MÉTODOS ESTADÍSTICOS APLICADOS
Curso académico: 2017-18
Identificación y características de la asignatura
Código 501730 Créditos ECTS 6
Denominación Métodos Estadísticos Aplicados/Applied Statistical Methods
Titulación/es Grado en Estadística
Centro Facultad de Ciencias
Semestre 4 Carácter Obligatorio
Módulo Formación Obligatoria Materia Estadística
Profesor/es
Nombre Despacho Correo-e Página web
Área de
conocimiento Estadística e Investigación Operativa Departamento Matemáticas
Profesor coordinador
Competencias
CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
CG1 - Desarrollar las capacidades de análisis, abstracción, intuición, organización y síntesis, así como el razonamiento lógico, riguroso y crítico.
CG2 - Capacitar al alumno para utilizar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en la definición y planteamiento de problemas, así como en la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
CG3 - Preparar al alumno para el trabajo en equipos multidisciplinares, capacitándolo para entender los razonamientos de especialistas de otros campos y comunicar sus propios razonamientos y conclusiones. CG4 - Promover la curiosidad y el interés por los métodos y técnicas que estudia la Estadística y la Investigación Operativa, animándolo a mantenerlos y transmitirlos una vez finalizados sus estudios.
CG5 - Mostrar la importancia, necesidad y utilidad de la metodología estadística en otras ciencias (ciencias experimentales, ciencias de la salud, ciencias sociales y humanas, etc.)
CG6 - Dotar al alumno de los conocimientos necesarios para que pueda continuar estudios posteriores en otras disciplinas tanto científicas como tecnológicas.
CT1: Reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas de carácter social, científico o ético.
CT2: Transmitir información, ideas, problemas y soluciones tanto a un público especializado como no especializado.
CT3: Planificar y organizar el trabajo personal, así como saber trabajar en equipo.
CT5: Dominar las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones mediante el uso de aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización, y el desarrollo de programas que resuelvan problemas estadísticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
CT7: Leer y comprender textos estadísticos, tanto en español como en otros idiomas de relevancia en el ámbito científico, especialmente en inglés.
CE2: Organizar, representar gráficamente, resumir y analizar la información contenida en conjuntos de datos.
CE3: Estudiar y resolver problemas en situaciones de incertidumbre, sabiendo construir y validar modelos probabilísticos para la descripción de tales situaciones.
CE5: Inferir conclusiones científicas a partir de la información proporcionada por muestras y/o experimentos.
CE8: Identificar y analizar estadísticamente la información relevante contenida en problemas reales, así como aplicar técnicas estadísticas específicas para su resolución.
CE13: Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos de utilidad en la metodología estadística. CE18: Manejar las tecnologías de la información y la comunicación para compartir los conocimientos y acceder a los datos de manera remota.
Temas y contenidos Breve descripción del contenido
Análisis de datos. Control estadístico de calidad. Introducción a los principales diseños experimentales. Análisis de datos categóricos. Software estadístico y de análisis de datos.
Temario de la asignatura
Tema 1
ANÁLISIS DE DATOS
1.1 Objetivo del análisis de datos. 1.2 Fases de un análisis de datos. 1.3 Análisis especiales de datos. 1.4 Ejemplos y aplicaciones. Tema 2
CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD
2.1 Objetivo del control de calidad.
2.2 Actividades básicas en el control de calidad.
2.3 Herramientas estadísticas básicas para la mejora de la calidad. 2.4 Control estadístico del proceso.
2.5 Gráficos de control. 2.6 Ejemplos y aplicaciones. Tema 3
DISEÑO Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE EXPERIMENTOS
3.1 Objetivo del diseño de experimentos.
3.2 Principales diseños experimentales. Análisis de la varianza. 3.3 Análisis estadísticos no paramétricos.
3.4 Ejemplos y aplicaciones. Tema 4
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS
4.1 Objetivo del análisis de datos categóricos 4.2 Análisis de homogeneidad entre poblaciones. 4.3 Análisis de asociación entre caracteres. 4.4 Introducción a los modelos log-lineales. 4.5 Ejemplos y aplicaciones.
PRÁCTICAS DE ORDENADOR
• Práctica 1: Introducción al Software Estadístico R. • Práctica 2: Análisis Exploratorio de Datos con SPSS. • Práctica 3: Análisis de Datos.
• Práctica 4: Control Estadístico de Calidad. • Práctica 5: Comparación de dos poblaciones. • Práctica 6: Diseño de experimentos.
Horas de trabajo del
alumno por tema Presencial
Actividad de seguimiento No presencial Tema Total GG SL TP EP Tema 1 32,5 10,5 4 - 18 Tema 2 32 10 4 - 18 Tema 3 32 10 4 - 18 Tema 4 26 8 2 - 16 Evaluación 27,5 1,5 1 - 25 Evaluación del conjunto 150 40 15 95
GG: Grupo Grande (100 estudiantes).
SL: Seminario/Laboratorio (prácticas clínicas hospitalarias = 7 estudiantes; prácticas laboratorio o campo = 15; prácticas sala ordenador o laboratorio de idiomas = 30, clases problemas o seminarios o casos prácticos = 40). TP: Tutorías Programadas (seguimiento docente, tipo tutorías ECTS).
EP: Estudio personal, trabajos individuales o en grupo, y lectura de bibliografía.
Metodologías docentes
1. Explicación y discusión de los contenidos.
2. Resolución, análisis y discusión de problemas. Realización, exposición y defensa de
trabajos/proyectos.
3. Actividades experimentales como prácticas en laboratorios, aulas de informática y trabajos
de campo.
4. Actividades de seguimiento individual o por grupos del aprendizaje.
5. Trabajo autónomo del estudiante.
Resultados de aprendizaje
Al completar la asignatura, el estudiante:• Conoce y comprende los principales conceptos de la inferencia estadística básica: estimador, intervalo de confianza, contrastes de hipótesis unilaterales y bilaterales y p-valor.
• Es capaz de resolver problemas de inferencia estadística (estimación puntual y por intervalos de confianza y contrastes de hipótesis) para la media y la varianza de una población normal, para una proporción, para la comparación de las medias de dos poblaciones normales, para la comparación de dos proporciones y en el modelo lineal normal.
• Conoce, comprende y sabe aplicar los conceptos y técnicas básicas de Muestreo Estadístico, Análisis de Encuestas, Análisis de Datos, Control de Calidad y algunas técnicas inferenciales básicas con datos categóricos.
problema de relación entre variables o de un problema de comparación entre grupos.
• Conoce la formulación de modelos de regresión dinámica, y conoce y sabe aplicar la metodología de
la construcción de dichos modelos a partir de series observadas.
• Puede, tras la aplicación de las distintas metodologías estudiadas, ser capaz de extraer las
conclusiones estadísticas más relevantes y de redactarlas de manera que resulten comprensible en el ámbito científico.
• Conoce y sabe aplicar distinto software estadístico para las metodologías estadísticas estudiadas. Sistemas de evaluación
• Demostrar la adquisición y comprensión de los principales conceptos teóricos de la asignatura (25%) • Aplicar de manera eficiente los conocimientos teóricos en la resolución de ejercicios y/o problemas
(10%)
• Aplicar de manera eficiente, mediante los programas estadísticos considerados, las técnicas adecuadas para tratar problemas relacionados con la modelización estadística (35%)
• Participar activamente en la resolución de problemas (teórico-prácticos) en la clase (10%) • Realizar, exponer y defender con suficiencia un trabajo práctico propuesto (20%)
Instrumentos
• Examen final (70%). Constará de un examen teórico-práctico con varias cuestiones teóricas, ejercicios y/o problemas; y de un examen de prácticas con ordenador donde se analizarán supuestos con datos reales o simulados utilizando distinto tipo de software estadístico. Será necesario aprobar ambos exámenes.
• Registro y valoración de las actividades realizadas por el estudiante durante el curso (10%). • Elaboración, exposición pública y defensa de un trabajo tutorizado (carácter obligatorio) (20%).
Observación
El estudiante podrá elegir durante las tres primeras semanas del semestre entre el sistema de evaluación continua o el sistema de evaluación con una única prueba final de carácter global (art. 4, punto 6. de la RESOLUCIÓN de 25 de noviembre de 2016, de la Gerencia, publicada en el DOE n. 236, de 12 de diciembre de 2016). El estudiante comunicará al profesor por escrito el tipo de evaluación elegido en las tres primeras semanas del semestre. Cuando un estudiante no realice esta comunicación, se entenderá que opta por la evaluación continua. La prueba final de carácter global incluirá el examen final indicado anteriormente que podrá ser complementado con diversas cuestiones teórico-prácticas planteadas en las sesiones presenciales. Dicha prueba final será calificada con una nota de 0 a 10 puntos, siendo necesario obtener al menos 5 puntos para aprobar la asignatura.
Bibliografía y otros recursos Bibliografía Básica:
Agresti A. (1984). Analysis of ordinal categorical data. Wiley.
García Pérez A. (1994). Estadística aplicada: Conceptos básicos. UNED. Kuehl R.O. (2001). Diseño de Experimentos. Thomson.
Montgomery D.C. (2003). Diseño y análisis de experimentos. Limusa-Wiley.
Montgomery D.C. (1997). Introduction to statistical quality control (Third edition). Wiley
Venables W.N. and Ripley B.D. (1997). Modern applied statistics with S-PLUS (Second edition). Springer-Verlag.
Bibliografía y sitios web complementarios:
Andersen E.B. (1990). The statistical analysis of categorical data. Springer-verlag. Dobson A.J. (1990). An introduction to generalized linear models. Chapman and Hall. Farnum N.R. (1994). Modern statistical quality control and improvement. Duxbury Press.
Mead R. (1990). The design of experiments: Statistical principles for practical applications. Cambridge University Press.
Prat A., Tort-Martorell X., Grima P. y Pozueta L. (1997). Métodos estadísticos: Control y mejora de la calidad. UPC.
Reyes D. (1980). Diseños de experimentos aplicados. Trillas.
http://matematicas.unex.es/~mmolina
http://campusvirtual.unex.es
http://www.r-project.org http://www.ine.es/
Horario de tutorías
Recomendaciones
• Asistencia continuada tanto a las clases de teoría y como a las clases prácticas de ordenador.
• Estudio de los contenidos teórico-prácticos desarrollados en el programa. • Consulta de la bibliografía y demás recursos recomendados.
• Asistencia a tutorías.
