EUIT Agrícola – ETSI Agrónomos
Guía de aprendizaje de Estadística Aplicada a la Ingeniería
Agronómica
1. Datos Descriptivos
Titulación MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA AGRONÓMICA
Módulo Introducción a la Investigación
Materia Introducción a la Investigación
Asignatura Estadística Aplicada a la Ingeniería Agronómica Nombre en Inglés Statics applied to agricultural Engineering
Departamento Estadística y Métodos de Gestión en Agricultura
Carácter OB Curso 1º Semestre 1º
Código UPM ECTS 5 Idioma Español
Curso académico 2013-2014
Semestre/s y turno/s de impartición
2. Profesorado
Profesorado
Nombre y apellidos (C = Coordinador) Despacho1 Correo electrónico
Carlos Pérez Hugalde (C) Dpt. Estadística [email protected] Carolina Chaya Romero Dpt. Estadística [email protected] Miguel Ángel Ibáñez Ruiz Dpt. Estadística [email protected]
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1 Código conforme al indicado en el epígrafe Directorio/Localizador de la página Web
Tribunal de la asignatura
Nombre y apellidos Cargo Correo electrónico Carlos Pérez Hugalde (C) Presidente [email protected] Miguel Ángel Ibáñez Ruiz Vocal [email protected] Carolina Chaya Romero Secretario [email protected]
3. Resultados de Aprendizaje
Resultados de aprendizaje de la asignatura
Código Descripción de los resultados de aprendizaje
RA01 Comprender y manejar los conceptos básicos de la inferencia estadística
RA02 Comprender y manejar el análisis de la varianza.
RA03 Comprender y manejar los conceptos relacionados con la correlación lineal.
RA04 Comprender y manejar el modelo de regresión lineal
RA05 Comprender los fundamentos del diseño estadístico de experimentos.
RA06 Saber aplicar algunos diseños básicos.
RA07 Comprender el interés del análisis multivariable de datos.
RA08 Comprender los aspectos teóricos del Análisis en Componentes Principales.
RA09 Saber realizar e interpretar un análisis de componentes principales.
RA010 Comprender los aspectos teóricos de la Clasificación Jerárquica Ascendente.
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Interrelación Competencias (CG y CE) - Resultados de aprendizaje (RA)
Código RA
Código CG Código CE
CG1 CG2 CG3 CG4 …. CE1 CE2 CE3 CE4 ….
RA01 RA02 RA03 RA04 RA05 RA06 ….
Relación de indicadores de logro (IL) asociados a los resultados de aprendizaje (RA)
Código IL Descripción del indicador de logro (IL) Básico RA asociados
IL 01 Calcular el intervalo de confianza y realizar test de hipótesis sobre la media de una población normal x RA01 IL 02 Calcular el intervalo de confianza y realizar test de hipótesis sobre la diferencia de medias de dos poblaciones normales x RA01
IL 03 Realizar test de hipótesis sobre proporciones RA01
IL 04 Comprender la descomposición de la varianza y saber
calcularla x RA02
IL 05 Realizar el test de análisis de la varianza x RA02
IL 06 Comprender y manejar los conceptos relacionados con la
correlación lineal x RA03
IL 07 Comprender la especificación de un Modelo de Regresión
Lineal Simple (MRLS) x
RA04
IL 08 Estimar e interpretar los parámetros de un MRLS por
Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) x
RA04
IL 09 Calcular e interpretar la descomposición de la varianza y el
coeficiente de determinación x
RA04
IL 10 Saber construir intervalos de confianza y test de hipótesis
sobre los parámetros de un MRLS x
RA04
IL 11 Comprender la especificación de un Modelo de Regresión
Lineal Múltiple (MRLM) x
RA04
IL 12 Saber estimar el MRLM con métodos informáticos e
interpretar los resultados fundamentales x
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IL 13 Construir intervalos de confianza y test de hipótesis sobre
uno de los parámetros del MRLM x
RA04
IL 14 Hacer test de hipótesis sobre combinaciones lineales de los
parámetros del MRLM comparando las sumas de cuadrados de residuos
RA04
IL 15 Conocer las técnicas fundamentales de verificación de las
hipótesis del modelo x
RA04
IL 16 Conocer los principios fundamentales del diseño de
experimentos x
RA05
IL 17 Comprender los diseños de experimentos básicos x RA06
IL 18 Saber aplicar algunos diseños básicos x RA06
IL 19 Comprender el interés del análisis multivariable de datos x RA07
IL 20 Comprender los aspectos teóricos del Análisis de
Componentes Principales (ACP) x
RA08
IL 21 Saber interpretar una aplicación del ACP x RA09
IL 22 Saber utilizar los medios informáticos para realizar una
aplicación de ACP
RA09
IL 23 Comprender los aspectos teóricos de la Clasificación
Jerárquica Ascendente (CJA) x
RA10
IL 24 Saber interpretar una aplicación de la CJA x RA11
IL 25 Saber utilizar los medios informáticos para realizar una
aplicación de la CJA
RA11
4. Unidades Temáticas y su distribución temporal a lo largo del
periodo de docencia
Contenidos específicos (Temario) y su interrelación con los resultados de aprendizaje e indicadores de logro
Unidad temática Tema Apartado RA IL
UT 1
Tema 1
Introducción. Elementos de Inferencia Estadística
Conceptos básicos de inferencia
estadística RA01
IL01, IL02, IL03 Inferencia sobre la media de una
población normal RA01 IL01
Inferencia sobre la diferencia de
medias de una población normal RA01 IL02
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Tema 2
Análisis de la varianza
Objetivo. Medias de grupo RA02 IL04
Descomposición de la varianza RA02 IL04
Test de igualdad de medias RA02 IL05
UT 2 Regresión y
correlación
Tema 3
Correlación lineal Concepto de correlación lineal Test de hipótesis sobre el coeficiente RA03 IL06
de correlación lineal RA03 IL06
Tema 4
Modelo de regresión lineal simple
Especificación del modelo RA04 IL07
Estimación de Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MCO) y bondad de ajuste RA04 IL08, IL09
Propiedades de los estimadores RA04 IL10
Inferencia en el MRLS RA04 IL10
Tema 5
Modelo de regresión lineal múltiple
Especificación del modelo RA04 IL11
Estimación MCO RA04 IL12
Inferencia en el MRLM RA04 IL13, IL14
Diagnosis de los modelos de
regresión RA04 IL15
UT 3 Diseño de experimentos
Tema 6
Fundamentos del diseño de experimentos
Aleatorización RA05 IL16
Replicación RA05 IL16
Bloques RA05 IL16
Tema 7
Diseños estadísticos básicos
Diseño con un factor completamente
aleatorizado RA06 IL17, IL18
Diseño en bloques con un factor RA06 IL17, IL18
Diseños factoriales RA06 IL17, IL18
UT 4 Análisis multivariable Tema 8 Análisis de componentes principales
Introducción al análisis multivariable:
métodos factoriales y de clasificación RA07 IL19 Elementos teóricos del Análisis de
Componentes Principales (ACP) RA08 IL20
Aplicación del ACP RA09 IL21, IL22
Tema 9
Clasificación jerárquica ascendente
Elementos teóricos de la
Clasificación Jerárquica Ascendente
(CJA) RA10 IL23
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5. Descripción de las actividades de enseñanza, aprendizaje y
evaluación
Actividades de enseñanza-aprendizaje y evaluación de la asignatura
Actividad Breve descripción con indicación del método docente utilizado
Clases de teoría Exposición de tipo magistral
Clases de problemas Se resuelven problemas por parte del profesor o de algún alumno. Esta
actividad se programa en estrecha relación con el progreso en la teoría de los métodos estudiados.
Prácticas de laboratorio y/o campo
Se realizan prácticas informáticas con dos con dos objetivos
complementarios: 1) aprender a utilizar un programa informático para aplicar los métodos estudiados y 2) interpretar los resultados así obtenidos.
Otras actividades presenciales (tutorías grupales, seminarios, conferencias, visitas…)
Se dedicará alguna sesión a tutorías orientadas a resolver dudas en grupo
Trabajos autónomos (individual y/o en grupo)
Evaluación Se tienen en cuenta trabajos o ejercicios presentados por el alumno y las
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6. Calendario de actividades de trabajo para el estudiante (Cronograma de trabajo de la asignatura)
Breve descripción de los diferentes tipos de actividades que se van a desarrollar durante esa semana, indicando el tiempo previsto para cada una de ellas
Semana Actividades en aula Laboratorio Otras actividades
presenciales Trabajo/estudio individual Trabajo en Grupo Actividades de evaluación Otros 1 Teoría y problemas
tema 1 Resolución ejercicios con medios informáticos
2 Teoría y problemas
tema 1
Resolución ejercicios con medios informáticos
3 Teoría y problemas
tema 2
Resolución ejercicios con medios informáticos
4 Teoría y problemas
tema 3
Resolución ejercicios con medios informáticos
5 Teoría y problemas
tema 4
Resolución ejercicios con medios informáticos
6 Teoría y problemas
tema 4
Resolución ejercicios con medios informáticos
7 Teoría y problemas
tema 5
Resolución ejercicios con medios informáticos
8 Teoría y problemas
tema 5
Resolución ejercicios con medios informáticos
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9 Teoría y problemas
tema 6
Resolución ejercicios con medios
informáticos Examen parcial
10 Teoría y problemas
tema 7
Resolución ejercicios con medios informáticos
11 Teoría y problemas
tema 7
Resolución ejercicios con medios informáticos
12 Teoría y problemas
tema 8
Resolución ejercicios con medios informáticos
13 Teoría y problemas
tema 8
Resolución ejercicios con medios informáticos
14 Teoría y problemas
tema 9
Resolución ejercicios con medios informáticos
15 Teoría y problemas
tema 9
Resolución ejercicios con medios informáticos
16 17
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7. Sistema de evaluación y calificación
Relación de indicadores de logro (IL), objeto de evaluación
(indicación, si procede, de los indicadores básicos, que deben alcanzar todos los alumnos que superen la asignatura)
Código IL Descripción del indicador de logro (IL) Básico RA asociados
IL 01 Calcular el intervalo de confianza y realizar test de
hipótesis sobre la media de una población normal x RA01
IL 02 Calcular el intervalo de confianza y realizar test de hipótesis sobre la diferencia de medias de dos poblaciones normales
x RA01
IL 03 Realizar test de hipótesis sobre proporciones RA01
IL 04 Comprender la descomposición de la varianza y
saber calcularla x RA02
IL 05 Realizar el test de análisis de la varianza x RA02
IL 06 Comprender y manejar los conceptos relacionados
con la correlación lineal x RA03
IL 07 Comprender la especificación de un Modelo de
Regresión Lineal Simple (MRLS) x
RA04
IL 08 Estimar e interpretar los parámetros de un MRLS por
Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) x
RA04
IL 09 Calcular e interpretar la descomposición de la
varianza y el coeficiente de determinación x
RA04
IL 10 Saber construir intervalos de confianza y test de
hipótesis sobre los parámetros de un MRLS x
RA04
IL 11 Comprender la especificación de un Modelo de
Regresión Lineal Múltiple (MRLM) x
RA04
IL 12 Saber estimar el MRLM con métodos informáticos e
interpretar los resultados fundamentales x
RA04
IL 13 Construir intervalos de confianza y test de hipótesis
sobre uno de los parámetros del MRLM x
RA04
IL 14 Hacer test de hipótesis sobre combinaciones lineales
de los parámetros del MRLM comparando las sumas de cuadrados de residuos
RA04
IL 15 Conocer las técnicas fundamentales de verificación
de las hipótesis del modelo x
RA04
IL 16 Conocer los principios fundamentales del diseño de
experimentos x
RA05
IL 17 Comprender los diseños de experimentos básicos x RA06
IL 18 Saber aplicar algunos diseños básicos x RA06
IL 19 Comprender el interés del análisis multivariable de
datos x
EUIT Agrícola – ETSI Agrónomos
IL 20 Comprender los aspectos teóricos del Análisis de
Componentes Principales (ACP) x
RA08
IL 21 Saber interpretar una aplicación del ACP x RA09
IL 22 Saber utilizar los medios informáticos para realizar
una aplicación de ACP
RA09
IL 23 Comprender los aspectos teóricos de la Clasificación
Jerárquica Ascendente (CJA) x
RA10
IL 24 Saber interpretar una aplicación de la CJA x RA11
IL 25 Saber utilizar los medios informáticos para realizar
una aplicación de la CJA
RA11
Evaluación sumativa
Breve descripción de las actividades evaluables
(tipo de prueba, indicadores evaluados, duración)
Semana/s Lugar Peso en la nota final (%)
Trabajos o ejercicios realizados por el alumno (IL escogidos de acuerdo con los profesores)
30% Examen parcial liberatorio
(IL01-IL15)
9 35%
Examen final (para evaluación continua) (IL01-IL25)
18 70%
(35% si ha aprobado el parcial) Examen final (para evaluación no continua)
(IL01-IL25)
18 100%
Criterios de calificación
Descripción de los criterios de evaluación de la asignatura (partes teórica y práctica), en su caso, normas específicas sobre calificaciones mínimas para incluir en la evaluación sumativa, normas durante la realización de las pruebas, fechas de publicación de calificaciones y procedimiento de revisión, posibilidades de recuperación, etc..
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Evaluación continua:
La evaluación de los trabajos o ejercicios realizados por el alumno tiene un peso del 30% en la nota final.
El examen parcial es una prueba escrita sobre las Unidades Temáticas 1 y 2. Esta parte se libera con una nota mínima de 5 y tiene un peso del 35%.
El examen final es una prueba escrita sobre:
• El conjunto de la materia si no se ha liberado el parcial, con un peso del 70% en la nota final.
• Las Unidades Temáticas 3 y 4 si se ha liberado el parcial, con un peso del 35%.
Evaluación mediante prueba final:
El examen final representa el 100% de la nota del alumno.
8. Recursos de enseñanza-aprendizaje
Bibliografía y otros materiales y recursos didácticos de apoyo
Material de estudio
Bibliografía
Peña, D. (2002) Regresión y diseño de experimentos. Madrid, Alianza Editorial
Husson, F. Lê, S. y Pagés, J.(2011) Exploratory multivariate analysis using R. CRC Press Lebart, L. Piron, M. y Morineau, A. (2006) Statistique exploratoire multidimensionnelle. Paris, Dunod
Recursos Web y multimedia
The R Project for Statistical Computing: http://www.r-project.org/
FactoMineR: Exploratory Multivariate Data Analysis with R:
http://factominer.free.fr/
Otros
Equipamiento Instrumentación
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Aplicaciones software Statgraphics, Xlstat
Otros
Locales para trabajo no presencial
Laboratorios con libre acceso
Salas para trabajo en grupo
