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Métodos Estadísticos de la Ingeniería
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Métodos Estadísticos de la Ingeniería CÓDIGO: 109301202
- Centro: Escuela Politécnica Superior de Ingeniería
- Titulación: Grado en Ingeniería Agrícola y del Medio Rural
- Plan de Estudios: 2010 (publicado en 11-11-2010)
- Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
- Itinerario/Intensificación:
- Departamento/s: - Área/s de conocimiento:
  • Estadística e Investigación Operativa
- Curso: 1
- Carácter: Obligatoria
- Duración: Cuatrimestral
- Créditos ECTS: 6.0
- Horario: http://www.escuelas.ull.es/view/centros/agraria/Horarios_2/es
- Dirección web de la asignatura: http://www.campusvirtual.ull.es
- Idioma: Castellano


2. Requisitos para cursar la asignatura
Los especificados para el acceso a esta titulación de grado


3. Profesorado que imparte la asignatura
Profesor/a Coordinador/a: MARIA TERESA RAMOS DOMINGUEZ
- Grupo: 1/TU, PA101, PX101, PX102, PX103
- Departamento: Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
- Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
- Lugar Tutoría: Despacho 4ª planta Facultad de Matemáticas. Departamento Matemática, Estadística e Investigación Operativa
- Horario Tutoría: Martes y Jueves de 16.30 a 19.30. El horario de tutorías podría sufrir modificaciones puntuales que serán debidamente comunicadas en tiempo y forma. Confirmar asistencia por e-mail.
- Teléfono (despacho/tutoría): 922318189
- Correo electrónico: mtramos@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es


4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
- Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Formación Básica.
- Perfil profesional: Ingeniería Agrícola y del Medio Rural


5. Competencias
CIN/323/2009
[1] Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos, algorítmica numérica; estadística y optimización.
[3] Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
[T7] Conocimiento en materias básicas, científicas y tecnológicas que permitan un aprendizaje continuo, así como una capacidad de adaptación a nuevas situaciones o entornos cambiantes.
[T8] Capacidad de resolución de problemas con creatividad, iniciativa, metodología y razonamiento crítico.
[T9] Capacidad de liderazgo, comunicación y transmisión de conocimientos, habilidades y destrezas en los ámbitos sociales de actuación.
[T10] Capacidad para la búsqueda y utilización de la normativa y reglamentación relativa a su ámbito de actuación.
[T11] Capacidad para desarrollar sus actividades, asumiendo un compromiso social, ético y ambiental en sintonía con la realidad del entorno humano y natural.
[T12] Capacidad para el trabajo en equipos multidisciplinares y multiculturales.


6. Contenidos de la asignatura
Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
Profesora: Mª Teresa Ramos Domínguez
Contenidos Teóricos:
1.- INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA. Definición. Aplicaciones de la Estadística. Conceptos básicos.
2.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL. Conceptos generales. Tablas estadísticas y representaciones gráficas. Medidas de posición y dispersión. Medidas de asimetría y apuntamiento
3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL. Variables estadísticas bidimensionales. Tablas estadísticas. Distribuciones marginales y condicionadas. Representaciones gráficas. Dependencia e independencia estadística. Rectas de Regresión. Correlación
4.- CÁLCULO DE PROBABILIDADES. Concepto de probabilidad. Probabilidad condicionada. Sucesos independientes.
5.- VARIABLES ALEATORIAS. Variable aleatoria unidimensional. Tipos de variables aleatorias: discretas y continuas. Funciones de distribución. Características de una variable aleatoria: esperanza, varianza y momentos.
6.- PRINCIPALES DISTRIBUCIONES DISCRETAS. Distribución Uniforme. Distribución de Bernouilli. Distribución Binomial. Distribución de Poisson.
7.- PRINCIPALES DISTRIBUCIONES CONTINUAS. Distribución Uniforme. Distribución Normal.
8.- ESTIMACIÓN. Estimación puntual. Propiedades de los estimadores. Estimación por intervalos.
9.- CONTRASTE DE HIPOTESIS. Generalidades. Contrastes paramétricos. Contrastes no paramétricos.
Contenidos prácticos:
10.- HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS. Hojas de cálculo y programas informáticos aplicados a la ingeniería.
11.- ANÁLISIS DE LA VARIANZA. Aplicación práctica con software específico
12.- INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN. Proceso de modelización. Modelo lineal general de Programación lineal.
Actividades a desarrollar en otro idioma
En las prácticas 1 y 2, el alumno tendrá que realizar una tarea, en la que una parte será desarrollada en inglés, donde se relacionen los temas de la Ingeniería Agrícola y del Medio Rural con la Estadística.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
Cada alumno recibirá 30 horas de clases magistrales dónde se introducen y desarrollan los fundamentos teóricos de la asignatura. La parte práctica de la asignatura requiere que el alumno asista a 15 horas de problemas en aula y 10 al desarrollo de prácticas de laboratorio informático. Cada alumno será supervisado mediante 2 horas de asistencia a tutorías académicas-formativas que velarán por la consecución de los objetivos y competencias enumerados para esta asignatura.

El objetivo de las clases magistrales es la divulgación de los contenidos teóricos de la materia, esto es, conceptos, metodologías y técnicas relacionados con la recogida, presentación y análisis de la información, y su utilización en la interpretación de los procesos básicos de la Ingeniería e incluso para servir de guía de actuación, bajo circunstancias que implican incertidumbre.

Las clases prácticas en el aula estarán destinadas a resolver una serie de problemas de carácter básico de cada tema, con la finalidad de que aprendan a aplicar los conceptos explicados en teoría y la metodología de resolución de los diferentes problemas. Los alumnos contarán con una o varias hojas de problemas que se corregirán en clase, o se revisarán en las tutorías.

Las clases prácticas en el laboratorio de informática serán tutorizadas, y dirigidas a que el alumno se familiarice y aprenda a manejar determinadas aplicaciones de software, como el SPSS, Microsoft Office Excel, etc., los cuales servirán de herramienta en la resolución de los problemas básicos de Ingeniería trabajados en teoría y en las clases de problemas, además de ciertas aplicaciones reales.



Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante
Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias
Clases teóricas  30.00      30  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [1]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  25.00      25  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [T12], [1], [3]
Estudio/preparación clases teóricas     65.00   65  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [T12], [1]
Estudio/preparación clases prácticas     20.00   20  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [T12], [1], [3]
Preparación de exámenes     5.00   5  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [T12], [1]
Realización de exámenes  3.00      3  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [1]
Asistencia a tutorías  2.00      2  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [T12], [1], [3]
Total horas  60   90   150 
Total ECTS  6 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica

1.- Rodríguez Muñiz, L.J.; Tomeo Perucha, V. y Uña Juárez, I. (2011) Métodos Estadísticos para Ingeniería. Garceta Grupo Editorial
2.- Devore, J.L. (2008) Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Cengage Learning Editores
3.-Walpole, R.E., Myers, R.H. Myers, S.L. (1999)  “Probabilidad y Estadística para Ingenieros”. Prentice Hall.

Bibliografía complementaria

1.- Milton, J.S. y Arnold, J.C. (2003) Probabilidad y Estadística con aplicaciones para Ingeniería y Ciencias Computacionales. McGraw-Hill.
2.- Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (1996) Probabilidad y Estadística aplicada a la Ingeniería. McGraw-Hill.

3.- Mendenhall, W. y Sincich, T (1997) Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Prentice Hall.

4.- Navidi, W. (2006) Estadística para Ingenieros y Científicos. McGraw- Hill.
5.- Pérez Brito, D. (1999) Ejercicios de Programación Lineal. Consejería de Educación, Cultura y Deportes. Colección: Textos Universitarios
6.- Scheaffer, R.L. y McClave, J.T. (1993) Probabilidad y Estadística para Ingeniería. Grupo Editorial Iberoamerican




9. Sistema de evaluación y calificación
Descripción
"EVALUACIÓN CONTINUA"
El sistema de evaluación de los objetivos y competencias a cumplir al finalizar el desarrollo de esta asignatura comprende una prueba final eminentemente práctica (problemas) que supone el 65% de la calificación final, y la realización de cuestionarios de respuestas cortas que suponen un 10% de la misma. Para que a la calificación de estas pruebas se le pueda sumar la parte correspondiente a la evaluación continua se ha de superar el 50% en cada una de ellas.

El restante 25% de la calificación final corresponde con la evaluación continua a lo largo del cuatrimestre. En el transcurso de la realización de las prácticas de problemas y laboratorio, el alumno debe entregar tareas y realizar cuestionarios durante la asistencia a prácticas de laboratorio (25%), ésta ponderará por 1 o por 0.8 dependiendo si las faltas son 1 ó 2, respectivamente.

"EVALUACIÓN ALTERNATIVA"
El alumno tiene que realizar tres pruebas que se corresponden con:
a) Un examen teórico-práctico de los temas impartidos en la parte práctica de la asignatura (25%)
b) Un cuestionario on line teórico práctico de los contenidos teóricos de la asignatura (10%)
c) Un examen de resolución de ejercicios de los contenidos teóricos de la asignatura (65%)
Para superar la materia por esta modalidad, es necesario superar el 50% en cada una de las pruebas.
“El sistema de Evaluación y Calificación viene regulado en el artículo 6 del actual Reglamento de Evaluación y Calificación de la Universidad de La
Laguna (BOC de 19 de enero de 2016).”

Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Pruebas objetivas  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [1]   Dominio de conocimientos teóricos y aplicados de la materia (puntuada sobre 10 debe obtenerse al menos un 5 para poder superar la asignatura)   65% 
Pruebas de respuesta corta  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [1], [3]   Dominio de conocimientos teóricos y aplicados de la materia    10% 
Pruebas de ejecuciones de tareas reales y/o simuladas  [T7], [T8], [T9], [T10], [T11], [T12], [1], [3]   Claridad, presentación y utilización de los contenidos teóricos impartidos.   25% 


10. Resultados de Aprendizaje
 - Que el alumno conozca los fundamentos de:
Estadística Descriptiva uni y bidimensional
Concepto de probabilidad
Variables aleatorias discretas y continuas
Inferencia. Estimación y Contrastes
Herramientas informáticas para la descripción de parámetros y el uso de modelos estadísticos
Optimización
Se evalúa mediante un examen escrito, asistencia y resolución de cuestionarios en las clases teóricas, y, ejercicios en las clases prácticas. (competencias MECES a y b)

- Que el alumno sea capaz de elaborar un informe o tabla de datos relacionados con el mundo rural, comentanto los valores más relevantes, haciendo uso de los conocimientos adquiridos en clase y utilizando información en inglés, desarrollando parte de una tarea en éste idioma.
Se evalúa mediante la entrega de un informe con tablas o gráficas debidamente comentadas. (competencias MECES c y d)

- Que el alumno sea capaz de resolver problemas, que son básicos para el cálculo de parámetros, necesarios en el uso de los modelos estadísticos, que nos permiten la inferencia, contraste y evaluación de estudios específicos del mundo rural.
Se evalúa mediante la resolución de problemas relacionados con la materia en estudio, en un examen escrito. (competencias MECES f)

- Que el alumno sea capaz de comunicar de manera clara y precisa los conocimientos, metodología y soluciones en el ámbito de su campo de estudio.
Se evalúa mediante la explicación clara de las tareas realizadas en las clases prácticas.(competencias MECES e) 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 La dedicación a la asignatura se encuentra distribuida muy uniformemente a lo largo de todo el cuatrimestre, tanto en la participación en actividades como en el trabajo autónomo del alumno.

Cada semana, en media, el alumno asiste a dos clases teóricas, participa en una de resolución de problemas y en semanas alternas realiza dos prácticas en el laboratorio de informática. A lo largo del cuatrimestre recibe dos horas de tutorías-seminarios en el laboratorio de informática, en las que se estudian y discuten en común algún problema.

Nota:La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente. 


Segundo Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:  Presenta-
ción asignatura
Tema1  
 Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1 y

 
 3.00   3.00   6 
Semana 2:  Tema 2 y
Tema10 
 Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1 y
Tutorías: 1
 
 4.00   4.00   8 
Semana 3:  Tema 2 y Tema 10   Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1 y
Práctica de laboratorio: 2
Tarea: Recogida de información en relación con el Medio Rural, comentarios en Inglés y Español 
 5.00   5.00   10 
Semana 4:  Tema 3 y Tema 10   Clases teóricas: 2 y Clases de problemas:1
Cuestionario Estadística Unidimensional 
 3.00   5.00   8 
Semana 5:  Tema 3 y Tema 4   Clases teóricas: 2; Clases de problemas:1
 
 3.00   5.00   8 
Semana 6:  Tema 4   Clases teóricas: 2 y Clases de problemas: 1
Práctica de laboratorio: 2
Tarea: Resolución de problemas con software específico 
 5.00   6.00   11 
Semana 7:  Tema 5   Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1 y
Cuestionario Estadística Bidimensional y Probabilidad
 
 3.00   6.00   9 
Semana 8:  Tema 5   Clases teóricas: 2 y Clases de problemas: 1
Práctica de laboratorio: 2 
 5.00   5.00   10 
Semana 9:  Tema 6
 
 Clases teóricas: 2 Clases de problemas: 1 y

 
 3.00   5.00   8 
Semana 10:  Tema 7 y Tema 11   Clases teóricas: 2 y Clases de problemas: 1
Práctica de laboratorio: 2
 
 5.00   5.00   10 
Semana 11:  Tema 7   Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1
 
 3.00   5.00   8 
Semana 12:  Tema 8   Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1 y
 
 3.00   5.00   8 
Semana 13:  Tema 8 y 12   Clases teóricas: 2; Clases de problemas: 1 y
Práctica de laboratorio: 2
Resolución de problemas en grupo y explicación de los mismos 
 5.00   5.00   10 
Semana 14:  Tema 9 y 12   Clases teóricas: 2 y Clases de problemas: 1
Tutorías: 1
 
 4.00   5.00   9 
Semana 15:  Tema 9   Clases teóricas: 2 y Clases de problemas: 1
 
 3.00   5.00   8 
Semanas 16 a 18:  Evaluación   Examen de convocatoria   3.00   16.00   19 
Total horas 60 90 150

Fecha de última modificación: 25-07-2017
Fecha de aprobación: 18-07-2017