Probabilidad y estadística Código:  22.507    :  6
Consulta de los datos generales   Descripción   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Conocimientos previos   Objetivos y competencias   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura   Consulta del modelo de evaluación  
Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios.

La asignatura de Probabilidad y Estadística está pensada como una materia de formación básica para el estudiante. Tiene como objetivo dar las herramientas esenciales que se necesitan para analizar bases de datos con diferentes tipos de variables y así poder dar repuesta a las cuestiones planteadas.


 Esta asignatura se estructura en tres grandes bloques:

  •  Estadística descriptiva  
  • Introducción a la probabilidad  
  • Inferencia estadística

Comenzaremos el primer bloque reflexionando sobre cómo se obtienen los datos y cómo podemos describir la población de estudio a partir de las muestras obtenidas; para eso utilizaremos tanto estadísticos como gráficos. En el segundo bloque se introducen los conceptos básicos de probabilidad así como las distribuciones más conocidas y los resultados teóricos necesarios para la siguiente parte. Finalmente, en el último bloque se trabajan las principales técnicas de inferencia estadística: los intervalos de confianza y los contrastes de hipótesis. Los contrastes de comparación más elementales darán paso al estudio de la regresión lineal simple y multivariante.


El objetivo es que el estudiante tenga clara la aplicación de los conceptos y procedimientos planteados. Para llevar a cabo las actividades del curso se utilizará el software estadístico R que permitirá desde el primer día trabajar con bases de datos diversos.

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Al ser una de las primeras asignaturas que el estudiante cursará en el grado, debe ayudar al estudiante en su formación científico-técnica, aportando un lenguaje y metodologías propios de la estadística. Proporciona instrumentos para otras materias más directamente relacionadas con el mundo de la ciencia de datos aplicada.

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Nivel de matemáticas preuniversitario

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  • Reconocer las técnicas de muestreo más importantes. 
  • Obtener y escribir un resumen estadístico a partir de un conjunto de datos (univariantes y bivariantes) mediante técnicas descriptivas básicas (numéricas y gráficas) para poder sacar conclusiones.
  • Conocer los elementos básicos de teoría de la probabilidad. Utilizar el lenguaje estadístico básico.
  • Aplicar las principales herramientas de la inferencia estadística de manera adecuada: la estimación puntual, test de hipótesis estadísticas e intervalos de confianza.
  • Calcular regresiones con datos concretos y usarlas para hacer predicciones.
  • Utilizar software estadístico (R) para describir datos, realizar contrastes y hacer regresiones.

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Hemos organizado la asignatura de acuerdo con el planteamiento de 5 retos enmarcados en 5 temas diferentes.

  • Tema 1: Tipo de muestreo y estadística descriptiva
  • Tema 2: Probabilidad: conceptos básicos y variables aleatorias
  • Tema 3: Inferencia estadística I. Estimación e intervalos de confianza
  • Tema 4: Inferencia estadística II: Contraste de hipótesis
  • Tema 5: Regresiones

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Estadística: tomar decisiones a partir de datos Audiovisual
Estadística descriptiva. Introducción al análisis de datos PDF
Estadística descriptiva. Selección de actividades resueltas PDF
Contraste de dos muestras. Selección de actividades resueltas PDF
Intervalos de confianza. Selección de actividades resueltas. Datos Web
Contraste de dos muestras. Selección de actividades resueltas. Datos Web
Probabilidad. Selección de actividades resueltas. Datos Web
Contraste de hipótesis. Selección de actividades resueltas. Datos Web
Regresión lineal simple. Selección de actividades resueltas. Datos Web
Estadística PDF
1. Estadística descriptiva PDF
11. Regresión lineal múltiple PDF
6. Intervalos de confianza PDF
8. Contraste de dos muestras PDF
Probabilidad y variables aleatorias PDF
10. Regresión lineal simple PDF
12. El análisis de la varianza (ANOVA) PDF
5. Teorema del límite central PDF
Contraste de varianzas PDF
2. Muestreo PDF
7. Contraste de hipótesis PDF
3_Análisis de datos y estadística descriptiva con R y R-Commander PDF
2_Álgebra lineal y cálculo con R PDF
El entorno estadístico R. Estructura, lenguaje y sintaxis PDF
Estadística descriptiva. Selección de actividades resueltas PDF
Muestreo. Selección de actividades resueltas PDF
Probabilidad. Selección de actividades resueltas PDF
Variables aleatorias. Selección de actividades resueltas PDF
Teorema del límite central. Selección de actividades resueltas PDF
Intervalos de confianza. Selección de actividades resueltas PDF
Contraste de hipótesis. Selección de actividades resueltas PDF
Contraste de dos muestras. Selección de actividades resueltas PDF
Regresión lineal simple. Selección de actividades resueltas PDF
Análisis de datos y estadística descriptiva con R PDF
Distribuciones de probabilidad e inferencia estadística con R PDF
Modelos de regresión y análisis multivariante con R PDF
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

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Puedes superar la asignatura a través de dos vías:

  1. Con evaluación continua (EC) y una prueba de síntesis (PS):
    • Si superas la evaluación continua y en la prueba de síntesis obtienes la nota mínima necesaria, la nota final será la ponderación que se especifique en el plan docente.
    • Si superas la evaluación continua y en la prueba de síntesis no obtienes la nota mínima necesaria, la calificación final será la nota cuantitativa que obtengas en la prueba de síntesis.
    • Si superas la evaluación continua y no te presentas a la prueba de síntesis, la nota final será un No presentado.
    • Si suspendes la evaluación continua, la nota final será un No presentado.
    • Si no te presentas a la evaluación continua, la nota final será un No presentado.

  2. Con examen (para seguir esta vía no es necesario haber superado la evaluación continua para hacer el examen):
    • Si no has presentado la evaluación continua, la nota final será la calificación numérica obtenida en el examen.
    • Si en la evaluación continua has obtenido una nota distinta a un No presentado, la nota final será el cálculo más favorable entre la nota numérica del examen y la ponderación de la nota de la evaluación continua con la nota del examen, según lo establecido en el plan docente. Para aplicar este cálculo, es necesario obtener una nota mínima de 4 en el examen (si es inferior, la nota final de la asignatura será la calificación del examen).
    • Si no te presentas al examen, la calificación final será un No presentado.

 

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