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 la UOC para la asignatura   Informaciones sobre la evaluación en la UOC   Consulta del modelo de evaluación  
Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. 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 alumnado. 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 alumnado 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 alumnado cursará en el grado, debe ayudar al alumnado 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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En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

  • Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
  • Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.

 

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