| Estadística | Código: 75.568 Créditos: 6 |
Los métodos propios del análisis de datos pueden usarse para resumir o describir un conjunto de datos -es lo que se conoce con el nombre de estadística descriptiva-, y también para modelar patrones de comportamientos de los datos observados (o disponibles), de forma que se puedan considerar efectos aleatorios o de incertidumbre, y después hacer uso de estos modelos para obtener información sobre el conjunto de todos los datos, los observados y los no observados -es lo que se denomina inferencia estadística-.
En la Sociedad de la Información, dónde los datos son abundantes, los conceptos y técnicas propios del análisis de datos constituyen un elemento clave a la hora de transformar los datos en información útil, facilitando de esta manera la generación de conocimiento y la toma de decisiones en los escenarios de incertidumbre en los que a a menudo trabajan las organizaciones, los sistemas y los procesos.
DATOS + ANÁLISIS ESTADÍSTICO >> INFORMACIÓN >> CONOCIMIENTO
La asignatura es presenta con un enfoque práctico, dónde destaca el uso de software estadístico como herramienta que permite experimentar y aplicar los conceptos y las técnicas estadísticas en la resolución de diferentes problemáticas relacionadas con el ámbito informático.
La asignatura Estadística está directamente vinculada con otras asignaturas del Plan de Estudios, como por ejemplo: Minería de Datos, Modelado y Simulación en la Investigación Operativa, TFC Simulación de Redes y Sistemas Informáticos, Bases de datos, etc.
En la Sociedad de la Información, el análisis de los datos o estadística aplicada resulta una herramienta fundamental en casi cualquier actividad relacionada con la generación de información y conocimiento y la posterior toma de decisiones, especialmente en entornos no deterministas (entornos con incertidumbre o con existencia de comportamientos aleatorios).
Ejemplos de perfiles profesionales que hacen un uso importante de conceptos y técnicas estadísticas serian los siguientes:
- Analistas de datos
- Responsables de sistemas y/o procesos
- Responsables de sistemas de información y de sistemas de apoyo a la toma de decisiones
- Gestores de la calidad de procesos, productos y/o servicios
- Miembros de departamentos de I+D
Para poder seguir la asignatura se necesitan unos conocimientos de matemáticas similares a los que se alcanzan al finalizar el bachillerato científico. De todos modos es muy aconsejable haber cursado Álgebra y Análisis.
Los objetivos que se espera que el estudiante alcance al realizar esta asignatura son los siguientes:
- Familiarizarse con el tipo de problemas que se resuelven mediante métodos estadísticos.
- Estudiar la descripción de datos y la interpretación de los resultados.
- Utilizar el software estadístico para hacer cálculos.
- Asimilar el concepto de fenómeno aleatorio y su modelización mediante los conceptos de probabilidad y de variable aleatoria.
- Identificar las distribuciones de probabilidad más habituales, dedicando especial atención a la distribución normal.
- Introducir las distribuciones t de Student.
- Describir las características especiales de la media aritmética de un conjunto de datos: teorema central del límite.
- Utilizar los intervalos de confianza para estimar medias y proporciones.
- Introducir el concepto de control de calidad y sus aplicaciones.
- Aprender a contrastar hipótesis e introducir los conceptos de hipótesis nula y alternativa, errores de tipo I y II, nivel de significación, estadístico de contraste, punto crítico de una distribución y p-valor.
- Saber cómo contrastar hipótesis sobre la media y la proporción de una población.
- Saber cómo contrastar hipótesis sobre la diferencia entre medias y entre proporciones de dos poblaciones.
- Definir nuevas distribuciones que utilizaremos para hacer inferencia, en concreto la F de Snedecor y la Chi-cuadrado.
- Saber cómo contrastar hipótesis sobre la varianza de una población y el cociente de varianzas de dos poblaciones.
- Comprender el modelo de regresión lineal simple y realizar inferencia sobre la pendiente de la recta de regresión.
- Extender los resultados para el modelo de regresión lineal simple a un modelo de regresión lineal múltiple.
- Estudiar la bondad del ajuste mediante el coeficiente de determinación.
- Introducir el análisis de la varianza para contrastar medias de diversas población
- Estadística Descriptiva. Introducción al análisis de datos.
- Probabilidad y Variables aleatorias
- Inferencia estadística
- Teorema central del límite
- Intervalos de confianza
- Contraste de hipótesis
- Contraste de dos muestras
- Regresión Lineal
| Material | Soporte |
| Estadística: tomar decisiones a partir de datos | Audiovisual |
| Estadística | |
| Probabilidad y variables aleatorias | |
| El entorno estadístico R. Estructura, lenguaje y sintaxis | |
| Estadística descriptiva. Selección de actividades resueltas | |
| Muestreo. Selección de actividades resueltas | |
| Probabilidad. Selección de actividades resueltas | |
| Variables aleatorias. Selección de actividades resueltas | |
| Teorema del límite central. Selección de actividades resueltas | |
| Intervalos de confianza. Selección de actividades resueltas | |
| Contraste de hipótesis. Selección de actividades resueltas | |
| Contraste de dos muestras. Selección de actividades resueltas | |
| Regresión lineal simple. Selección de actividades resueltas | |
| Análisis de datos y estadística descriptiva con R | |
| Distribuciones de probabilidad e inferencia estadística con R | |
| Modelos de regresión y análisis multivariante con R | |
| Probabilidad: Definiciones | Audiovisual |
| Teorema del límite central | Audiovisual |
| Contraste de hipótesis | Audiovisual |
| Muestreo | Audiovisual |
| Regresión lineal simple | Audiovisual |
| Variables aleatorias: Introducción | Audiovisual |
| Contraste de dos muestras | Audiovisual |
| Estadística descriptiva: Introducción | Audiovisual |
| Intervalos de confianza | Audiovisual |
| Estadísitica descriptiva: La regla de Chebyshev y estandarización | Audiovisual |
| Probabilidad: Probabilidad condicionada | Audiovisual |
| Variables aleatorias: Variable aleatoria discreta/continua (Ejemplos) | Audiovisual |
| Estadísitica descriptiva: Medidas de dispersión | Audiovisual |
| Variables aleatorias: Modelos continuos (uniforme, exponencial, normal) | Audiovisual |
| Probabilidad: Probabilidad y frecuencia relativa | Audiovisual |
| Variables aleatorias: Modelos discretos (Bernoulli, binomial, geométrica, Poisson) | Audiovisual |
| Estadísitica descriptiva: Medidas de centro | Audiovisual |
| Probabilidad: Árboles y tablas | Audiovisual |
| Cuestionario final - RExams | Moodle |
El material de esta asignaturas está formado por:
- Materiales de la asignatura editados por la UOC, de título "estadística" y autores J. Gibergans, A.J. Gil y C. Rovira, estructurados en 12 Módulos.
- Videos didácticos con 21 unidades de trabajo que provienen de una serie llamada Decisiones Through Fecha ('Decisiones por medio de datos'), escrita por el estadístico norteamericano David Moore. Originariamente en inglés han sido traducidas al castellano para utilizarlas en esta asignatura. Tienen un contenido técnico mínimo y se proporcionan como material ilustrativo de la asignatura. Muestran situaciones reales y excelentes presentaciones visuales de los conceptos que se estudian. En la temporización de la asignatura encontraréis indicaciones de cuándo visionar cada unidad. Estos videos los encontraréis en el aula, en la sección "Materiales y fuentes".
- Para cada módulo, dentro del apartado "Recursos -> Materiales y fuentes" encontraremos en "Estadística. Presentaciones y Actividades Web" el siguiente material:
o Material Básico (los módulos en papel)
- Un documento que contiene enlaces a diferentes páginas web con contenidos estadísticos.
- Un conjunto de ejercicios y problemas complementarios.
- Un documento con las erratas detectadas en los materiales de estudio.
- Baró Llinàs, G. (1993). "Inferència Estadística", Parramón, Barcelona 1993
- Baró, J.; Alemany, L. (2004): "Exercicis d'estadística". Recurs electrònic
- Baron, M. (2007): "Probability and Statistics for Computer Scientists". ISBN: 1584886412
- Devore, J. (2001): "Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias". ISBN: 0534372813
- Gámez Mellado, A.; Marín Trechera, L.M. (2000). "Estadística para Ingenieros Técnicos". Ed. Servicio de Publicacions de la Universidad de Cádiz, 2000
- Grima, P. (2004): "Estadística Práctica con MINITAB". ISBN: 8420543551
- Johnson, R. (2004): "Elementary statistics". ISBN: 0534399150
- Montgomery, D. (2006): "Engineering Statistics". ISBN: 0471735574
- Moore, Mc Cabe (1989). "Introduction to the practice of statistics", Ed. Freeman, 1989
- Peña, D. (1994). "Estadística, Modelos y métodos" 2 volums, Alianza Universidad Textos, Madrid 1994
-
Walpole, R.; Myers, R.H.; Myers, S. (1998). "Probabilidad y Estadística para ingenieros". Ed. Prentice Hall, 1998
El consultor propondrá, mediante mensajes semanales en el Tablón del Profesor, un ritmo de trabajo y unas actividades semanales donde se destacarán los aspectos más importantes de los temas a tratar según la temporización de la asignatura. También comentará las unidades de los vídeos relevantes para el tema de la semana y la conveniencia de visitar ciertas páginas web para reforzar las ideas introducidas a las notas de estudio. Esta información, de forma resumida, se encuentra en el calendario del plan docente que se puede encontrar en el espacio "planificación" de la asignatura.
En el momento de comenzar un módulo se recomienda visualizar el "Resumen conceptual" para hacerse una idea de los contenidos del módulo.
En el momento de acabar un módulo se recomienda visualizar de nuevo el "Resumen conceptual" correspondiente para recordar y esquematizar los contenidos.
A la hora de prever la duración de una sesión de trabajo hay que tener presente que en la mayoría de los casos hará falta, como mínimo, ver una de las unidades de vídeo, hacer una primera lectura de los apuntes correspondientes y hacer las relecturas necesarias para una completa asimilación de los contenidos básicos. La elaboración de una síntesis de los contenidos fundamentales y la parte práctica (resolución de ejercicios en papel y actividades con el software) se pueden realizar en una segunda sesión. Es preferible, sin embargo, trabajar una unidad de contenido, de manera completa, en una única sesión. Además, se invita a los estudiantes a participar en todas aquellas actividades que se propongan, durante el curso, tanto desde el tablón del profesor como desde el foro.
Del software estadístico se recomienda utilizar básicamente R. En el aula de laboratorio encontraréis el apoyo necesario para poder trabajar con R.
Los ficheros que se envíen entre el consultor y los estudiantes se harán usualmente con Word o en formato PDF.
La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.
La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves.
El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular.
La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente).
Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso.
Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.
La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo.
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Para superar la asignatura hay que hacer un examen (EX). La nota de la evaluación continua (EC) complementará esta calificación.
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Nota final de asignatura: EX + EC
EX = 65 %
EC = 35 %
Notas mínimas:
· EX = 4
Esta fórmula de ponderación sólo se aplicará cuando la nota resultante mejore la obtenida en el EX. Cuando la nota obtenida en el EX sea inferior a 4 o la calificación resultante de la fórmula de ponderación no permita mejorar la nota obtenida en el EX, la calificación final de la asignatura será la nota obtenida en el EX.
En el caso de asignaturas con prácticas (Pr) que cruzan con el examen (EX), la fórmula de ponderación sólo se aplicará cuando la nota resultante mejore la obtenida en FE (FE=EX+Pr). Cuando la nota obtenida en el EX sea inferior a 4, la calificación resultante de la asignatura será la nota obtenida en el EX. Cuando la calificación resultante de la fórmula de ponderación no permita mejorar la nota obtenida en FE, la calificación final de la asignatura será la nota obtenida en FE.
La participación en la Evaluación Continua, si bien no es obligatoria, es recomendable, especialmente en este tipo de asignaturas en los que el estudio continuado es una pieza clave para poder lograr los objetivos académicos.
Cada Prueba de Evaluación Continua (PEC) consta de dos partes: a) un cuestionario, y b) un ejercicio que hay que resolver con R y entregar aparte. Una vez abierto el cuestionario, hay 24 horas para cerrarlo. Se puede realizar (abrir) dos veces y la nota resultante es la mejor de los dos intentos. Todas las PECs se encuentran en el espacio Moodle del aula de la asignatura.
En el informe de Evaluación Continua se utilizarán las calificaciones siguientes:
A: Calificación muy buena
B: Calificación buena
C+: Calificación suficiente
C-: Calificación baja
D: Calificación muy baja
N: No se emite calificación
La nota final de la EC se determinará en función de las calificaciones parciales obtenidas, la participación del estudiante en el foro así como la demostración de un dominio suficiente en los aspectos fundamentales de la asignatura durante el semestre.
Para la nota global de evaluación continua se tendrán en cuenta las 6 PECs.
En el supuesto de que el estudiante no siga la EC, la calificación final de la misma será N (No Presentado). La calificación final N también se asignará a los estudiantes que hayan entregado sólo una PEC. Sin embargo, para obtener una calficación máxima (9 o 10) en la EC deben entregarse todas las PEC.
La realización de las PECs es individual (NO se permite formar grupos de trabajo). En caso de que no sea así, las actividades se evaluarán con una D. Por otra parte, y siempre a criterio de los Estudios, el incumplimiento de este compromiso puede suponer que no se permita al estudiante superar otras asignaturas mediante evaluación continua ni en el semestre en curso ni en los siguientes.
El Examen Final Presencial tendrá dos horas de duración, será coherente con lo que se ha estado trabajando durante la Evaluación Continuada (EC), y donde se tendrán que resolver problemas.
Al examen final presencial se puede llevar:
- una calculadora no programable
Los estudiantes no han de traer las tablas estadísticas al examen ya que toda la información necesaria se incluira en el enunciado.
El enunciado incluirá un formulario que se publicará en el aula antes del examen final.
El consultor os guiará y orientará a través del tablón del aula para que podaís tener un buen seguimiento de la asignatura. También responderá las dudas que vallan surgiendo en el Foro del aula así como las consultas y comentarios enviados al buzón personal.
El consultor también hará un seguimiento personalizado de la Evaluación continua, revisará todas las PEC y prácticas entregadas y comentará de forma cualitativa a nivel grupal y/o individual la resolución. Estos comentarios os ayudaran a progresar eb vuestro aprendizaje y adquirir el conjunto de las competencias