Ciencia de los Datos Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.

INFERENCIA PARAMÉTRICA - 806298

Curso Académico 2023-24

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG4 - Cultivar interés en el conocimiento, descripción e interpretación de fenómenos susceptibles de cuantificación.
CG5 - Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
CG7 - Plantear políticas de actuación encaminadas a tomar las mejores decisiones posibles.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
Específicas
CE3 - Describir situaciones con comportamiento aleatorio y aplicar la Ciencia de los Datos para resolver un problema real mediante los distintos pasos: identificar la información, diseñar el estudio, analizar los datos, construir un modelo adecuado, interpretar los resultados y emitir informes técnicos.
CE5 - Aplicar la estimación, diagnosis, comparación y validación de modelos en diferentes problemas de inferencia y predicción sobre poblaciones de estudio.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

2

Contenido

  • Introducción a la inferencia
  • Estimación puntual
  • Estimación por intervalos
  • Contrastes de hipótesis paramétricos.

Evaluación

Se valorará la nota final a través de los conocimientos adquiridos mediante el desarrollo de ejercicios, trabajos, participación en el aula y controles parciales, que contribuirán con el 40% a la nota final. El porcentaje restante, el 60%, corresponderá al examen de la convocatoria ordinaria.

La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación del examen de la convocatoria ordinaria.
b) La media ponderada de la evaluación continua y el examen de la convocatoria ordinaria, siendo el peso de la evaluación continua del 40%.

En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con la evaluación continua.
Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Bibliografía

Gómez Villegas, M. Á. (2018). Inferencia estadística (4ª reimp). Díaz de Santos.
Peña, Daniel. (2001). Fundamentos de estadística (Ser. El libro universitario. manuales, 070). Alianza.
Vélez, Ricardo y Pérez, Alfonso. (2012). Principios de inferencia estadística (Ser. Grado). Universidad Nacional de Educación a Distancia.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único22/01/2024 - 10/05/2024VIERNES 11:00 - 13:00-AIDA CALVIÑO MARTINEZ


Actividades prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único22/01/2024 - 10/05/2024MARTES 13:00 - 15:00-AIDA CALVIÑO MARTINEZ