|
Tipo A
|
Código |
Competencias Específicas | | | A2 |
Coneixements per la realització de mesuraments, càlculs, valoracions, taxacions, peritatges, estudis, informes, planificació de tasques i altres treballs anàlegs d’informàtica. |
| | FB1 |
Capacitat per resoldre els problemes matemàtics que puguin plantejar-se en l'enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre àlgebra lineal, càlcul diferencial i integral, mètodes numèrics, algorísmia numèrica, estadística i optimització.
|
|
Tipo B
|
Código |
Competencias Transversales | | | B2 |
Coneixement de les matèries bàsiques i tecnologies, que capacitin per a l’aprenentatge i desenvolupament de nous mètodes i tecnologies, així com les que els dotin d’una gran versatilitat per adaptar-se a noves situacions. |
|
Tipo C
|
Código |
Competencias Nucleares |
|
Tipo A
|
Código |
Resultados de aprendizaje |
| | A2 |
Calcula els paràmetres estadístics descriptius d’una població.
Utilitza els models de distribució de probabilitat més comuns per modelar situacions reals.
Coneix les situacions modelades per processos estocàstics
Analitza una situació des del punt de vista de la inferència estadística.
Comprèn els paràmetres estadístics descriptius d’una població.
| | | FB1 |
Comprèn les distribucions de probabilitat binomial, normal, exponencial y de Poisson.
Utilitza els models de distribució de probabilitat més comuns per modelar situacions reals.
Comprèn els fonaments de la teoria de cues.
Aplica els fonaments de la teoria de cues a la informàtica.
Comprèn les bases de la inferència estadística.
|
|
Tipo B
|
Código |
Resultados de aprendizaje |
| | B2 |
Domina el teorema central del límit.
Utilitza les tècniques de procesos estocàstics en problemes concrets.
Comprèn els fonaments de la teoria de cues.
Utilitza les tècniques de regressió.
|
|
Tipo C
|
Código |
Resultados de aprendizaje |
| tema |
Subtema |
| Estadística Descriptiva |
Tipus de dades, gràfics de representació de dades i mesures de centralització i de dispersió. |
| Distribucions de Probabilitat |
Experiments aleatoris, espai mostral i probabilitat. Models discrets i models continus més comuns. Teorema del límit central. |
| Processos Estocàstics |
Cadenes de Markov. Matriu de transició i probabilitats estacionàries. |
| Teoria de cues |
Estudi dels models de cues fonamentals. Aplicacions a la informàtica. |
| Estimació Matemàtica |
Estimació puntual i per intervals. |
| Fonaments de test d'hipòtesis |
Tests d'hipòtesis paramètriques.
Tests de bondat d'ajustament. |
| Regressió Lineal |
|
| Metodologías :: Pruebas |
| |
Competencias |
(*) Horas en clase
|
Horas fuera de clase
|
(**) Horas totales |
| Activitats Introductòries |
|
1 |
0 |
1 |
| Sessió Magistral |
|
23 |
46 |
69 |
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
|
13 |
15 |
28 |
| Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària |
|
13 |
22 |
35 |
| Atenció personalitzada |
|
3 |
0 |
3 |
| |
| Proves pràctiques |
|
1 |
7 |
8 |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
6 |
0 |
6 |
| |
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías
| |
descripción |
| Activitats Introductòries |
Es farà la presentació de l'assignatura i es descriurà el desenvolupament de les classes, així com l'avaluació de l'assignatura.
També es motivarà la necesitat de coneixements estadístics en informàtica. |
| Sessió Magistral |
Transferència dels coneixements teòrics bàsics de l'assignatura. Els alumnes podran prendre notes de les explicacions fetes a la pissarra, a través de transparències i/o canó de video. |
| Pràctiques a través de TIC en aules informàtiques |
Formulació, anàlisi, resolució i debat de problemes o exercicis relacionats amb la temàtica de l'assignatura. |
| Resolució de problemes, exercicis a l'aula ordinària |
Es faran problemes a classe amb participació activa dels estudiants |
| Atenció personalitzada |
El professor resta a disposició dels alumnes que precisin d'una atenció personalitzada.
Les hores de consulta es publicaran en l'espai moodle de l'assignatura.
També es pot contactar per e-mail. |
|
descripción |
|
El professor resta a disposició dels alumnes que precisin d'una atenció personalitzada.
Les hores de consulta es publicaran en l'espai moodle de l'assignatura.
També es pot contactar per e-mail. |
|
Metodologías |
Competencias
|
descripción |
Peso |
|
|
|
|
| Proves pràctiques |
|
S'avalua el treball realitzat al laboratori i la metodologia desenvolupada i conclusions d'una pràctica individual realitzada amb el paquet estadístic que s'indiqui a principis de curs. |
25% |
| Proves objectives de preguntes curtes |
|
Proves individuals parcials mitjançant preguntes curtes amb solució tipus test i / o problemes de desenvolupament sobre els continguts proporcionats fins al moment. Es faran 3 proves durant el curs.
|
75% |
| Otros |
|
|
|
| |
|
Otros comentarios y segunda convocatoria |
|
Consistirà en una prova escrita amb un pes del 100% de la nota. Als alumnes que han realitzat les proves pràctiques durant el curs actual, se'ls posarà nota més alta entre les dues opcions següents: - 100% nota de la segona convocatòria - 75% nota de la segona convocatòria i 25% nota de les proves pràctiques En totes les proves d'avaluació queda totalment prohibit l'ús o tinença de dispositius de comunicació i transmissió de dades durant la realització de les proves i seran d'obligat compliment per part de l'estudiant. |
| Bàsica |
J.L.Devore, Probabilidad y Estadística, Thomson, 2005
Larry Gonick y Woollcott Smith, La Estadística en cómic, Zendrera Zariquiey, 2ed. 2002
V.Zaiats, M.L.Calle i R. Presas, Probabilitat i Estadística. Exercicis I, Eumo, 1998
|
|
| Complementària |
C.H.Brase and C.P.Brase, Understanding Basics Statistics, Houghton Mifflin, 2004
Spiegel, Schiller i Srinivasan, Probabilidad y Estadística, McGraw-Hill, 2000
Lapin, Probability and Statistics for Modern Engineering, PWS-KENT, 1990
Quintín Martín, Investigación Operativa, Pearson Prentice Hall, 2003
|
|
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| ANÀLISI MATEMÀTICA I/17234005 |
|
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente. |
|