| 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 los conceptos y las técniqcas estadísticas al tratamiento de resultados experimentales, que permitan estimar la fiabilidad de los valores finales Formular modelos de ajuste de resultados experimentales en las funciones teóricas fisicoquímicas Conocer las bases de los modelos de distribución de probabilidad discretos y contínuos. Aplicar la estimación matemática y los tests estadísticos, útiles cuando se han de tomar decisiones sobre los valores de parámetros y sus mérgenes de error. Utilizar herramientas informáticas para hacer el tratamiento estadístico de datos. Utilizar herramientas informáticas para resolver ecuaciones, sistemas de ecuaciones, integrales y ecuaciones diferenciales ordinarias | |
| 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. Esperanza 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. Cálculo de probabilidades con herramientas informáticas. |
| 4. Intervalos de confianza. | 4.1. Concepto de estimador y de parámetro. Estimación puntual y estimación por intervalos. 4.2. Noción de intervalo de confianza. Coeficiente de confianza. 4.3. 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. Precisión y exactitud. 8.2. Ceros de funciones. 8.3. Resolución de sistemas de ecuaciones lineales i no 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, de forma presencial, durante las horas de atención de alumnos y en las horas de resolución de ejercicios y prácticas en el aula y, de forma telemática, en cualquier otro momento del cuatrimestre. |
| Atención personalizada |
| descripción |
|
Los alumnos pueden tener atención personalizada de cualquier aspecto del curso, de forma presencial, durante las horas de atención de alumnos y en las horas de resolución de ejercicios y prácticas en el aula y, de forma telemática, en cualquier otro momento del cuatrimestre. |
| 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. El examen se realizará en el entorno Moodle y se puede consultar todo el material que el alumnado considere necesario, tanto sea en papel como en formato digital y/o online, y usar calculadora | 50% | ||||
| Otros |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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Para la segunda convocatoria habrá dos opciones, de las cuales el estudiante elegirá una previamente: - La primera opción consistirá en un examen de todo el contenido de la asignatura y que será equiparable al de la primera convocatoria, que estará valorado en un 100%. - La segunda opción consistirá, por un lado, de un examen con predominio de procedimientos básicos (con una ponderación del 50%) y, por otro, de la nota de prácticas (con una ponderación del 50%) que se haya obtenido en la primera convocatoria (en caso de que haya sido igual o superior a 5). Si la nota de prácticas es inferior a 5, entonces no se guarda esa nota y el examen pondera un 100%. La nota final de la asignatura del estudiante que elija esta segunda opción será de un máximo de 5 puntos sobre 10. Tanto en primera como en segunda convocatoria, es necesario que se saque una nota mínima de 2 en el examen final para aprobar la asignatura. Durante las pruebas de evaluación, los teléfonos móviles y otros aparatos que no sean expresamente autorizados por la prueba, estarán apagados y fuera de la vista. No se permite la comunicación entre los estudiantes dentro del aula ni que los estudiantes reciban ayuda externa. 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, frente a la gravedad de los hechos, el centro puede proponer la iniciación de un expediente disciplinario, que será incoado mediante resolución del rector o rectora. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Mateo, J.M., Estadística pràctica pas a pas, , URV |
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| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |