Logo UAB
2021/2022

Estadística

Codi: 103797 Crèdits: 6
Titulació Tipus Curs Semestre
2500895 Enginyeria Electrònica de Telecomunicació FB 1 2
2500898 Enginyeria de Sistemes de Telecomunicació FB 1 2
La metodologia docent i l'avaluació proposades a la guia poden experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.

Professor/a de contacte

Nom:
Antoni Sintes Blanc
Correu electrònic:
Antoni.Sintes@uab.cat

Utilització d'idiomes a l'assignatura

Llengua vehicular majoritària:
català (cat)
Grup íntegre en anglès:
No
Grup íntegre en català:
Grup íntegre en espanyol:
No

Equip docent

Josep Maria Burgués Badía
Magdalena Caubergh
Yamila Garcia Martinez
Bogdan Vasile Crintea
Juan Pablo Roberto Márquez Arias
Alan Morte Piferrer

Prerequisits

No hi ha prerequisits.

Objectius

L'objectiu de l'assignatura és introduir les eines estadístiques bàsiques per tal d'analitzar dades provinents d'experiments o d'observacions, incidint sobre la seva correcta utilització i la interpretació dels resultats.

Les pràctiques amb ordinador d'aquesta assignatura, que es realitzen amb un paquet de software estadístic a l'aula d'informàtica, són una eina indispensable per tal d'aconseguir aquests objectius.

Competències

    Enginyeria Electrònica de Telecomunicació
  • Aprendre nous mètodes i tecnologies a partir dels coneixements bàsics i dels tecnològics, i tenir versatilitat per adaptar-se a noves situacions
  • Comunicació
  • Hàbits de pensament
  • Hàbits de treball personal
  • Treball en equip
    Enginyeria de Sistemes de Telecomunicació
  • Aprendre nous mètodes i tecnologies a partir dels coneixements bàsics i dels tecnològics, i tenir versatilitat per adaptar-se a noves situacions
  • Aprendre nous mètodes i tecnologies a partir dels coneixements bàsics i dels tecnològics, i tenir versatilitat per adaptar-se a noves situacions.
  • Comunicació
  • Hàbits de pensament.
  • Hàbits de treball personal
  • Treball en equip

Resultats d'aprenentatge

  1. Analitzar mesuraments a l'àrea de l'enginyeria, utilitzant eines estadístiques per a l'extracció i comprensió d'informació.
  2. Analitzar mesures en l'àrea de l'enginyeria, utilitzant eines estadístiques per a l'extracció i la comprensió de la informació.
  3. Comunicar eficientment, oralment i per escrit, coneixements, resultats i habilitats, tant en entorns professionals com davant de públics no experts.
  4. Desenvolupar el pensament científic.
  5. Desenvolupar la capacitat d'anàlisi i de síntesi.
  6. Gestionar el temps i els recursos disponibles.
  7. Gestionar el temps i els recursos disponibles. Treballar de forma organitzada.
  8. Prevenir i solucionar problemes.
  9. Raonar i modelar sistemes o processos no deterministes en enginyeria utilitzant variables aleatòries discretes i contínues i les seves corresponents distribucions.
  10. Raonar i modelar sistemes o processos no deterministes en enginyeria utilitzant variables aleatòries discretes i contínues i les seves distribucions corresponents.
  11. Resoldre els problemes matemàtics que es puguin plantejar en l'enginyeria.
  12. Resoldre els problemes matemàtics que puguin plantejar-se en l'enginyeria.
  13. Treballar cooperativament.
  14. Treballar de manera autònoma.

Continguts

1. Estadística descriptiva:

  • Tipus de variables i dades. Taules de dades ("data frames").
  • Experiment estadístic empíric associat a una taula de dades.
  • Freqüències. Taules i gràfics: histogrames i altres.
  • Mesures de localització. Mesures de dispersió.
  • Coeficient de correlació i recta de regressió.
  • Distribucions empíriques conjuntes, marginals i condicionals.

2. Introducció a la teoria de la probabilitat:

  • Propietats bàsiques de la probabilitat. Combinatòria.
  • Probabilitat condicionada i independència. Fórmula de Bayes.
  • Variables aleatòries. Funcions de densitat i de distribució.
  • Esperança i variància. Moments d'una variable aleatòria.
  • Distribucions discretes: Bernoulli, binomial, Poisson i altres
  • Distribucions contínues: uniforme, exponencial, normal i altres.
  • Teorema central del límit i lleis dels grans nombres.

3. Vectors aleatoris i processos estocàstics:

  • Distribucions conjuntes, marginals i condicionals.
  • Distribució normal bivariant. Covariància i coeficient de correlació.
  • Funcions de variables aleatòries: distribucions khi-quadrat, Rayleigh, Rice.
  • Concepte de procés estocàstic. Processos de Poisson. Cadenes de Markov.

4. Inferència estadística:

  • Estimació puntual i intervals de confiança per a mitjanes, variàncies i proporcions.
  • Tests per a la mitjana i per a la proporció.
  • Tests de comparació de mitjanes i proporcions.
  • Tests khi-quadrat: de bon ajustament, d'independència i d'homogeneïtat.

 

Metodologia

El curs té sessions teòriques, de problemes i de pràctiques.

A les teòriques, a més d'introduir i explicar els temes del programa, s'encoratja als estudiants a preguntar i participar activament.

A les sessions de problemes es dedica una part al treball individual o en grup supervisat pel professor, insistint en la necessitat de resoldre autònomament problemes i exercicis.

A les sessions de pràctiques s'introdueix el paquet estadístic R. Es treballa individualment i en grup, i es profunditza amb exemples concrets en els conceptes introduïts en les altres sessions. 

La plataforma interactiva pel curs és el campus virtual (aula Moodle). Es publicaran guies per a l'estudi i el treball personal setmanals (GETPS) i altres materials útils pel millor seguiment del curs.

 

Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.

Activitats formatives

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Tipus: Dirigides      
Classes de problemes 12 0,48 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13, 14
Classes de pràctiques 12 0,48 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13
Classes de teoria 26 1,04 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13
Tipus: Supervisades      
Tutories 7 0,28 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14
Tipus: Autònomes      
Treball autònom 74 2,96 1, 2, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14

Avaluació

Les proves d'avaluació continuada de l’assignatura seran les següents:

  1. Dos exàmens parcials, amb notes respectives E1 i E2 (entre 0 i 10).
  2. Entregues i controls presencials de pràctiques amb el paquet estadístic R que donarà lloc a una nota P (entre 0 i 10).
  3. Lliurament de problemes resolts i exercicis fets a la classe de problemes que donarà lloc a una nota Pb (entre 0 i 10).

La nota de l’avaluació continuada, AC (entre 0 i 10), estarà donada per la fórmula:

   AC = 0,25 E1 + 0,30 E2 + 0,25 P + 0,20 Pb.
 

La nota de pràctiques P està condicionada, excepte casos justificats, a l'assistència a la majoria (90%) de sessions, essent un zero en el cas de no satisfer

aquest requisit. En la nota P, un 20% correspon a l'assistència i la realització de les pràctiques durant les sessions, un 40% corresponen als lliuraments

proposats i el 40% restant als controls presencials. Els alumnes repetidors que tinguin fetes i aprovades les pràctiques (P >= 5) el curs anterior, poden

conservar la nota P. No es poden conservar però notes de pràctiques ja conservades, de cursos més antics.

L'estudiant supera l'assignatura si AC és superior o igual a 5, essent min(E1,E2)>=3. En cas contrari, disposa d'un examen de recuperació la nota del qual, ER 

(entre 0 i 10) haurà d'ésser >=3. Aquesta nota substituirà la nota dels dos exàmens parcials, E1 + E2, en qualsevol cas, i també la de lliurament de problemes, Pb,

en el cas que això sigui més favorable.

La nota P de pràctiques NO és recuperable i per tant la nota ER, de l’examen de recuperació, tindrà un pes entre 55% i 75% en la nota final. Per a poder fer la

recuperació, l'estudiant haurà d'haver estat avaluat prèviament d'activitats d'avaluació continuada que tinguin un pes total superior al 65%.

Es considera que l’alumne es presenta a l’avaluació del curs si ha participat en activitats d’avaluació que superin el 50% del total. En cas contrari la seva

qualificació serà de No Avaluable.

Atenció: "Sense perjudici d'altres mesures disciplinàries que hom estimi oportunes, i d'acord amb la normativa acadèmica vigent, rebran la qualificació de zero

les irregularitats comeses per l'estudiant que puguin conduir a una variació de la qualificació d'un acte d'avaluació. Per tant, plagiar, copiar o deixar copiar

una pràctica o qualsevol altra activitat d'avaluació implicarà suspendre-la amb un zero i no es podrà recuperar en el mateix curs acadèmic. Si aquesta activitat

té una nota mínima associada, aleshores l'assignatura quedarà suspesa."

Activitats d'avaluació

Títol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Examen E1 25% 3 0,12 1, 2, 3, 4, 5, 9, 10, 11, 12, 14
Examen E2 30% 3 0,12 1, 2, 3, 4, 5, 9, 10, 11, 12, 14
Examen de pràctiques P 25% 2 0,08 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 13
Examen de recuperació ER 75% 3 0,12 1, 2, 3, 4, 5, 9, 10, 11, 12, 14
Lliurament de problemes Pb 20% 8 0,32 1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 12

Bibliografia

  1. Delgado, R.: "Probabilidad y Estadística para Ciencias e Ingenierías". Delta Publicaciones Universitarias, 2008.
  2. Kay, Steven M.: "Intuitive probability and random processes using Matlab". Kluwer Academic, 2006.
  3. Peña, D. "Fundamentos de Estadística". Alianza Editorial, 2008.
  4. Box, G., Hunter, J., Hunter, W.: "Estadística per a científics i tècnics. Disseny d'experiments i innovació". Reverté, 2008.
  5. DeGroot, M., Schervish, M.: Probability and Statistics. Addison Wesley. 2002.
  6. R Tutorial. An R introduction to statistics. www.r-tutor.com (2016).
  7. Balka, J.: Statistics channel: jbstatistics.com

 

Programari

R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing. R
Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.