CT1 - Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas y la Estadística, partiendo de la base de educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluyen también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística, con base en las Matemáticas.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias básicas:
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

2,4

3,6

6

No hay requisitos, pero se recomienda al estudiante haber cursado con aprovechamiento las asignaturas Probabilidad, Álgebra matricial y Variable compleja.

1. Introducción a los procesos estocásticos

La calificación será obtenida como la media ponderada entre las calificaciones de un examen final y de la evaluación continua, con ponderaciones: 80 % examen final (sobre contenidos teóricos y prácticos) y 20% evaluación continua (resolución y entrega de problemas in situ).

La calificación sigue las directrices del R.D. 1125/2003, artículo 5, apartado 4: "Los resultados obtenidos por el alumno en cada una de sus materias del plan de estudios se calificarán en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa: 0-4,9: Suspenso (SS), 5,0-6,9: Aprobado (AP), 7,0-8,9: Notable (NT), 9,0-10: Sobresaliente (SB)".

1. Allen, JLS, An Introduction to Stochastic Processes with Applications to Biology. Prentice Hall, 2003.
2. Artalejo, JR, Gómez-Corral, A, Retrial Queueing Systems: A Computational Approach, Springer-Verlag, 2008.
3. Çinlar, E, Introduction to Stochastic Processes. Prentice-Hall, 1975.
4. Kulkarni, VG, Modeling and Analysis of Stochastic Systems. Chapman and Hall, 1995.

Materiales disponibles en Campus Virtual.

CG1 - Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la Estadística con el lenguaje matemático adecuado.
CG2 - Adquirir la capacidad para enunciar y demostrar proposiciones en distintos campos de la Estadística.
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar dichos objetos en diferentes contextos.

CE1 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones en las que se presenten fenómenos estocásticos utilizando las herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.

Clases teóricas con exposición teórica por parte del profesor. 30 horas con 100% de presencialidad.

Clases prácticas de resolución de problemas individual o en grupo, tutorizada por el profesor. En ellas se incluye la entrega de algunos problemas escogidos por escrito. 30 horas con 100% de presencialidad.