Probabilitat i estadística Codi:  22.407    :  6
Consulta de les dades generals   Descripció   L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis   Coneixements previs   Objectius i competències   Continguts   Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis.

L'assignatura de Probabilitat i Estadística està pensada com una matèria de formació bàsica per a l'alumnat. Té com a objectiu donar les eines essencials que es necessiten per analitzar bases de dades amb diferents tipus de variables i així poder donar resposta a les qüestions plantejades.


 Aquesta assignatura s'estructura en tres grans blocs:

  •  Estadística descriptiva
  •  Introducció a la probabilitat
  •  Inferència estadística 


Començarem el primer bloc reflexionant sobre com s'obtenen les dades i com podem descriure la població estudi a partir de les mostres obtingudes per això utilitzarem tant estadístics com gràfics. En el segon bloc s'introdueixen els conceptes bàsics de probabilitat així com les distribucions més conegudes i els resultats teòrics necessaris per a la següent part. Finalment, en l'últim bloc es treballen les principals tècniques d'inferència estadística: els intervals de confiança i els contrastos d'hipòtesis. Els contrastos de comparació més elementals donaran pas a l'estudi de la regressió lineal simple i multivariant. 


L'objectiu és que l'alumnat tingui clara l'aplicació dels conceptes i procediments plantejats. Per dur a terme les activitats del curs s'utilitzarà el software estadístic R que permetrà des del primer dia treballar amb bases de dades diverses.

Amunt

En ser una de les primeres assignatures que l'alumnat farà del grau de Ciència de dades aplicada, ha d'ajudar a l'alumnat en la seva formació científic-tècnica, aportant un llenguatge i metodologies propis de l'estadística. Proporciona instruments per a altres matèries més directament relacionades amb el món de la ciència de dades aplicada.

 

Amunt

Nivell de matemàtiques preuniversitari

Amunt

  • Reconèixer les tècniques de mostreig més importants.
  • Obtenir i escriure un resum estadístic  a partir d'un conjunt de dades (univariants i bivariants) mitjançant tècniques descriptives bàsiques (numèriques i gràfiques) per poder treure'n conclusions.
  • Conèixer els elements bàsics de teoria de la probabilitat.
  • Utilitzar el llenguatge estadístic bàsic.
  • Aplicar les principals eines de la inferència estadística de manera adequada: l'estimació puntual, test d'hipòtesis estadístiques i intervals de confiança.
  • Calcular regressions amb dades concretes i fer-les servir per fer prediccions.
  • Utilitzar programari estadístic (R) per descriure dades, realitzar contrastos i fer regressions.

Amunt

Hem organitzat l'assignatura d'acord amb el plantejament de 5 reptes emmarcats en 5 temes diferents. 

  • Tema 1: Tipus de mostreig i estadística descriptiva
  • Tema 2: Probabilitat: conceptes bàsics i variables aleatòries
  • Tema 3: Inferència estadística I. Estimació i intervals de confiança
  • Tema 4: Inferència estadística II: Contrast d'hipòtesis
  • Tema 5: Regressions

Amunt

Estadística: prendre decisions a partir de dades Audiovisual
Estadística descriptiva. Introducció a l'anàlisi de dades PDF
Contrast de dues mostres PDF
Intervals de confiança. Selecció d'activitats resoltes. Dades Web
Contrast de dues mostres. Selecció d'activitats resoltes. Dades Web
Probabilitat. Selecció d'activitats resoltes. Dades Web
Contrast d'hipòtesis. Selecció d'activitats resoltes. Dades Web
Estadística descriptiva. Selecció d'activitats resoltes. Dades Web
Regressió lineal simple. Selecció d'activitats resoltes. Dades Web
Estadística PDF
Probabilitat i variables aleatòries PDF
10. Regressió lineal simple PDF
5. Teorema del límit central PDF
7. Contrast d'hipòtesis PDF
2. Mostreig PDF
Contrast de variàncies PDF
11. Regressió lineal múltiple PDF
8. Contrast de dues mostres PDF
1. Estadística descriptiva PDF
6. Intervals de confiança PDF
12. L'anàlisi de la variància (ANOVA) PDF
3_Anàlisi de dades i estadística descriptiva amb R i R-Commander PDF
2_Àlgebra lineal i càlcul amb R PDF
L'entorn estadístic R. Estructura, llenguatge i sintaxi PDF
Estadística descriptiva. Selecció d'activitats resoltes PDF
Mostreig. Selecció d'activitats resoltes PDF
Probabilitat. Selecció d'activitats resoltes PDF
Variables aleatòries. Selecció d'activitats resoltes PDF
Teorema del límit central. Selecció d'activitats resoltes PDF
Intervals de confiança. Selecció d'activitats resoltes PDF
Contrast d'hipòtesis. Selecció d'activitats resoltes PDF
Contrast de dues mostres. Selecció d'activitats resoltes PDF
Regressió lineal simple. Selecció d'activitats resoltes PDF
Anàlisi de dades i estadística descriptiva amb R PDF
Distribucions de probabilitat i inferència estadística amb R PDF
Models de regressió i anàlisi multivariant amb R PDF
Probabilitat: Definicions Audiovisual
Teorema del límit central Audiovisual
Contrast d'hipòtesis Audiovisual
Mostreig Audiovisual
Regressió lineal simple Audiovisual
Variables aleatòries: Introducció Audiovisual
Contrast de dues mostres Audiovisual
Estadística descriptiva: Introducció Audiovisual
Intervals de confiança Audiovisual
Variables aleatòries: Models continus (uniforme, exponencial, normal) Audiovisual
Estadísitica descriptiva: La regla de Txebixev i estandardització Audiovisual
Probabilitat: Probabilitat condicionada Audiovisual
Estadísitica descriptiva: Mesures de dispersió Audiovisual
Variables aleatòries: Models discrets (Bernoulli, binomial, geomètrica, Poisson) Audiovisual
Probabilitat: Probabilitat i freqüència relativa Audiovisual
Variables aleatòries: Variable aleatòria discreta/contínua (Exemples) Audiovisual
Estadísitica descriptiva: Mesures de centre Audiovisual
Probabilitat: Arbres i taules Audiovisual
Qüestionari final - RExams Moodle

Amunt

A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.

Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.

Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.

Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.

La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.

Aquestes conductes irregulars poden comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent -incloses les proves finals- o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials, programari o dispositius no autoritzats durant les proves (com l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, xarxes socials o cercadors d'informació a internet), perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, per la compravenda d'activitats acadèmiques, o perquè s'ha dut a terme qualsevol altra conducta irregular.

Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb el que estableix la normativa de convivència de la UOC.

En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:

  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons el que estableix la normativa acadèmica.
  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.

Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació

La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.

Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.

Amunt

L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC.

 

Amunt