Programa Docente de 21720044 - MODELOS MATEMÁTICOS Y ESTADÍSTICOS EN INGENIERÍA equivalente a 21715071 - MODELOS MATEMÁTICOS Y ESTADÍSTICOS EN INGENIERÍA
- Idioma
- Modo Impartición
- Nivel Requerido
| Documento | Primer Apellido | Segundo Apellido | Nombre | Categoria | Coordinador |
|---|---|---|---|---|---|
| 75768468M | MORENO | PULIDO | SOLEDAD | PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD | |
| 31705824W | SANCHEZ | ALZOLA | ALBERTO | PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD |
| Id. Compentencia | Orden | ID | Resultado formación y aprendizaje | Competencia |
|---|---|---|---|---|
| 38015 | 2 | CG3 | 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. | COMPETENCIA GENERAL |
| 38016 | 2 | CG4 | Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y | COMPETENCIA GENERAL |
| 38017 | 2 | CG5 | Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planes de labores y otros trabajos análogos | COMPETENCIA GENERAL |
| 38018 | 4 | CT1 | Capacidad para la resolución de problemas | COMPETENCIA TRANSVERSAL |
| 38019 | 4 | CT2 | Capacidad para tomar decisiones. | COMPETENCIA TRANSVERSAL |
| 38028 | 4 | CT12 | Capacidad para el aprendizaje autónomo. | COMPETENCIA TRANSVERSAL |
| ID/ Orden | Resultado |
|---|---|
| 1 |
Comunicar el proceso y la solución, interpretando y visualizando, si fuese posible los resultados |
| 2 |
Reconocer y modelizar problemas en la industria que puedan resolverse o explicarse mediante modelos matemáticos o estadísticos. |
| 3 |
Conocer y saber aplicar los métodos numéricos para la resolución de problemas de valores iniciales y problemas de contorno. |
| 4 |
Conocer y saber aplicar distintos modelos para la resolución de ecuaciones en derivadas parciales |
| 5 |
Resolver problemas mediante modelos matemáticos y estadísticos usando el ordenador. |
| Tipo actividad formativa | Código | Descripción | Horas | Detalle |
|---|---|---|---|---|
| 3 | 03 | Prácticas de informática | 36 |
MODALIDAD ORGANIZATIVA: Clases prácticas En estas clases se desarrollan actividades de |
| 8 | 08 | Teórico-Práctica | 24 |
MODALIDAD ORGANIZATIVA: Clases teóricas En estas clases el profesor presenta los |
| 10 | 10 | Actividades formativas no presenciales | 79,00 |
MODALIDAD ORGANIZATIVA: Estudio y trabajo Estas sesiones contemplan el trabajo realizado por |
| 11 | 11 | Actividades formativas de tutorías | 5,00 |
MODALIDAD ORGANIZATIVA: Tutorías y seminarios Sesiones dedicadas a orientar al alumno sobre cómo |
| 12 | 12 | Actividades de evaluación | 6,00 |
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN |
Procedimientos de Evaluación
| ID/ Orden | Tarea / Actividad | Medios, Técnicas e Instrumentos | Ponderación |
|---|---|---|---|
| 1 |
A.1 Actividades de seguimiento y control de la asignatura. |
Pruebas escritas con ejercicios prácticos sobre los contenidos de la asignatura. Se realizarán actividades de seguimiento de la labor del estudiante en la asignatura. |
30 % |
| 2 |
A.2 Realización de una prueba final |
Realización y exposición de una prueba final compuesta por ejercicios de conocimientos teóricos y prácticos. |
70 % |
| ID/ Orden | Temario | Descripción |
|---|---|---|
| 1 |
Bloque 1: Aproximación de funciones. |
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| 2 |
Bloque 2: Métodos numéricos para la resolución de Ecuaciones diferenciales. |
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| 3 |
Bloque 3: Métodos numéricos para la resolución de ecuaciones en derivadas parciales. |
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| 4 |
Bloque 4: Conceptos básicos de Inferencia Estadística. |
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| 5 |
Bloque 5: Contraste de hipótesis |
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| 6 |
Bloque 6: Análisis de la Varianza. |
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| 7 |
Bloque 7: Modelos de regresión. |
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| 8 |
Bloque 8: Otras técnicas de Análisis Multivariante. |