Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
2503852 Estadística Aplicada | OB | 2 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Es recomenable haver superat les assignatures de Càlcul 1 i 2, Introducció a la Probabilitat i Inferència 1..
En aquest curs cal assentar fonamentalment el concepte de Inferència, és a dir, com l'Estadística quantifica la incertesa de la informació extreta de les dades. S’introduiran els conceptes de Modelització, Estimació i Bondat d’ajust.
S’estudiaran els diferents mètodes d’estimació, en especial el mètode de màxima versemblança i el mètode dels moments, i les propietats fonamentals dels estimadors: Invariància, suficiència, eficiència, biaix, error quadràtic mitjà i les propietats asimptòtiques.
Tema 1: Modelització i Inferència.
Tema 2: Contrastos d’hipòtesis
Tema 3: Teoria asimptòtica.
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Problemes | 14 | 0,56 | |
Pràctiques | 12 | 0,48 | |
Teoria | 26 | 1,04 | |
Treball pràctic amb instruments informàtics | 30 | 1,2 | |
Tipus: Supervisades | |||
Tutories | 5 | 0,2 | |
Tipus: Autònomes | |||
Estudi i pensar problemes | 30 | 1,2 |
L’assignatura s’estructura a partir de classes teòriques, de problemes i de pràctiques. El seguiment de l’assignatura ha de ser presencial, 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 valorarà especialment la participació dels estudiants a les classes de problemes. A les classes pràctiques s’introduiran eines dels programaris Excel i R. Caldrà entregar alguns treballs de pràctiques.
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.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Examen final | 40% | 8 | 0,32 | KM09, KM11, SM10 |
Examen parcial | 30% | 5 | 0,2 | KM09, KM11, SM10 |
Pràctiques (entregues o controls) | 30% | 20 | 0,8 | SM09, SM10 |
L’assignatura s’avaluarà amb lliuraments de treballs (entregues d’exercicis, controls de problemes i/o pràctiques) i 2 examens. Per obtenir la nota ponderada d'avaluació continuada cal tenir un mínim de 3/10 en cadascuna de les parts.
L’alumnat que s’hagi acollit a la modalitat d’avaluació única haurà de realitzar una avaluació que consistirà en un examen de teoria, una prova de problemes i el lliurament dels informes de la primera i darrera pràctica del curs. L'avaluació dels lliuraments pot requerir una entrevista d'avaluació amb el professor. La qualificació de l’estudiant serà la mitjana ponderada de les tres activitats anteriors, on l’examen suposarà el 45% de la nota, la prova 45% i els lliuraments el 10%.
Si la nota final no arriba a 5, l’estudiant té una altra oportunitat de superar l’assignatura mitjançant l’examen de recuperació que se celebrarà en la data que fixi la coordinació de la titulació. En aquesta prova es podrà recuperar el 70% de la nota corresponent a la teoria i els problemes. La part de lliuraments de pràctiques no és recuperable.
R Core Team (2024). R: A language and environment for statistical ## computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ## URL https://www.R-project.org/.
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(PAUL) Pràctiques d'aula | 1 | Català | primer quadrimestre | tarda |
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 1 | Català | primer quadrimestre | tarda |
(PLAB) Pràctiques de laboratori | 2 | Català | primer quadrimestre | tarda |
(TE) Teoria | 1 | Català/Espanyol | primer quadrimestre | tarda |