Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
Tancar
Menú

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2005
Descripció:
Estadística descriptiva. Probabilitats. Mètodes estadístics aplicats
Crèdits:
6
Idioma principal de les classes:
Sense especificar
S’utilitza oralment la llengua anglesa en l'assignatura:
Sense especificar
S’utilitzen documents en llengua anglesa:
Sense especificar

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
Maria Gloria Mateu Figueras  / XAVIER SABRIA MESTRAS  / Santiago Thió Fernández de Henestrosa

Competències

  • Ser capaç d'analitzar i sintetitzar problemes.
  • Comunicar-se adequadament tant de forma oral com escrita.
  • Resolució de problemes i anàlisi crítica de resultats
  • Identificar i utilitzar els principis bàsics de la metodologia estadística (obtenció, organització i anàlisi de dades)
  • Saber aplicar correctament els conceptes bàsics de probabilitat.
  • Ser capaç de realitzar procediments estadístics de tipus inferencial com a procés de presa de decisions i prendre consciència de la incertesa associada
  • Saber utilitzar un paquet de software estadístic per realitzar una anàlisi estadística sobre un conjunt de dades.

Altres Competències

  • Conèixer els principis bàsics de la metodologia estadística (obtenció, organització i anàlisi de dades).
  • Saber calcular i interpretar els estadístics bàsics i els gràfics associats a un conjunt univariant de dades.
  • Saber calcular i interpretar una taula de contingència entre dues variables categòriques
  • Saber calcular, interpretar i valorar la bondat d'ajust de la recta de regressió associada a un conjunt de dades bivariants de tipus numèric.
  • Saber aplicar correctament els conceptes bàsics de probabilitat.
  • Conèixer i saber aplicar les distribucions binomial, geomètrica, Poisson, uniforme, normal i exponencial en situacions senzilles. Conèixer els fenòmens que modelitzen.
  • Conèixer els aspectes bàsics de Teoria de la Probabilitat en que es fonamenta la Inferència estadística.
  • Distingir amb claredat població i mostra.
  • Prendre conciència de la incertesa associada a qualsevol procediment estadístic de tipus inferencial.
  • Calcular i saber interpretar els intervals de confiança de mitjanes i proporcions.
  • Saber interpretar els contrastos d'hipòtesis com processos de presa de decisions a partir d'informació mostral i prendre consciència dels errors que es poden cometre.
  • Saber utilitzar un paquet de software estadístic per realitzar una anàlisi estadística bàsica sobre un conjunt de dades.

Continguts

1. Recollida de dades

          1.1. Introducció

          1.2. Obtenció de les dades

2. Organització de les dades

          2.1. Mostrant dades

                    2.1.1. Taules de freqüència

                    2.1.2. Gràfics de dades

                    2.1.3. Taules de distribucions

                    2.1.4. Gràfics de distribucions

                    2.1.5. Mesurant el centre

                    2.1.6. Mesurant la dispersió

                    2.1.7. La distribució Normal de Gauss-Laplace

          2.2. Comprenent les relacions

                    2.2.1. Taules de dades categòriques

                    2.2.2. Diagrames de dispersió

                    2.2.3. Correlació

                    2.2.4. Associació i causa

                    2.2.5. Predicció

3. Extraient conclusions de les dades

          3.1. Probabilitat i l’estudi de l’aleatorietat

                    3.1.1. Probabilitat

                    3.1.2. Models de probabilitat

                    3.1.3. Probabilitat vers raó(odds)

                    3.1.4. Simulant probabilitats

                    3.1.5. Variables aleatòries

                    3.1.6. Valor esperat

                    3.1.7. La llei dels grans nombres

                    3.1.8. L’ús de la informació prèvia: probabilitat condicionada

                    3.1.9. Estructurant la probabilitat condicionada: arbres de probabilitat

          3.2. Models i distribucions

                    3.2.1. Distribució binomial.

                    3.2.2. Distribució geomètrica o de Pascal

                    3.2.3. Distribució de Poisson.

                    3.2.4. La distribució uniforme contínua sobre un interval [a,b].

                    3.2.5. La distribució normal de Gauss-Laplace

                    3.2.6. La distribució exponencial.

          3.3. Raonament estadístic

          3.4. Estimació amb confiança

                    3.4.1. Els intervals de confiança

                    3.4.2. Interpretant els intervals de confiança

                    3.4.3. Intervals per a mitjanes mostrals

                    3.4.4. Intervals per a proporcions mostrals

          3.5. Significació estadística

                    3.5.1. Contrast de significació

                    3.5.2. Contrast per a mitjanes

                    3.5.3. Contrast per a proporcions

                    3.5.4. Nivell de significació

                    3.5.5. Errors de decisió

          3.6. Inferència per a taules de contingència

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total
Aprenentatge basat en problemes (PBL) 0 6,00 6,00
Elaboració individual de treballs 0 8,00 8,00
Prova d'avaluació 3,00 14,00 17,00
Resolució d'exercicis 18,00 20,00 38,00
Sessió expositiva 28,00 21,00 49,00
Sessió pràctica 10,00 7,00 17,00
Total 59,00 76,00 135

Bibliografia

  • Moore, David S (DL 1998). Estadística aplicada básica. Barcelona: Antoni Bosch Editor.
  • Moore, David S, McCabe, George P (1993). Introduction to the practice of statistics (2nd ed). New York: Freeman and Company.
  • Moore, David S (cop. 2001). Statistics, : concepts and controversies (5th ed). New York: W. H. Freeman and Company.
  • Montgomery, Douglas C, Runger, George C (2002). Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería (2ª ed). México: Limusa.
  • Devore, Jay L (cop. 2001). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias (5ª ed). México [etc.]: International Thomson.
  • Cuadras Avellana, C. M (2000). Problemas de probabilidades y estadística. Barcelona: EUB.

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat %
Treball pràctic sobre un conjunt de dades Té assignada una puntuació de 2 punts sobre la qualificació final.
Resolució d'exercicis tipus test dels temes 1, 2.1 i 2.2 Caldrà entregar els exercicis dins d'un termini temporal prefixat. Té un valor de 0.5 punts sobre la qualificació final de l'assignatura. S'utilitzarà la plataforma virtual ACME.
Resolució d'exercicis tipus test dels temes 3.1 i 3.2 Caldrà entregar els exercicis dins d'un termini temporal prefixat. Té un valor de 0.5 punts sobre la qualificació final de l'assignatura. S'utilitzarà la plataforma virtual ACME.
Resolució d'exercicis tipus test dels temes 3.4, 3.5 i 3.6 Caldrà entregar els exercicis dins d'un termini temporal prefixat. Té un valor de 0.5 punts sobre la qualificació final de l'assignatura. S'utilitzarà la plataforma virtual ACME.
Examen final Constarà d’exercicis pràctics, problemes i qüestions teòrico-pràctiques tipus test. Té un valor de 6.5 punts sobre la qualificació final de l'assignatura.

Qualificació

L'avaluació de l'alumne es realitzarà en base a:

· Examen final. Consta d’exercicis, problemes i qüestions teòrico-pràctiques tipus test. Té un valor de 6.5 punts sobre la qualificació final de l'assignatura.

· Treball pràctic. El treball consistirà en la resolució –amb ajuda del programa estadístic MINITAB- d’una situació pràctica que abasti les diferents fases del procediment estadístic. L’avaluació es farà a partir del informe presentat per l’alumne. Té un valor de 2 punts sobre la qualificació final de l'assignatura.

. Resolució d'exercicis tipus test. Caldrà entregar els exercicis dins de 3 terminis temporals prefixats. Té un valor de 1.5 punts (0.5 punts cada entrega d'exercicis) sobre la qualificació final de l'assignatura. S'utilitzarà la plataforma virtual ACME.

L'aprovat de l’assignatura s’aconsegueix si la suma de les tres qualificacions és major o igual a 5 punts. En la convocatòria extraordinària només es pot recuperar la part corresponent a la part de l’examen final, conservant la qualificació corresponent al treball pràctic i dels exercicis.

Observacions

L’assignatura s’organitza en base a classes de teoria, classes de problemes i classes pràctiques.
· En les sessions teòriques s’utilitzaran transparències per recolzar les explicacions. Es posarà a disposició dels alumnes una còpia d’aquestes transparències.
· També es proposarà periòdicament la resolució d’exercicis i problemes d'un dossier que es posarà també a disposició dels alumnes.
· Les sessions pràctiques es realitzaran a les aules d’informàtiques del P-I. El seu objectiu es conèixer el paquet estadístic MINITAB i utilitzar-lo per realitzar anàlisis estadístiques de situacions d’una certa complexitat. Les sessions de pràctiques segueixen la dinàmica de setmanes A i setmanes B segons el calendari de l’EPS. S’imparteixen en 3 grups reduïts en sessions de 2 h i s’inicien la segona setmana del quatrimestre.
· Durant el curs es proposarà als alumnes la realització d’un treball pràctic que comprendrà les diferents fases del procediment estadístic. Els alumnes hauran de presentar un informe complet d’aquest treball pràctic.
. Durant el curs es proposarà als alumnes la resolució de qüestions tipus test utilitzant la plataforma virtual ACME. Caldrà entregar els exercicis dins d'uns terminis temporals prefixats.
. A l'inici del segon quatrimestre i dins l'apartat 'Documents' d'aquesta pàgina WEB podreu trobar el material relacionat amb l'assignatura.
. Cal disposar d'una calculadora científica que tingui incorporades les funcions estadístiques més habituals amb una i dues variables.

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.