| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| A1 | Aplicar conocimientos básicos de matemáticas, física, química y biología a la enología | |
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
| Tipo A | Código | Resultados de aprendizaje |
| A1 |
Aplicar els conceptes i les tècniques estadístiques al tractament de resultats experimentals, que permetin estimar la fiabilitat dels valors finals Formular models d'ajust de resultats experimentals a les funcions teòriques fisicoquímiques Conèixer les bases dels models de distribució de probabilitat discrets i continus Aplicar l'estimació matemàtica i els tests estadístics, útils quan s'han de prendre decisions sobre els valors de paràmetres i els seus marges d'error Utilitzar eines informàtiques per fer el tractament estadístic de dades Utilitzar eines informàtiques per a resoldre equacions, sistemes d'equacions, integrals i equacions diferencials ordinàries | |
| Tipo B | Código | Resultados de aprendizaje |
| Tipo C | Código | Resultados de aprendizaje |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| 1. Introducción al análisis de datos. | 1.1. Concepto de Estadística. Contenido de la Estadística. 1.2. Concepto de población, muestra, individuo y variable estadística. 1.3. Clasificación de las variables estadísticas. 1.4. Parámetros de posición. 1.5. Parámetros de dispersión. |
| 2. Variables aleatorias. | 2.1. Concepto de probabilidad y propiedades. 2.2. Concepto de variable aleatoria. 2.3. Variables aleatorias discretas: función de probabilidad y función de distribución. 2.4. Variables aleatorias continuas: función de densidad y función de distribución. 2.5. Esperança matemática. 2.6. Varianza. |
| 3. Modelos de distribución de probabilidades. | 3.1. Distribuciones discretas: Bernoulli, binomial, Poisson, uniforme. 3.2. Distribuciones continuas: uniforme, exponencial, normal. 3.3. Ley normal general. Ley normal reducida: N(0,1). 3.4. Distribuciones deducidas de la normal: khi-cuadrado, t de Student y F de Snedecor. 3.5. Convergencia a la ley normal: teorema del límite central. 3.6. Uso de las mesas estadísticas. |
| 4. Teoría de la estimación. | 4.1. Concepto de estimador y de parámetro. Estimación puntual y estimación por intervalos. 4.2. Propiedades de los estimadores: sesgo, eficiencia y consistencia. 4.3. Algunos métodos de estimación: el método de los momentos y el método del máximo de verosimilitud. 4.4. Noción de intervalo de confianza. Coeficiente de confianza. 4.5. Determinación de algunos intervalos de confianza para: la media, la diferencia de medias, la varianza, el cociente de varianzas, una proporción y la diferencia de proporciones. |
| 5. Contraste de hipótesis. | 5.1. Hipótesis estadísticas. Tipo de hipótesis. 5.2. Concepto de región crítica y región de aceptación. 5.3. Tipo de errores. Potencia de un contraste. Nivel de significación. 5.4. Aplicación de los contrastes de hipótesis por: la media, la diferencia de medias, la varianza, el cociente de varianzas, una proporción y la diferencia de proporciones. |
| 6. Análisis de la varianza. | 6.1. Generalidades sobre el análisis de la varianza. 6.2. Diseño de un factor. 6.3. Diseño de dos factores sin interacción. Bloques aleatorizados. 6.4. Diseño de dos factores con interacción. |
| 7. Regresión lineal. | 7.1. Modelo de regresión muestral simple. 7.2. Estimación de la recta de regresión por el método de los mínimos cuadrados. 7.3. Medidas de bondad de ajuste. 7.4. Contrastes de significación. 7.5. Construcción de intervalos de predicción. 7.6. Regresión no lineal. 7.7. Regresión lineal múltiplo. |
| 8. Métodos numéricos. | 8.1. Análisis del error. 8.2. Ceros de funciones. 8.3. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales. 8.4. Integración numérica. 8.5. Resolución numérica de ecuaciones diferenciales. |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | ||||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase |
Horas fuera de clase |
(**) Horas totales | |||||||
| Actividades introductorias |
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1.2 | 0 | 1.2 | ||||||
| Sesión magistral |
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28 | 44.8 | 72.8 | ||||||
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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28 | 42 | 70 | ||||||
| Atención personalizada |
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0 | 0 | 0 | ||||||
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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3 | 3 | 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 | |
| Actividades introductorias | Introducción de la asignatura donde se explican los contenidos a trabajar, los objetivos a evaluar, la metodología que se usa y el método de evaluación. |
| Sesión magistral | El profesor explica los contenidos teóricos de cada tema. Se usa la pizarra y la proyección de los apuntes. |
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas | Se piden a los alumnos que hagan y entreguen prácticas, realizadas con ordenador, relacionadas con los contenidos que se están trabajando en cada momento. Estas prácticas forman parte de la evaluación continuada de la asignatura. |
| Atención personalizada | Los alumnos pueden tener atención personalizada de cualquier aspecto del curso durante las horas de atención de alumnas y en las horas de resolución de ejercicios y prácticas al aula. |
| Atención personalizada |
| descripción |
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Tiempo que cada professor tiene reservado para atender y resolver dudas a los alumnos. A causa de la emergencia sanitaria, la atención al estudiante se podrá realizar mediante reuniones online, en horarios concertados ?previamente por correo electrónico, o mediante otras herramientas virtuales. |
| Evaluación |
| Metodologías | Competencias | descripción | Peso | ||||
| Practicas a través de TIC en aulas informáticas |
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El estudiante, con ayuda del profesor, tendrá que resolver problemas de los varios contenidos de la asignatura. Se valorará el aprovechamiento de las prácticas. | 50% | ||||
| Pruebas objetivas de preguntas cortas |
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Examen final individual de carácter de síntesis. Sólo se puede consultar el material siguiente: calculadora científica, tablas estadísticas y un formulario de un máximo de 3 hojas. | 50% | ||||
| Otros |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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Los exámenes se realizarán de forma presencial. A causa de la emergencia sanitaria, en caso de confinamiento o de restricciones en la movilidad, las actividades evaluativas, incluidos los exámenes, se realizarían online en les fechas previstas. En el espacio Moodle de cada asignatura podréis consultar la información actualizada. La segunda convocatoria consiste en un examen final individual de carácter de síntesis. Se guarda la nota de prácticas si ésta es superior o igual a 5 (en este caso, la nota de prácticas y la del examen ponderan un 50% cada una). Si la nota de prácticas es inferior a 5, entonces no se guarda dicha nota y el examen pondera un 100%. Durante las pruebas de evaluación, los teléfonos móviles, tablets y otros aparatos que no sean expresamente autorizados por la prueba, deben estar apagados y fuera de la vista. La realización demostrativamente fraudulenta de alguna actividad evaluativa de alguna asignatura tanto en soporte material como virtual y electrónico conlleva al estudiante la nota de suspenso de esta actividad evaluativa. Con independencia de ello, ante la gravedad de los hechos, el centro puede proponer la iniciación de un expediente disciplinario, que será incoado mediante resolución del rector. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Mateo, J.M., Estadística pràctica pas a pas, , URV |
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| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |