Los contenidos están dirigidos a adiestrar al futuro profesional en el análisis de datos procedentes de medidas obtenidas en laboratorios de variada índole, puesto que probablemente compartirá su actividad con otro tipo de profesionales.

Todo esto con el fin de obtener información de los procesos a través de sus resultados, estimar comportamientos futuros, y planificar experimentos.

Además, se aspira a dar al estudiante la base científica, la aptitud intelectual y los recursos necesarios como para que, con su propio esfuerzo, pueda entender otras asignaturas en la que la Estadística sea una herramienta, aprender técnicas nuevas y aplicarlas a situaciones nuevas, y estar en condiciones de adaptarse profesionalmente al mercado de trabajo de forma más eficiente.

* Conocer los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad y aplicarlos en la inferencia estadística.

* Adquirir capacidad para elegir y aplicar los modelos estadísticos adecuados que darán respuesta a problemas reales.

* Utilizar métodos gráficos y numéricos para exploración, resumen y descripción de datos mediante software estadístico e interpretación de los resultados.

1. Introducción a la Estadística y la Probabilidad



2. Estadística Descriptiva

2.1 Distribuciones de frecuencias y representación gráfica

2.2 Tendencia central, dispersión y estadísticos de posición

2.3 Distribuciones de dos dimensiones



3. Cálculo de probabilidad

3.1 Teoría de probabilidad básica

3.2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

3.3 Muestreo, simulación y teoremas del límite



4. Inferencia estadística

4.1 Estimación

4.2 Contrastes de hipótesis

4.3 Pruebas de bondad de ajuste



AVISO: Los conceptos teóricos se trabajarán usando el lenguaje estadístico R.

Se favorecerá la participación del/a alumno/a en la materia con el fin de aumentar su motivación, solicitando al alumno o alumna la realización de tareas de búsqueda y análisis por sí mismo, combinándolas a continuación con los debates y reflexiones correspondientes. Esta materia favorecerá la autonomía del/a alumno/a utilizando diferentes aproximaciones metodológicas, entre ellas iniciativas basadas en el aula invertida.



La dedicación del alumnado supone un total de 60 horas presenciales y 90 horas de trabajo personal.

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Los porcentajes y tipos de evaluación se especifican en los apartados posteriores (%): 100

Los sistemas de evaluación que se contemplan son el sistema de evaluación continua y el sistema de

evaluación final. El sistema de evaluación continua es el que se utilizará de forma preferente, según se indica en la normativa actual de la UPV/EHU.



EVALUACIÓN CONTINUA:

- Pruebas escritas - 85%

Se exigirá una calificación mínima (3/10) en cada prueba escrita como requisito de evaluación continua. Además, en el momento en el que esté evaluado el 55%, el alumno o alumna deberá haber obtenido al menos la mitad de los puntos evaluados, en caso contrario se aplicará evaluación final.





-Prácticas laboratorio - % 15

Se pedirá un mínimo en el total de las pruebas escritas (4/8.5) para la evaluación de la parte práctica.



La calificación final será la media de las calificaciones de las pruebas evaluables realizadas y la nota final para aprobar la asignatura deberá ser como mínimo de 5.



En el caso de que un alumno o alumna que cumpla los requisitos de evaluación continua desee optar a la evaluación final, deberá comunicarlo por escrito al profesorado responsables de la asignatura a lo largo de la semana siguiente del momento en el que esté evaluado el 55%.



EVALUACIÓN FINAL:

En la evaluación final, el alumnado deberá realizar un trabajo basado en los conocimientos adquiridos en las prácticas de laboratorio (15% de la nota) y un examen final (85% de la nota). Se pedirá nota mínima (4/8.5) en el examen escrito para la evaluación de la parte práctica.



En caso de no realizarse la prueba escrita de la convocatoria extraordinaria, se entenderá que se renuncia a la misma. Para aprobar la asignatura, la nota final deberá ser como mínimo de 5.

La convocatoria extraordinaria será igual que la evaluación final de la convicatoria ordinaria. El alumnado deberá realizar un trabajo basado en los conocimientos adquiridos en las prácticas de laboratorio (15% de la nota) y un examen final (85% de la nota). Se pedirá nota mínima (4/8.5) en el examen escrito para la evaluación de la parte práctica.



En caso de no realizarse la prueba escrita de la convocatoria extraordinaria, se entenderá que se renuncia a la misma. Para aprobar la asignatura, la nota final deberá ser como mínimo de 5.

R software.

Bibliografía básica

Agresti & Franklin - Statistics: the art and science of learning from data - 2nd ed. - Pearson. Prentice Hall - 2009.



Tomeo & alt - Lecciones de Estadística descriptiva - Thomson - 2003.



Tomeo & alt - Lecciones de Cálculo de Probabilidades - Thomson - 2003.



Canavos - Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos - McGraw-Hill - 1988.

Peña - Fundamentos de Estadística - Alianza editorial - 2001.



Milton - Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales - 4a ed. - Mcgraw-Hill - 2004.

Trivedi - Probability and Statistics with Reliability, Queuing, and Computer Science Applications - Wiley - 2001.





Montgomery - Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería - 2a ed. - Limusa Wiley - 2004.

Navidi - Estadística para ingenieros - Mcgraw-Hill / Interamericana - 2006.



Devore - Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. International Thomson, 2001.

Bibliografía de profundización

Peña - Estadística. Modelos y métodos - Alianza Universidad - 1991.
Paradis - R para principiantes ¿ http://www.r-project.org - 2006.

Direcciones web

http://www.r-project.org
http://sciencenetlinks.com/tools/virtual-laboratories-in-probability-and-statistics/
https://opendata.euskadi.eus/inicio/