Estadística Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2022/2023.

DISEÑO DE EXPERIMENTOS - 801596

Curso Académico 2022-23

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
-G 5. DR1. Trabajar de forma autónoma, a nivel medio en los problemas planteados en el módulo.
-G 12. DR 1. Comprobar las hipótesis de trabajo que le permitan aplicar las distintas técnicas de diseño de experimentos y muestreo.
Específicas
-CE 4. DR 1. Identificar los elementos aprendidos con sus equivalentes en un problema real.
-CE6. CE 9. DR1. Elaborar y construir el diseño adecuado al problema.
-CE 11. DR 2. Interpretar los resultados del diseño de experimentos del problema de estudio
-CE 24. DR1. Elegir entre los distintos tipos de diseños de experimentos el adecuado al problema de estudio

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

5

Breve descriptor:

En esta asignatura, se estudian los Modelos de Diseño de Experimentos analizando las distintas situaciones que pueden presentarse. Para la aplicación de estos modelos y la resolución de casos prácticos, se utilizan los principales paquetes estadísticos: SPSS y SAS

Requisitos

Se recomienda tener nociones de álgebra y estimación.

Objetivos

 

Contenido

DISEÑO DE EXPERIMENTOS

TEMA I: INTRODUCCIÓN AL DISEÑO DE EXPERIMENTOS
I.1.- Introducción
I.2.- Conceptos y definiciones básicas
I.3.- Estructuras de diseño y de tratamientos. Ejemplos
I.4.- Modelos con efectos fijos y efectos aleatorios

TEMA II: DISEÑO UNIFACTORIAL COMPLETAMENTE ALEATORIZADO
II.1.- Introducción
II.2.- Planteamiento del modelo
II.3.- Estimación de los parámetros
II.4.- Construcción de intervalos de confianza
II.5.- Análisis de la varianza
II.6.- Contraste de igualdad de medias
II.7.- Comparaciones entre medias
II.8.- Comprobación de la idoneidad del modelo 
II.9.- Transformaciones que estabilizan la varianza
II.10.- Métodos no paramétricos para comparar tratamientos
II.11.- Reparametrización del modelo
II.12.- Selección del tamaño muestral
II.13.- Contrastes ortogonales
II.14.- Efectos aleatorios

TEMA III: DISEÑOS FACTORIALES
III.1.- Introducción
III.2.- Diseño factorial con dos factores
III.3.- Estimación de los parámetros
III.4.- Análisis de la varianza
III.5.- Igualdad de medias
III.6.- Comparaciones múltiples
III.7.- Potencia de los contrastes
III.8.- Comprobación de la idoneidad del modelo. Análisis de residuos
III.9.- Diseño bifactorial sin replicaciones
III.10.- Diseño trifactorial
III.11.- Efectos aleatorios

TEMA IV:  DISEÑO UNIFACTORIAL POR BLOQUES ALEATORIZADOS COMPLETOS
IV.1.- Introducción. Planteamiento del modelo
IV.2.- Estimación de los parámetros
IV.3.- Análisis de la varianza
IV.4.- Contraste de hipótesis
IV.5.- Potencia del contraste
IV.6.- Comprobación de la idoneidad del modelo. Análisis de los residuos
IV.7.- Estimación de valores perdidos
IV.8.- Comparaciones múltiples
IV.9.- Efectos aleatorios

TEMA V: DISEÑOS ANIDADOS Y DISEÑOS CRUZADOS-ANIDADOS 
V.1.- Introducción 
V.2.- Planteamiento del modelo 
V.3.- Estimación de los parámetros 
V.4.- Análisis de la varianza y Contrastes de Hipótesis 
V.5.- Modelo de efectos aleatorios y mixtos 
V.6.- Diseño con m factores anidados 
V.7.- Diseño con factores anidados y cruzados 
       V.7.1.- Modelo de efectos fijos 
       V.7.2.- Modelos de efectos aleatorios 
       V.7.3.- Modelo de efectos mixtos 
V.8.- Otros casos 

 

 

Evaluación

El alumno será evaluado continuamente a lo largo del curso, a través de las siguientes actividades:

-Cada alumno realizará distintas prácticas. La nota media de las prácticas, junto con resolución de las cuestiones planteadas por el profesor y la realización de ejercicios propuestos será el 40% de la nota final. La realización y presentación de ejercicios o prácticas en el aula se realizarán de forma presencial.

-El examen final sumará el 60% restante de la nota. Este examen final será presencial o virtual en función del escenario en el que estemos. Por tanto, el estudiante no tendrá la opción de superar la asignatura únicamente por el procedimiento de evaluación continua.

-La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculara como el máximo entre:

a) Calificación de la prueba final.

b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua del 40%.

Bibliografía

Kuehl, R. (2001) Diseño de experimentos: principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. Thomson Learning, Mexico.
Lawson, J. (2014) Design and Analysis of Experiments with SAS. CRC Press.
Montgomery, D.C. (2001) Design and Analysis of Experiments Wiley.
Peña, D. (2002). Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza editorial.
Vicente Hernanz, M. L., Girón Daviña, P. R., Nieto Zayas, C., Pérez Pérez, T. Modelos Avanzados de Diseño de Experimentos. Ed. Complutense.

Estructura

MódulosMaterias
DISEÑO Y RECOGIDA DE LA INFORMACIÓNMÉTODOS ESTADÍSTICOS EN LA RECOGIDA DE LA INFORMACIÓN. APOYO INFORMÁTICO

Grupos

Actividades prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A08/09/2022 - 21/12/2022JUEVES 13:00 - 15:00-JULIA AMADOR PACHECO
grupo tarde B08/09/2022 - 21/12/2022MARTES 16:00 - 18:00-JULIA AMADOR PACHECO


Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A08/09/2022 - 21/12/2022MARTES 11:00 - 13:00-JULIA AMADOR PACHECO
Grupo tarde B08/09/2022 - 21/12/2022JUEVES 16:00 - 18:00-JULIA AMADOR PACHECO