|
Tipus A
|
Codi |
Competències Específiques | | | 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.
|
|
Tipus B
|
Codi |
Competències Transversals | | | 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. |
|
Tipus C
|
Codi |
Competències Nuclears |
|
Tipus A
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| | 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.
|
|
Tipus B
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| | 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.
|
|
Tipus C
|
Codi |
Resultats d'aprenentatge |
| 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. |
| Introducció a la Teoria de l'Estimació |
Estimació puntual i per intervals. |
| Introducció als tests d'hipòtesis |
Tests d'hipòtesis paramètriques.
Tests de bondat d'ajustament. |
| Processos Estocàstics |
Cadenes de Markov. Matriu de transició i probabilitats estacionàries. |
| Teoria de cues |
Estudi dels models fonamentals de cues. Aplicacions a la informàtica. |
| Regressió Lineal |
Relació entre dues variables. Avaluació estadística de la bondat d'ajustament |
| Metodologies :: Proves |
| |
Competències |
(*) Hores a classe
|
Hores fora de classe
|
(**) Hores totals |
| 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 cas de docència no presencial, són les hores de treball amb suport vitual del professor.
(**) Les dades que apareixen a la taula de planificació són de caràcter orientatiu, considerant l’heterogeneïtat de l’alumnat |
Metodologies
| |
Descripció |
| Activitats Introductòries |
Es presentarà l'assignatura i es descriurà el desenvolupament de les sessions de classe, així com l'avaluació de l'assignatura.
També es motivarà la necessitat de coneixements estadístics en informàtica. |
| Sessió Magistral |
Transferència dels coneixements teòrics bàsics de l'assignatura. L'estudiantat podrà 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 de l'alumnat |
| Atenció personalitzada |
El professorat resta a disposició de l'alumnat que requereixi una atenció personalitzada.
Les hores de consulta es publicaran a l'espai virtual de l'assignatura.
També es pot contactar per e-mail. |
|
Descripció |
|
El professorat resta a disposició de l'alumnat que requereixi una atenció personalitzada.
Les hores de consulta es publicaran en l'espai virtual de l'assignatura.
També es pot contactar per e-mail. |
|
Metodologies |
Competències
|
Descripció |
Pes |
|
|
|
|
| Proves pràctiques |
|
S'avalua el treball fet al laboratori i la metodologia desenvolupada i conclusions d'una pràctica individual realitzada amb el programari 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. Es faran tres proves durant el curs amb pes diferenciat a la nota final
|
75% |
| Altres |
|
|
|
| |
|
Altres comentaris i segona convocatòria |
|
La
prova escrita de la segona convocatòria inclou tot el contingut de
l'assignatura. La
nota final de l'assignatura serà la nota més alta entre les dues opcions
següents: -
100% nota de la prova escrita de la segona convocatòria -
75% nota de la prova escrita de la segona convocatòria i 25% nota de les
proves pràctiques del curs actual 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
V.Zaiats, M.L.Calle, Probabilitat i Estadística. Exercicis II, Bellaterra : Universitat Autònoma de Barcelona, 2001
|
|
| 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
|
|
| Assignatures que es recomana haver cursat prèviament |
| ANÀLISI MATEMÀTICA I/17234005 |
|
(*)La Guia docent és el document on es visualitza la proposta acadèmica de la URV. Aquest document és públic i no es pot modificar, llevat de casos excepcionals revisats per l'òrgan competent/ o degudament revisats d'acord amb la normativa vigent |
|