En esta asignatura se abordan problemas de Ingeniería Química mediante la utilización de conceptos

básicos de Estadística y Probabilidad, a través de teoría, ejercicios y utilización de software

estadístico. La regresión estadística se aplica en otras asignaturas de segundo curso tales como

Cálculo Numérico en Ingeniería Química y Cinética en los Procesos Químicos. La Estadística Aplicada está relacionada con el desarrollo de informes derivados de las asignaturas de Experimentación y con aquellas en las que tras la recogida de datos se requiera de un análisis por medio de modelos estadísticos. En particular, esta materia puede servir de base para las asignaturas de cuarto curso Análisis de Riesgos y Seguridad en Plantas Industriales, así como Gestión de calidad.

COMPETENCIAS

Adquirir los conocimientos básicos de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia Estadística y ser capaces de aplicarlos a problemas de Ingeniería Química.



RESULTADOS DE APRENDIZAJE

- Utilizar métodos gráficos y numéricos para explorar, resumir y describir datos.

- Aplicar los conceptos básicos de la teoría de probabilidad en la inferencia estadística.

- Emplear la inferencia estadística en la estimación de parámetros poblacionales y contrastes de hipótesis.

- Construir modelos estadísticos que den respuesta a los problemas reales de la Ingeniería Química.

- Manejar paquetes estadísticos e interpretar los resultados.

CONTENIDOS TEORICOS

1. Estadística descriptiva.

2. Probabilidad.

3. Variables aleatorias.

4. Estimación por intervalos de confianza.

5. Contrastes paramétricos.

6. Contrastes no paramétricos.

7. Análisis de la varianza.

8. Regresión y correlación.



CONTENIDOS PRACTICOS

(Implementación e interpretación de resultados empleando software estadístico)

1. Estadística descriptiva.

2. Regresión y correlación.

3. Estimación por intervalos de confianza.

4. Contrastes paramétricos.

5. Contrastes no paramétricos.

6. Análisis de la varianza.

En las clases magistrales se desarrollarán los contenidos téoricos.

En las clases de aula, se resolverán problemas.

En las prácticas de ordenador, se resolverán ejercicios utilizando software estadístico.

• Sistema de Evaluación Continua
• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba escrita a desarrollar (%): 70
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 20
  • Trabajos (ejercicios, problemas, etc.) (%): 10

ORIENTACIONES PARA LA EVALUACIÓN CONTINUA:



Prueba escrita a desarrollar: 70%

Prácticas de ordenador: 20%

Trabajos y ejercicios: 10%



El examen y las prácticas de ordenador serán de carácter obligatorio. Para aprobar la asignatura será necesario obtener al menos 5 sobre 10 en el examen escrito, y 4 sobre 10 en el examen de prácticas de ordenador. Además, la nota final debe ser al menos 5 sobre 10 para aprobar la asignatura.



Si en la evaluación continua de las prácticas de ordenador no se ha obtenido al menos una media de 4 sobre 10 se realizará un examen de prácticas en la fecha de la convocatoria ordinaria.



La valoración del 10% de trabajos y ejercicios podrán ser individuales o en equipo y será de entrega opcional, siempre teniendo en cuenta que, si se ha escogido la evaluación continua, la no entrega de los ejercicios o trabajos implicará la perdida automática de este porcentaje de la nota.



El alumnado que no quiera participar en la evaluación continua, podrá renunciar a ella oficialmente mediante un escrito dirigido al profesorado responsable, que deberá entregar en un plazo máximo de 15 semanas desde el comienzo del cuatrimestre.



ORIENTACIONES PARA LA EVALUACIÓN FINAL:



En este caso, el 100% de la nota se obtendrá en la fecha oficial del examen en base a los siguientes porcentajes:



Prueba escrita a desarrollar: 80%

Prueba de prácticas de ordenador: 20%



Para aprobar la asignatura será necesario obtener al menos 5 sobre 10 en el examen escrito, y 4 sobre 10 en el examen de prácticas de ordenador. Además, la nota final debe ser al menos 5 sobre 10 para aprobar la asignatura.



RENUNCIA



Tanto para la evaluación continua como para la final, el no presentarse a la prueba escrita supondrá la calificación de "no presentado" en dicha convocatoria.

Prueba escrita a desarrollar: 80%

Prácticas de ordenador: 20%



En la fecha de la convocatoria extraordinaria se realizará un examen escrito y un examen de prácticas de ordenador. Si la calificación de prácticas de ordenador de la convocatoria ordinaria es al menos un 4 sobre 10 no es necesario realizar el examen de prácticas de ordenador. Para aprobar la asignatura será necesario obtener al menos 5 sobre 10 en el examen escrito, y 4 sobre 10 en el examen de prácticas de ordenador. Además, la nota final debe ser al menos 5 sobre 10 para aprobar la asignatura.



RENUNCIA



El no presentarse a la prueba escrita supondrá la calificación de "no presentado" en dicha convocatoria.

Tablas y resúmenes estadísticos. Software estadístico.
El material recomendado estará disponible en la plataforma virtual.

Bibliografía básica

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

- I. Miller. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Prentice Hall, 1997.

- M. R. Spiegel. Estadística. MacGraw-Hill, 2002.

- G. Velasco. Probabilidad y estadística para Ingeniería y Ciencias. Thomson Learning, 2001.

Bibliografía de profundización

- R.L. Scheaffer. Probabilidad y Estadística para Ingeniería. Iberoamericana, 1993.
- S. Ríos. Ejercicios de Estadística. Paraninfo, 1989.
- J. N. Millar y J. C. Millar. Estadística y Quimiometría para Química Analítica. Prentice Hall.Pearson Educación, S.A. Madrid, 2002.
- C. Pérez. Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice Hall.
- Q. Martín, M. T. Cabero, R. Ardanuy. Paquetes Estadísticos SPSS 8.0 Hespérides, 1999.

Direcciones web

- Instituto Nacional de Estadística (INE) (http://www.ine.es)
- Instituto Vasco de Estadística (EUSTAT) (http://www.eustat.es)
- Biblioteca de Ciencias Políticas y Sociología. Enlaces nacionales e internacionales a datos estadísticos de carácter general (http://www.ucm.es/BUCM/est/05.htm)
- Curso de Postgrado en Estadística Aplicada, Universidade da Coruña, Profesor: Juan M. Vilar Fernández (http://www.udc.es/dep/mate/estadistica2/estadistica_2.htm)
- Material docente de la Unidad de Bioestadística Clínica, Hospital Universitario Ramón y Cajal (http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html#tema4)
- Apuntes y vídeos de Bioestadística de la Universidad de Málaga, Francisco Javier Barón López irakaslea (http://campusvirtual.uma.es/est_fisio/apuntes/)
- Departamento de Métodos Estadísticos de la Universidad de Zaragoza (http://metodosestadisticos.unizar.es/)
- R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. (http://www.R-project.org/)