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Programas Docentes de Asignaturas

Programa docente (2025-26) | <21715003 | ESTADÍSTICA>

Asignatura: 21715003 | ESTADÍSTICA

Titulación: 1721 | GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES

Centro: 17 | ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

Departamento: C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Área: 265 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA

Compartidas:

Tipo estudio: GRADO

Ofertada: SÍ

Vigencia: VIGENTE

Créd. Teoría: 4,50

Créd. Prácticas: 3,00

Créd. ECTS: 6,00

Tipo asignatura: FORMACIÓN BÁSICA O TRONCAL

Módulo: MÓDULO I: FORMACIÓN BÁSICA

Materia: MATERIA I.2 MATEMÁTICAS

Matriculados 2024-25: 86

Matriculados 2025-26: 79

Duración: SEGUNDO SEMESTRE

Curso: 1

Idioma: CASTELLANO

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Primer apellido	Segundo apellido	Nombre	Categoría/Empresa
ROQUETTE	RODRIGUEZ	ESTER	PROFESOR/A SUSTITUTO/A
SANCHEZ	SANCHEZ	MARTA	PROFESOR/A AYUDANTE DOCTOR/A
SANCHEZ	ALZOLA	ALBERTO	PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD

Resultado formación y aprendizaje	Competencia
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	GENERAL
Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial	GENERAL
Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica	TRANSVERSAL
Capacidad para el aprendizaje autónomo	TRANSVERSAL
Capacidad de gestión de la información en la solución de situaciones problemáticas	TRANSVERSAL
Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	GENERAL
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	ESPECÍFICA
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	GENERAL
Conocimiento en materias básicas y tecnológicas que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones	GENERAL
Capacidad para la resolución de problemas	TRANSVERSAL
Capacidad para tomar decisiones	TRANSVERSAL
Capacidad de análisis y síntesis	TRANSVERSAL
Capacidad para el razonamiento crítico	TRANSVERSAL
SOS1 - Competencia en la contextualización crítica del conocimiento estableciendo interrelaciones con la problemática social, económica y ambiental, local y/o global.	TRANSVERSAL
SOS2 - Competencia en la utilización sostenible de recursos y en la prevención de impactos negativos sobre el medio natural y social.	TRANSVERSAL
SOS3 - Competencia en la participación en procesos comunitarios que promuevan la sostenibilidad.	TRANSVERSAL
SOS4 - Competencia en la aplicación de principios éticos relacionados con los valores de la sostenibilidad en los comportamientos personales y profesionales.	TRANSVERSAL

ID/Orden	Resultado
1	R.01. Sintetizar y analizar descriptivamente conjuntos de datos.
2	R.02. Calcular probabilidades en distintos contextos.
3	R.03. Identificar situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas discretas y continuas más usuales.
4	R.04. Manejar variables aleatorias y analizar su utilidad para la modelización de fenómenos reales.
5	R.05. Tomar decisiones a través del planteamiento de intervalos de confianza y/o contrastes de hipótesis y/o técnicas de regresión lineal.
6	R.06. Utilizar algún paquete estadístico para realizar las siguientes actividades: sintetizar y analizar datos, realizar simulaciones, calcular probabilidades, contrastes de hipótesis, problemas de regresión lineal, problemas de optimización.

Código	Descripción	Horas	Detalle
01	Teoría	36	Son clases de teoría, ejercicios y problemas. En ellas el profesor expondrá/desarrollará los conceptos y métodos teóricos, a la vez que intercalará ejercicios y problemas con el fin de aclarar y afianzar lo explicado en la teoría. Aunque es el profesor el que realiza la exposición, en realidad debe ser un hilo conductor para que el alumno sea parte activa de la misma, de manera que lo haga partícipe del desarrollo de la clase, incitándolo a razonar y a preguntar sobre lo expuesto. Es decir, se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso tanto de pizarra como de medios audiovisuales de proyección. Es interesante que el alumno tenga información por adelantado de lo que en clase se va a desarrollar, lo que implica un trabajo previo por parte del alumnado. Para ello se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.
02	Prácticas, seminarios y problemas	12	En estas clases se trabajará en la resolución de problemas prácticos donde aplicar directamente lo aprendido en las clases de teoría. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de relaciones de problemas sobre los que se trabajará en clase. La metodología a utilizar debe lograr que el papel del profesor en estas clases sea de guía-apoyo, y aunque dará pautas para la resolución de los problemas, será el propio alumno el que tendrá que resolverlos. El método de enseñanza fomentará y combinará el trabajo en grupo con el individual, así como la exposición pública de resultados. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.
03	Prácticas de informática	12	En el aula de ordenadores el alumno resolverá problemas-casos prácticos mediante el uso de herramientas informáticas. Para ello, los alumnos dispondrán previamente de guiones de prácticas sobre los que se trabajará en clase. En estas clases, el profesor presentará y dará pautas sobre la aplicación informática a utilizar, siendo el alumno el que debe resolver con el uso del ordenador los problemas planteados. Por supuesto siempre bajo la guía y supervisión del profesor. El número de alumnos permitirá que la resolución de los problemas se haga individualmente o en grupos muy reducidos (2 ó 3 alumnos). Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico de estas actividades. La metodología enseñanza-aprendizaje hará uso de estas actividades, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas.
10	Actividades formativas no presenciales	80	Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas.
12	Actividades de evaluación	10	Sesiones donde se realizarán las pruebas de seguimiento y el examen final.

ID/Orden	Tarea/Actividad	Medios, técnicas e instrumentos	Ponderación
1	A.1. Actividades de Seguimiento.	Se realizarán actividades de seguimiento de la labor del estudiante, como realización de prácticas de ordenador, pruebas de aprovechamiento de las mismas, creación de glosarios, resolución de problemas, etc. Los procedimientos de evaluación tomarán en consideración la participación activa del estudiante en las actividades de aprendizaje que se programen, y los niveles de aprendizaje que los estudiantes acrediten mediante las mismas. La participación activa está integrada en las actividades de aprendizaje de las asignaturas.	5
2	A.2. Pruebas de Progreso. Cuestionarios.	Cuestionarios con preguntas de respuesta múltiple, emparejamiento, respuesta corta, etc. sobre las actividades teóricas y prácticas realizadas en cada bloque de contenidos. Los errores serán penalizados. Se utilizará el campusvirtual.	5
3	A.3. Realización de supuestos prácticos de informática y control de prácticas de ordenador.	Uso del software estadístico manejado en los supuestos planteados. Se valorará tanto la resolución numérica como la interpretación de las soluciones de dichos supuestos. Se utilizará como soporte técnico el campus virtual.	5
4	Examen final.	El examen final es una prueba escrita y/o práctica de acreditación de las competencias. Puede incluir teoría, cuestiones teórico-prácticas problemas de aplicación de los conceptos y procedimientos adquiridos en la asignatura. Se realizarán únicamente los exámenes oficiales en las fechas establecidas por el Centro. No obstante, a criterio del profesor encargado de cada grupo, podrán realizarse pruebas parciales liberatorias de las distintas partes de las que consta la asignatura. La realización de estas pruebas parciales estará limitada a los estudiantes con un adecuado nivel acreditado en las actividades de seguimiento. La opción de la evaluación global se regirá según la normativa vigente. Aquellos estudiantes que soliciten la evaluación global serán evaluados con una o varias pruebas teórico-prácticas que contarán el 100% de la calificación de la asignatura. El alumno debe solicitar la evaluación global en tiempo y forma.	85

ID/Orden	Tema	Descripción
1	0. Teoría de Conjuntos y Combinatoria. Repaso de Teoría de Conjuntos Repaso de Combinatoria
2	1. Síntesis de la información estadística. Estadística Descriptiva Unidimensional Estadística Descriptiva Bidimensional
3	2. Cálculo de Probabilidades. Definiciones Probabilidad condicionada Independencia Teorema de la probabilidad total Teorema de Bayes
4	3. Variable aleatoria. Distribuciones de probabilidad. Definiciones Variable aleatoria discreta Variable aleatoria continua Distribuciones discretas Distribuciones continuas
5	4. Inferencia Estadística. Introducción a la inferencia Estimadores, propiedades Métodos de obtención de estimadores Estimación puntual Estimación por intervalos de confianza
6	5. Contrastes de Hipótesis. Contrastes de hipótesis paramétricos para 1 y 2 poblaciones Contrastes de hipótesis no paramétricos
7	6. Regresión lineal múltiple. Regresión lineal simple Estimación de parámetros Adecuación del modelo Selección de variables Análisis de los residuos Estimacion y predicción
8	7. Introducción a la optimización lineal. Reseñas históricas Introducción a la programación lineal Modelización de problemas de optimización Resolución de problemas utilizando el método gráfico Análisis de soluciones
9	Prácticas de Laboratorio Informático. Práctica 1.- Tratamiento de la Información Estadística Unidimensional. Práctica 2.- Tratamiento de la Información Estadística Bidimensional. Práctica 3.- Probabilidad. Simulación. Práctica 4.- Distribuciones de probabilidad. Práctica 5.- Teorema Central del Límite. Práctica 6.- Intervalos de confianza. Práctica 7.- Contrastes de Hipótesis paramétricos. Práctica 8.- Contrastes de Hipótesis no paramétricos. Práctica 9.- Regresión lineal múltiple. Práctica 10.- Introducción a la optimización.

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