Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 2 Clase Expositiva: 28 Clase Interactiva: 28 Total: 58
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Matemáticas
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Introducir a los estudiantes en las herramientas del análisis exploratorio de datos y de la teoría de la probabilidad. Tomar contacto con el software de distribución libre R para realizar análisis descriptivos y para la generación de modelos probabilísticos.
Estadística descriptiva de una variable. (5 horas de docencia expositiva).
Introducción a la estadística descriptiva. Tipos de datos y variables.
Frecuencias. Medidas de localización, dispersión y forma.
Herramientas gráficas de análisis descriptivo de una variable.
Estadística descriptiva bidimensional. (4 horas de docencia expositiva).
Distribución conjunta de frecuencias. Tablas. Frecuencias marginales y condicionadas.
Herramientas gráficas para dos variables.
Dependencia lineal. Rectas de regresión. Covarianza y Correlación.
Cálculo de probabilidades. (7 horas de docencia expositiva).
Espacio de probabilidades. Sucesos. Probabilidad. Propiedades.
Probabilidad condicionada. Independencia. Teorema das probabilidades totales. Teorema de Bayes.
Combinatoria.
Variables aleatorias unidimensionales. (5 horas de docencia expositiva).
Variable aleatoria. Función de distribución.
Tipos de variables aleatorias: Discretas e Continuas. Función masa de probabilidad y función de densidad.
Características de una variable aleatoria. Transformación de variables aleatorias.
Principales modelos de probabilidad.(7 horas de docencia expositiva).
Discretos: Uniforme, Bernouilli, Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Geométrica, Binomial Negativa.
Continuos: Uniforme, Normal, Exponencial, Gamma, Beta.
Relaciones de interés entre las distribuciones.
Contenidos de las clases interactivas de laboratorio (14 horas de docencia interactiva).
El paquete estadístico R.
Análisis exploratorio de datos con R.
Generación de modelos de probabilidad con R.
Bibliografía Básica
- FREEDMAN, D. et al. (2011). Statistics. Fourth edition. Viva Books. (2º edición traducida al castellano: Estadística. Antoni Bosch, 1993).
- PEÑA, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Segunda edición. Ciencias Sociales Alianza Editorial.
- TIJMS, H. C. (2012). Understanding Probability. Third edition. Cambridge University Press. (Dispoñible en liña a través da Biblioteca Universitaria: https://iacobus.usc.gal/permalink/34CISUG_USC/o7pcup/alma99101352186620…)
Bibliografía Complementaria
- CAO, R. et al. (2006). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ciencia y técnica (Pirámide).
- GONICK, L., SMITH, W. (2001). Á Estadística ¡en caricaturas!. Publicado pola SGAPEIO.
- GRINSTEAD, C. M., SNELL, J. L. (1997). Introduction to Probability. Second edition. AMS.
- ROHATGI, V. K., EHSANES SALEH, A. K. Md. (2015) An Introduction to Probability and Statistics. Wiley Online Library. (Dispoñible en liña a través da Biblioteca Universitaria: https://iacobus.usc.gal/permalink/34CISUG_USC/o7pcup/alma99101352177200…).
- VERZANI, J. (2014). Using R for Introductory Statistics. 2nd Edition. Chapman and Hall. (Dispoñible en liña a través da Biblioteca Universitaria: https://iacobus.usc.gal/permalink/34CISUG_USC/o7pcup/alma99101336640220…).
Según lo establecido en la memoria del título de Grado en Matemáticas de la USC, esta asignatura tiene los siguientes resultados de aprendizaje:
Conocimientos: Con01, Con02, Con03, Con04, Con05.
Habilidades/Destrezas: H/D01, H/D02, H/D03, H/D04, H/D05, H/D06, H/D07, H/D08, H/D09.
Competencias: Comp01, Comp02, Comp03, Comp04.
En las sesiones de docencia expositiva, el profesorado presentará los contenidos teóricos fundamentales de la asignatura, pudiendo complementarse con la resolución guiada de ejercicios o ejemplos prácticos.
En estas sesiones expositivas se trabajarán los siguientes conocimientos, habilidades/destrezas y competencias: Con01; Con02; Con03; Con04; Con05; H/D02; H/D04; H/D06; H/D07; H/D08.
En las sesiones de seminario, se fomentará la participación activa del estudiantado a través de la resolución autónoma de ejercicios y problemas propuestos.
En las sesiones de seminario se trabajarán los siguientes conocimientos, habilidades/destrezas y competencias: Con01; Con02; Con03; Con04; Con05; H/D01; H/D02; H/D03; H/D04; H/D05; H/D06; H/D07; H/D08; Comp02; Comp03.
Las sesiones de laboratorio tendrán como objetivo la adquisición de habilidades prácticas y la ilustración de los contenidos teóricos mediante actividades aplicadas realizadas con ordenador.
En las sesiones de laboratorio se trabajarán los siguientes conocimientos, habilidades/destrezas y competencias: Con01; Con04; Con05; H/D01; H/D02; H/D03; H/D04; H/D05; H/D08; H/D09; Comp01; Comp02; Comp03; Comp04.
Todas las actividades del estudiantado contarán con el seguimiento y orientación del profesorado a través de las tutorías, que podrán desarrollarse de manera presencial o telemática mediante plataformas como MS Teams.
Además de la docencia presencial, el estudiantado dispondrá del curso en el Campus Virtual de la Universidad, donde encontrará materiales de apoyo, recursos complementarios, boletines de ejercicios y herramientas de comunicación asíncrona.
La calificación de la asignatura (CA) será el máximo entre la calificación de la evaluación final (AF) y la ponderación de esta nota con la calificación de la evaluación continua (AC), donde el peso relativo de cada apartado será del 70% y 30%, respectivamente:
CA = máx{AF, 0,7 × AF + 0,3 × AC}
La evaluación continua (AC) consistirá en la realización de dos pruebas escritas presenciales en las que se formularán cuestiones teóricas y prácticas, así como ejercicios o problemas relacionados con los contenidos de la asignatura. Estas pruebas se realizarán a lo largo del curso durante las sesiones de seminario y podrán llevarse a cabo con el apoyo del material de clase disponible. Las fechas de realización serán comunicadas con antelación. El número de pruebas de evaluación continua será el mismo en todos los grupos de docencia interactiva y su formato será similar. La nota de la evaluación continua se calculará como la media de las puntuaciones obtenidas en las dos pruebas descritas. En caso de no realizar alguna de las pruebas, su puntuación se considerará cero para el cálculo de la media.
La evaluación final (AF) se estructurará en tres partes:
- Resolución por escrito de cuestiones prácticas (40%).
- Resolución de problemas/ejercicios (40%).
- Prácticas de laboratorio (20%).
Las actividades correspondientes a las dos primeras partes (resolución de cuestiones prácticas y resolución de problemas o ejercicios) se realizarán en el examen final presencial, en la fecha oficial fijada a tal efecto. El examen final será el mismo para todos los grupos de docencia expositiva.
La parte correspondiente a las prácticas de laboratorio se realizará en una fecha establecida por la Facultad. La calificación de la evaluación final será la suma de las notas de las tres partes.
En la segunda oportunidad se mantendrá el mismo sistema de evaluación. La calificación de la evaluación continua (AC) se conservará en ambas oportunidades de evaluación. En cuanto a la evaluación final (AF), la nota obtenida en el examen final de la primera oportunidad será sustituida por la calificación obtenida en el examen correspondiente a la segunda oportunidad, tanto en la parte de cuestiones prácticas como en la de ejercicios/problemas. En cuanto a la parte de prácticas de laboratorio, inicialmente se mantendrá la nota obtenida en la primera oportunidad. No obstante, en el examen final de la segunda oportunidad se incluirá una pregunta específica que permitirá al estudiantado mejorar esta calificación, computándose en este caso la mejor de las dos notas: la obtenida en la primera oportunidad o la conseguida en la pregunta del examen final de la segunda oportunidad.
Se entenderá como "No presentado" a quien no se presente a ninguna de las partes de la evaluación final.
El sistema de evaluación para estudiantes repetidores/as será el mismo que el descrito anteriormente para los/as de primera matrícula. No se conservará ninguna calificación obtenida en cursos anteriores.
La evaluación de los resultados de aprendizaje se llevará a cabo del siguiente modo:
En la evaluación continua se evaluarán: Con01; Con02; Con03; Con04; Con05; H/D01; H/D02; H/D03; H/D04; H/D06; H/D07; H/D08; Comp01; Comp02; Comp03.
En la evaluación final se evaluarán: Con01; Con02; Con03; Con04; Con05; H/D01; H/D02; H/D03; H/D04; H/D06; H/D07; H/D08; H/D09; Comp01; Comp02; Comp03; Comp04.
El número total de horas de trabajo del alumno/a es de 25 x 6 = 150. La distribución se detalla a continuación:
TRABAJO PRESENCIAL EN EL AULA
- Horas de docencia expositiva: 28
- Horas de docencia interactiva de seminario: 14
- Horas de docencia interactiva de laboratorio: 14
- Horas de tutorías en grupo reducido: 2
- Total horas trabajo presencial en el aula: 58
TRABAJO PERSONAL DEL ALUMNO/A
- Estudio autónomo individual o en grupo: 70
- Preparación de pruebas de evaluación continua: 7
- Programación y otros trabajos en ord/lab.: 15
- Total horas trabajo personal del alumno/a: 92
Se recomienda la asistencia a clase y el seguimiento de las actividades propuestas como medios fundamentales para el aprovechamiento de la asignatura.
Para superar con éxito la asignatura, es aconsejable la asistencia a las sesiones de docencia expositiva e interactiva, siendo fundamental el seguimiento diario del trabajo realizado en el aula.
También es recomendable que el alumnado practique el uso del programa estadístico R para explorar las posibilidades de las distintas técnicas explicadas a lo largo del curso.
El programa informático que se utilizará en las clases de ordenador/laboratorio puede descargarse de forma gratuita desde la dirección http://www.r-project.org/
Advertencia. Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas (plagio o uso indebido de las tecnologías) será de aplicación lo recogido en la Normativa de Evaluación del Rendimiento Académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones.
Manuel Febrero Bande
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813187
- Correo electrónico
- manuel.febrero [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Beatriz Pateiro Lopez
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813185
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Alberto Rodriguez Casal
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- alberto.rodriguez.casal [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 10:00-11:00 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 03 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 02 |
| Martes | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIL_02 | Castellano | Aula de informática 3 |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIL_03 | Castellano | Aula de informática 4 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIL_01 | Castellano | Aula de informática 3 |
| Miércoles | |||
| 09:00-10:00 | Grupo /CLIS_03 | Gallego | Aula 07 |
| 10:00-11:00 | Grupo /CLIS_04 | Gallego | Aula 07 |
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_02 | Gallego | Aula 03 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03 |
| Jueves | |||
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIS_02 | Castellano | Aula 07 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIS_01 | Castellano | Aula 07 |
| Viernes | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLIL_04 | Gallego | Aula de informática 2 |
| 12:00-13:00 | Grupo /CLIL_05 | Gallego | Aula de informática 3 |
| 13:00-14:00 | Grupo /CLIL_06 | Gallego | Aula de informática 2 |
| 18.12.2025 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 06 |
| 17.06.2026 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 06 |