporciones.
- Interpretación de resultados en el contexto químico.
6.- INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS.
- El problema de las comparaciones múltiples.
- Experimentos con un único factor de variación.
- Análisis de la Varianza de una vía (ANOVA) en experimentos químicos.
- Test tras el ANOVA.
7.- TABLAS DE CONTINGENCIA.
- Contrastes de asociación e independencia de dos variables cualitativas.
Ejemplos prácticos en química: análisis de datos experimentales, comparación de métodos analíticos.
6. Metodologías Docentes
La asignatura constará de dos horas semanales de clases magistrales en las que se desarrollarán los contenidos teóricos de la asignatura, especialmente los relacionados con estadística descriptiva, probabilidad, inferencia estadística, regresión, análisis de la varianza y diseño de experimentos aplicados al ámbito químico.
Asimismo, se impartirá una hora semanal de seminarios y resolución de problemas orientados a la interpretación y aplicación de las técnicas estadísticas en contextos químicos y experimentales, fomentando la capacidad de análisis y la interpretación crítica de resultados.
La asignatura incluirá también prácticas en aula de informática mediante el uso de software estadístico para el tratamiento y análisis de datos químicos. En estas sesiones se trabajará la representación gráfica de datos, el ajuste de modelos de regresión, la realización de contrastes de hipótesis, análisis ANOVA y la interpretación de resultados estadísticos aplicados a problemas reales de la química.
Regularmente se propondrán ejercicios y actividades prácticas para que el estudiante adquiera destreza en el análisis e interpretación de datos, así como en el uso de herramientas estadísticas habituales en el ámbito químico.
El profesorado atenderá las necesidades académicas del estudiantado mediante tutorías presenciales y virtuales, así como a través del correo electrónico y de las plataformas docentes institucionales.
7. Distribución de las Metodologías Docentes
8. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
DEVORE, J. L. (2001). “Probabilidad y Estadística para ingeniería y Ciencias”. Thomson & Learning. 5ª Edición.
MENDENHALL, W y BEAVER, B. BEAVER, R (1987) “Introducción a la probabilidad y la Estadística. Editorial Thomson Internacional
MILLER J. C. & MILLER J. C. (1993) "Estadística para Química Analítica". Addison-Wesley Iberoamericana.
GALINDO VILLARDON, M.P. (1984) “Exposición Intuitiva de Métodos Estadísticos”. Ed. Univ. de Salamanca.
GARCIA, F. (1995) "Lecciones prácticas de Cálculo Numérico. Universidad Pontificia Comillas. Madrid.
NORRIS A.C. (1981). "Computational Chemistry: An Introduction to Numerical Methods. J. Wiley and Sons. Chichester.
ARMITAGE, P.; BERRY, G. (1992). Estadística para la investigación Biomédica. DOYMA. Barcelona.
PECK, R.; OLSEN, Ch.; DeVORE, J. (2000). Introduction to Statistics and Data Analysis. Duxbury Press 2ª Ed.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
9. Evaluación
Criterios de evaluación.
Evaluación continua: 30% de la nota y constará de:
- Tareas desarrolladas a lo largo del curso.
- Resolución de problemas y entregas en clase.
- Cuestionarios escritos y / o utilizando el Campus Virtual Studium.
Examen final: 70% de la nota y constará de:
- Un Test-Teórico-Práctico donde se pedirá además al alumno la resolución de algunos problemas. Será escrito, al final del periodo lectivo, contará un 35% de la nota y estará basado en las clases magistrales y seminarios presenciales.
- Examen de prácticas con ordenador basado en las clases de prácticas con el programa estadístico visto en el curso, contará un 35% de la nota. Esta prueba será escrita y consistirá en preguntas cortas y / o de tipo test.
Para superar la asignatura es preciso obtener una calificación global de 5 sobre 10 puntos, y se exigirá una puntuación mínima de 4 sobre 10 puntos en cada una de las partes del examen final (parte teórica y parte práctica). En caso de no obtener en este concepto una puntuación mínima de 4 sobre 10, la evaluación continua no contribuirá a la nota final.
Sistemas de evaluación.
Pruebas escritas de conocimientos teóricos y prácticos. Manejo de un software de estadística.
Evaluación continua mediante tareas desarrolladas a lo largo del curso, resolución de problemas y entregas en clase. Cuestionarios escritos y / o utilizando el Campus Virtual Studium
Recomendaciones para la evaluación.
Utilizar la bibliografía para afianzar conocimientos y, si es necesario, adquirir una mayor destreza en la materia.
Plantear las posibles dudas que tenga el alumno en clase, tutorías, seminarios.
Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.
Recomendaciones para la recuperación.
El alumno podrá recuperar aquellas partes de la evaluación (examen ordenador y examen escrito) que no haya superado en el curso.
La pruebas y valoraciones de evaluación continua no serán recuperables, es decir, en la calificación final de la segunda convocatoria se tendrán en cuenta los resultados de evaluación continua obtenidos por el estudiante.
10. Organización docente semanal
Organización docente semanal (Fecha: 04-06-24)