Logo UAB

Estadística

Codi: 103803 Crèdits: 6
2024/2025
Titulació Tipus Curs
2502441 Enginyeria Informàtica FB 2

Professor/a de contacte

Nom:
Joan Porti Pique
Correu electrònic:
joan.porti@uab.cat

Equip docent

Joan Porti Pique
Yamila Garcia Martinez

Idiomes dels grups

Podeu consultar aquesta informació al final del document.


Prerequisits

No hi ha prerrequisits. Es recomana haver cursat Àlgebra i Càlcul.


Objectius

L'objectiu de l'assignatura és introduir les eines de la probabilitat i l'estadística bàsiques per analitzar dades provinents de la descripció de fenòmens naturals o d'experiments, incidint sobre la seva correcta utilització i la interpretació dels resultats. Les classes de teoria i de problemes es complementaran amb unes classes pràctiques amb l'objectiu que l'alumne faci un treball que requereix l'ús de l'ordinador.


Competències

  • Adquirir hàbits de pensament.
  • Capacitat per a la resolució dels problemes matemàtics que puguin aparèixer en l'enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre: àlgebra lineal, càlcul diferencial i integral, mètodes numèrics, algorítmica numèrica, estadística i optimització.
  • Conèixer les matèries bàsiques i les tecnologies que capacitin per a l'aprenentatge i el desenvolupament de nous mètodes i tecnologies, així com d'aquelles que els dotin d'una gran versatilitat per a adaptar-se a noves situacions.

Resultats d'aprenentatge

  1. Conèixer i aplicar el mètodes matemàtics de deducció i demostració.
  2. Demostrar el coneixement i la capacitat d'aplicar els mètodes i algorismes numèrics bàsics.
  3. Desenvolupar el pensament científic.
  4. Desenvolupar la capacitat d'anàlisi, síntesi i prospectiva.
  5. Identificar les distribucions estadístiques i la seva aplicació a problemes d'enginyeria.
  6. Reconèixer i identificar els models matemàtics d'un problema d'enginyeria.

Continguts

Tema 1. Estadística descriptiva.

Estadística descriptiva. Estudi descriptiu d'una variable: categòrica (diagrama de sectors) i quantitativa (mitjana, desviació, diagrama de barres i histograma). Estudi descriptiu de dues variables: categòriques (taules de contingència) i quantitatives (recta de regressió, coeficient de correlació). Eines de software per a l'anàlisi estadística.

Tema 2. Probabilitat.

Noció de probabilitat. Probabilitat condicionada i independència d'esdeveniments. Distribucions estadístiques. Exemples d'aplicació a l'enginyeria. Variables aleatòries. Esperança i variància d'una variable aleatòria. Exemples: binomial i normal. Aproximació de la binomial per la normal. Independència de variables aleatòries. Conceptes bàsics de processos estocàstics, distribucions de Poisson i exponencial. 

Tema 3. Inferència estadística.

Mostra i població. Estadístics més freqüents. Intervals de confiança: per a la mitjana i per a la variància d'una població normal i per la proporció. Concepte de test d'hipòtesi. Test per la mitjana i per a la variància d'una població normal i per proporcions. Tests de comparació. Test d'independència de Pearson.


Activitats formatives i Metodologia

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Tipus: Dirigides      
Classes de problemes 12 0,48 1, 2, 4, 5, 6
Classes de teoria 26 1,04 1, 2, 4, 5, 6
Classes pràctiques 12 0,48 1, 2, 4, 5, 6
Tipus: Supervisades      
Tutories 14 0,56 1, 2, 4, 5, 6
Tipus: Autònomes      
Estudi autònom 60 2,4 1, 2, 4, 5, 6

Disposem de classes teòriques, de problemes i de pràctiques. En aquestes classes i el treball individual s'assoleixen les competències específiques de l'assignatura.

La matèria nova s'introduirà primordialment a les classes de teoria, però caldrà ampliar les explicacions del professor amb l'estudi autònom de l'alumne, amb el suport de la bibliografia de referència.

La classe de problemes es dedicarà a la resolució orientada d'alguns problemes proposats. Es cuidarà tant la correcció i el rigor en la resolució com el vocabulari, l'escriptura matemàtica i la claredat en l'exposició escrita. S'entregaran problemes per a l'avaluació continuada, en sesions degudament anunciades.

A les classes pràctiques s'introduirà l'ús de software amb aplicacions estadístiques (R). Es veuran metodologies descriptives i inferencials. Aquestes eines es podran emprar per resoldre problemes i s'utilitzaran per fer un treball (individual) amb dades reals.

El Campus Virtual UAB és una eina fonamental per al seguiment de l'assignatura: accés als materials, classes online, consulta dels terminis i per al seguiment del ritme del curs.

Competències transversals. Les classes de teoria en que es discuteixen models matemàtics i de problemes en que es plantegen diferents possibles resolucions de problemes juntament amb el treball individual de l'alumne permeten també l'assoliment de les competències transversals de l'assignatura (T01.02 - Desenvolupar la capacitat d'anàlisi, síntesi i prospectiva i T01.03 - Desenvolupar el pensament científic).

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.


Avaluació

Activitats d'avaluació continuada

Títol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Proves escrites 60% 5 0,2 1, 2, 3, 4, 5, 6
Realització de problemes 15% 6 0,24 1, 2, 3, 4, 5, 6
Treball de pràctiques 25% 15 0,6 1, 2, 3, 4, 5, 6

L’avaluació de l’assignatura constarà de dos mòduls:

Mòdul I: consisteix en

a) Tres sesions de problemes amb entrega,  distibuides al llarg de tot el curs (15%).

b) Una prova parcial de l'assignatura (20%)

c) Una prova final de la l'assignatura (40%)

Mòdul II: participació i avaluació de pràctiques (25%)

Els alumnes repetidors no tindran un tractament diferenciat (no es guarda cap nota de l'any passat).

Finalment, en el període d'exàmens es fa una recuperació conjunta del Mòdul I. Les proves  b) i c) contindran exercicis escrit que garantirà l'assoliment de les compentències transversals de l'assignatura. L’estudiant es pot presentar a la recuperació sempre que s’hagi presentat a un conjunt d’activitats que representin un mínim de dues terceres parts de la qualificació total de l’assignatura. El Mòdul II no es recupera, d'acord amb la coordinació del Grau i la direcció de l’Escola d’Enginyeria.

Es demana una mitjana ponderada d'un mínim de 4 sobre 10 en les proves b) i c), parcial i final, del total del Módul I, o bé a la recuperació del Mòdul I.
També es demana una nota mínima de 4 sobre 10 al Mòdul 2.
En cas d'assolir aquestes notes mínimes la nota final és la mitjana ponderada.
En cas contrari la nota final es calcula com el mínim entre la mitjana ponderada i 4,5 (tot valorat sobre 10).

Les dates d'avaluació continuada i lliurament de treballs es publicaran al campus virtual i poden estar subjectes a possibles canvis de programació per motius d'adaptació a possibles incidències. Sempre s'informarà al campus virtual sobre aquests canvis ja que s'entén que el CV és el mecanisme habitual d'intercanvi d'informació entre professor i estudiants.

Per a cada activitat d’avaluació, s’indicarà un lloc, data i hora de revisió en la que l'estudiant podrà revisar l’activitat amb el professor. En aquest context, es podran fer reclamacions sobrela nota de l’activitat, que seran avaluades pel professorat responsable de l’assignatura.

Es considerarà No Avaluable qui no hagi fet proves que sumin un 50% del curs.

S'atorgrà la qualficació de Matrcula d'Honor (MH) als millors entre aquells alumnes que, havent superat un 9 de nota final, hagin assolit de manera brillant, a criteri de l'equip docent, tots el objectius de l'assignatura.

Sense perjudici d'altres mesures disciplinàries que s'estimin oportunes, i d'acord amb la normativa acadèmica vigent, les irregularitats comeses per un estudiant que puguin conduir a una variació de la qualificació en una activitat avaluable es qualificaran amb un zero (0) en el Mòdul corresponent i no serà recuperable, al qual cosa comporta un suspens a l'assignatura amb una qualificació final no superior a un 4,5 sobre10. Aquestes irregularitats inclouen, entre d'altres qualsevol tipus de plagi, copia o deixar copiar. Tenir dispositius de comunicació accessibles durant les proves d'avaluació també es considerarà una irregularitat greu, tant si es fa servir com si no.

NO es podrà conservar la nota del Mòdul 2 del curs anterior. No es guardarà cap de les notes de cap tipologia del curs anterior.

En cas d'avaluació única, les proves es realitzaran el mateix dia del segon examen parcial i consistiran en: 1) entrega d'exercicis prèviament plantejats (15%), 2) un examen que englobi els dos parcials (60% de la nota, és a dir les proves b)i c) conjuntes) i  3) una prova de pràctiques a realitzar en una aula informatitzada (25% de lanota, no recuperable). Els criteris de recuperabilitat  i mínims exigibles per mòduls i exàmens son els mateixos que l'avaluació continuada, tenint en compte que les proves b) i c) s'han ajuntat en un sol examen.

 

 


Bibliografia

  1.  Arnold O. Allen, Probability, Statistics, and Queueing Theory with Computer Science Applications, Academic Press, Inc. 1990
  2. Jay L. Devore. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Thomson. 2005
  3. Rosa Millones, Emma Barreno, Félix Vásquez y Carlos Castillo, Estadística aplicada a la ingeniería y los negocios. fondo Editorial, Universidad de Lima.   2015.
  4. Douglas C. Montgomery y George C. Runger, Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa Wiley. 2002
  5. Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers y Sharon L. Myers. Probabilidad y estadística para ingenieros. Prentice Hall. 1999 
  6. https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf

Programari

Llenguatge R per estadística.


Llista d'idiomes

Nom Grup Idioma Semestre Torn
(PAUL) Pràctiques d'aula 411 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 412 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 413 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PAUL) Pràctiques d'aula 451 Català primer quadrimestre tarda
(PAUL) Pràctiques d'aula 452 Català primer quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 411 Català primer quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 412 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 413 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 414 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 415 Català primer quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 416 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 417 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 418 Català primer quadrimestre matí-mixt
(PLAB) Pràctiques de laboratori 419 Català primer quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 41 Català primer quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 43 Català primer quadrimestre matí-mixt
(TE) Teoria 45 Català primer quadrimestre tarda