* Conocer los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad y aplicarlos en la inferencia estadística.

* Adquirir capacidad para elegir y aplicar los modelos estadísticos adecuados que darán respuesta a problemas reales.

* Utilizar métodos gráficos y numéricos para exploración, resumen y descripción de datos mediante software estadístico e interpretación de los resultados.

1. Introducción a la Estadística y la Probabilidad



2. Estadística Descriptiva

2.1 Distribuciones de frecuencias y representación gráfica

2.2 Tendencia central, dispersión y estadísticos de posición

2.3 Distribuciones de dos dimensiones



3. Cálculo de probabilidad

3.1 Teoría de probabilidad básica

3.2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

3.3 Muestreo, simulación y teoremas del límite



4. Inferencia estadística

4.1 Estimación

4.2 Contrastes de hipótesis

4.3 Pruebas de bondad de ajuste



AVISO: Los conceptos teóricos se trabajarán usando el lenguaje estadístico R.

Se favorecerá la participación del/a alumno/a en la materia con el fin de aumentar su motivación, solicitando al alumno o alumna la realización de tareas de búsqueda y análisis por sí mismo, combinándolas a continuación con los debates y reflexiones correspondientes. Esta materia favorecerá la autonomía del/a alumno/a utilizando diferentes aproximaciones metodológicas, entre ellas iniciativas basadas en el aula invertida.



La dedicación del alumnado supone un total de 60 horas presenciales y 90 horas de trabajo personal.

Los sistemas de evaluación que se contemplan son el sistema de evaluación continua y el sistema de

evaluación final. El sistema de evaluación continua es el que se utilizará de forma preferente, según se indica en la normativa actual de la UPV/EHU.



EVALUACIÓN CONTINUA:

- Pruebas escritas - 85%

Se exigirá una calificación mínima (3/10) en cada prueba escrita como requisito de evaluación continua. Además, en el momento en el que esté evaluado el 55%, el alumno o alumna deberá haber obtenido al menos la mitad de los puntos evaluados, en caso contrario se aplicará evaluación final.





-Prácticas laboratorio - % 15

Se pedirá un mínimo en el total de las pruebas escritas (4/8.5) para la evaluación de la parte práctica.



La calificación final será la media de las calificaciones de las pruebas evaluables realizadas y la nota final para aprobar la asignatura deberá ser como mínimo de 5.



En el caso de que un alumno o alumna que cumpla los requisitos de evaluación continua desee optar a la evaluación final, deberá comunicarlo por escrito al profesorado responsables de la asignatura a lo largo de la semana siguiente del momento en el que esté evaluado el 55%.



EVALUACIÓN FINAL:

En la evaluación final, el alumnado deberá realizar un trabajo basado en los conocimientos adquiridos en las prácticas de laboratorio (15% de la nota) y un examen final (85% de la nota). Se pedirá nota mínima (4/8.5) en el examen escrito para la evaluación de la parte práctica.



En caso de no realizarse la prueba escrita de la convocatoria extraordinaria, se entenderá que se renuncia a la misma. Para aprobar la asignatura, la nota final deberá ser como mínimo de 5.

R software.

Bibliografía básica

Agresti & Franklin - Statistics: the art and science of learning from data - 2nd ed. - Pearson. Prentice Hall - 2009.



Tomeo & alt - Lecciones de Estadística descriptiva - Thomson - 2003.



Tomeo & alt - Lecciones de Cálculo de Probabilidades - Thomson - 2003.



Canavos - Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos - McGraw-Hill - 1988.

Peña - Fundamentos de Estadística - Alianza editorial - 2001.



Milton - Probabilidad y estadística con aplicaciones para ingeniería y ciencias computacionales - 4a ed. - Mcgraw-Hill - 2004.

Trivedi - Probability and Statistics with Reliability, Queuing, and Computer Science Applications - Wiley - 2001.





Montgomery - Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería - 2a ed. - Limusa Wiley - 2004.

Navidi - Estadística para ingenieros - Mcgraw-Hill / Interamericana - 2006.



Devore - Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. International Thomson, 2001.

Bibliografía de profundización

Peña - Estadística. Modelos y métodos - Alianza Universidad - 1991.
Paradis - R para principiantes ¿ http://www.r-project.org - 2006.