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

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2024
Descripció:
Estadística descriptiva. Probabilitat. Inferència
Crèdits ECTS:
6
Professor responsable:
Marc Comas Cufi

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Esmail Abbas Abbas  / Marc Comas Cufi
Idioma de les classes:
Català (100%)

Competències

  • CT01 Analitzar situacions complexes i dissenyar estratègies per a resoldre-les
  • CT02 Comunicar-se oralment i per escrit
  • CT03 Utilitzar tecnologies de la informació i la comunicació
  • CT04 Treballar en equip
  • CT05 Recollir i seleccionar informació de forma eficaç
  • CT11 Prendre decisions per la resolució de situacions diverses
  • CFB1 Capacitat per a la resolució dels problemes matemàtics que poden plantejar-se en la enginyeria. Aptitud per aplicar els coneixements sobre: àlgebra, càlcul diferencial i integral i mètodes numèrics, estadística i optimització

Continguts

1. Bloc de probabilitat

          1.1. Introducció a la probabilitat

                    1.1.1. Conceptes de probabilitat

                    1.1.2. Probabilitat condicionada

                    1.1.3. Independència d'esdeveniments

          1.2. Variables aleatòries i les seves distribucions

                    1.2.1. Conceptes de variables aleatòries

                    1.2.2. Variables aleatòries contínues i discretes

          1.3. Teoria de cues

                    1.3.1. Conceptes de processos estocàstics

                    1.3.2. Sistemes i xarxes de cues

2. Bloc d'estadística

          2.1. Introducció a l'estadística descriptiva

                    2.1.1. Taules de freqüències

                    2.1.2. Estadístics bàsics per variables numèriques

                    2.1.3. Mesures d'associació entre variables

          2.2. Inferència estadística

                    2.2.1. Introducció als contrasts d'hipòtesis

                    2.2.2. El teorema de límit central

                    2.2.3. Contrasts clàssics d'hipòtesis

          2.3. Introducció als models lineals

                    2.3.1. El model de regressió lineal

                    2.3.2. Ajust i predicció del model de regressió lineal

                    2.3.3. Transformació de variables explicatives

          2.4. Inferència en models lineals

                    2.4.1. Contrasts sobre els paràmetres d'un model de regressió lineal

                    2.4.2. Contrast Anova per models de regressió lineal

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Prova d'avaluació 3,00 30,00 0 33,00
Resolució d'exercicis 3,00 5,00 0 8,00
Sessió expositiva 30,00 15,00 0 45,00
Sessió participativa 5,00 11,00 0 16,00
Sessió pràctica 12,00 12,00 0 24,00
Treball en equip 7,00 17,00 0 24,00
Total 60,00 90,00 0 150

Bibliografia

  • Trivedi, Kishor Shridharbhai (2001). Probability and statistics with reliability, queuing and computer science applications (2nd ed.). New York [etc: John Wiley & Sons. Catàleg
  • Cuadras, C. M. (Carlos María) (1999 - 2000). Problemas de probabilidades y estadística (2a ed., corr. y ampl.). Barcelona: EUB. Catàleg
  • Dalgaard, Peter. (2002). Introductory statistics with R. New York: Springer. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Prova del bloc 1 (escrita) Examen escrit sobre els continguts de la primera part de l'assignatura. 35
Prova del bloc 2 (ordinador) Prova amb ordinador sobre els continguts del segon bloc de l'assignatura. 35
Qüestionaris de pràctiques Qüestionari on s'avaluarà el contingut fet durant la sessió de pràctiques. 10 No
Qüestionaris de problemes Resolució de problemes a Moodle durant el curs per reforçar conceptes de classe. 5 No
Treball en grup Creació d'una anàlisi estadística descriptiva i inferencial sobre un cas tractat a l'assignatura. 15 No

Qualificació

L’avaluació de l’assignatura es basarà en les activitats d'avaluació mostrades a la taula "Activitats d'avaluació" i amb les ponderacions assenyalades. L'assignatura quedarà aprovada si la suma ponderada de les cinc qualificacions d'avaluació és igual o superior a 5, i a més a més, cap de les dues notes de les proves d'avaluació són inferiors a 3.

Un cop superada l'assignatura, per a la qualificació definitiva, es pot tenir en compte, a més de la suma de qualificacions, altres aspectes que es consideri convenient tenir en compte (participació a classe, realització de treballs voluntaris, etc.).

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Qualsevol activitat d'avaluació no presentada tindrà la qualificació de 0. Una qualificació final de NP (no presentat) s'obtindrà només quan l'alumne no es presenti a cap de les proves (prova escrita i prova amb ordinador).

Avaluació única:
Constarà d'un únic examen final. L'assignatura quedarà superada si la nota resultant és superior o igual a 5 sobre 10. Caldrà comunicar la decisió d'avaluació a la Secretaria Acadèmica de l'Escola (més informació a avaluació única).

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5 sobre 10 i haver tret un mínim de 3 punts en cadascuna de les dues proves (escrita i amb ordinador).

Tutoria

Les tutories es duran a terme de forma presencial o virtual mitjançant Google Meet. Prèviament, caldrà concertar la tutoria per alguna de les vies de comunicació establertes.

Comunicació i interacció amb l'estudiantat

A part de la comunicació i interacció que es produeixi a l’aula durant les hores d’activitat presencial, la comunicació amb els estudiants es portarà a terme via un dels tres mitjans següents: correu electrònic, tutoria presencial i sessions virtuals concertades.

Observacions

A la documentació del Moodle hi ha un programa més detallat de l'assignatura. Si consulteu el programa, sabreu a cada sessió què és el que es farà.

És molt convenient assistir a cada una de les sessions problemes havent intentat fer els problemes proposats per la sessió amb els continguts explicats a teoria.

Assignatures recomanades

  • Càlcul
  • Lògica i matemàtica discreta
  • Metodologia i tecnologia de la programació I
  • Metodologia i tecnologia de la programació II

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.