proyecto docente ampliación de inferencia estadística
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Datos básicos de la asignaturaTitulación: Grado en EstadísticaAño plan de estudio: 2010
Curso implantación: 2012-13Centro responsable: Facultad de Matemáticas
Nombre asignatura: Ampliación de Inferencia EstadísticaCódigo asigantura: 1960016Tipología: OBLIGATORIACurso: 3Periodo impartición: Primer cuatrimestre
Créditos ECTS: 6Horas totales: 150Área/s: Estadística e Investigación OperativaDepartamento/s: Estadística e Investigación Operativa
Coordinador de la asignatura
GARCIA DE LAS HERAS JOAQUIN A.
Profesorado
Profesorado del grupo principal:
GARCIA DE LAS HERAS JOAQUIN A.
FERNANDEZ PONCE JOSE MARIA
Objetivos y competencias
OBJETIVOS:
¿ Síntesis y representación de la información contenida en un conjunto de datos.
¿ Conocimiento de los métodos de inferencia estadística: estimación y contraste de hipótesis.
¿ Manejar los procedimientos que permiten, a partir de una muestra representativa y aleatoria de
una población, inferir resultados para toda la población.
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¿ Manejar los conceptos, propiedades y resultados asociados a los problemas de estimación y de
contrastes de hipótesis.
¿ Determinar criterios de decisión en ambientes de incertidumbre y resolver problemas a partir de
ellos.
¿ Plantear situaciones reales como problemas de estimación o contrastes de hipótesis.
¿ Identificar el modelo probabilístico de un fenómeno aleatorio con base en el conocimiento de una
muestra representativa de sus resultados obtenidos a través de la experimentación.
¿ Capacidad de aplicar las técnicas estadísticas en campos como la medicina, agricultura, biología,
economía, sociología, psicología, medio ambiente....
¿ Desarrollar la capacidad del uso de un lenguaje apropiado para comunicarse con especialistas en
otros campos.
¿ Conocer y manejar software estadístico útil para las técnicas estadísticas incluidas en este
módulo.
¿ Aplicación del pensamiento estadístico y de la capacidad para enfrentarse a las distintas etapas
de un estudio estadístico (desde el planteamiento del problema hasta la exposición de resultados).
COMPETENCIAS:
Competencias específicas:
E01. Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar
proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para
transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos.
E02. Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de las
matemáticas.
E03. Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser
capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.
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E04. Saber abstraer las propiedades estructurales (de objetos matemáticos, de la realidad
observada, y de otros ámbitos) distinguiéndolas de aquellas puramente ocasionales, y poder
comprobarlas con demostraciones o refutarlas con contraejemplos, así como identificar errores en
razonamientos incorrectos.
E07. Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico,
visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas.
E08. Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el
entorno computacional adecuado.
E10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la
protección de datos y secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional
como profesionales de la Estadística.
Competencias genéricas:
G01. Poseer los conocimientos básicos y matemáticos de los distintos módulos que, partiendo de la
base de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se
desarrollan en la propuesta de título de Grado en Matemáticas que se presenta.
G02. Saber aplicar los conocimientos básicos y matemáticos de cada módulo a su trabajo o
vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de
la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de las matemáticas y
ámbitos en que se aplican directamente.
G03. Saber reunir e interpretar datos relevantes (normalmente de carácter matemático) para emitir
juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
G04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un
público tanto especializado como no especializado.
G05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
G06. Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.
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G08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de
aplicación y desarrollo de su formación académica.
Contenidos o bloques temáticos
¿ Inferencia no paramétrica.
¿ Introducción a la inferencia bayesiana.
Relación detallada y ordenación temporal de los contenidos
BLOQUE TEMÁTICO I: INFERENCIA NO PARAMÉTRICA
Tema 1: Introducción. Conceptos Previos.
Tema 2: Contrastes de bondad de ajuste.
Tema 3: Contrastes de localización.
Tema 4: Contrastes para la comparación de dos poblaciones.
Tema 5: Contrastes para la comparación de más de dos poblaciones.
Tema 6: Tablas de contingencia.
BLOQUE TEMÁTICO II: INFERENCIA BAYESIANA
Tema 1: Introducción a la Inferencia Bayesiana.
Tema 2: Conceptos básicos en Inferencia Bayesiana.
Tema 3:Inferencia Bayesiana para proporciones.
Tema 4:Inferencia Bayesiana en el modelo Poisson.
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Tema 5:Inferencia Bayesiana en el modelo normal y otros modelos multiparamétricos.
Tema 6:Contrastes de hipótesis bayesianos.
Tema 7:Aplicaciones e Inferencia Bayesiana con R.
Actividades formativas y horas lectivas
Actividad Créditos Horas
B Clases Teórico/ Prácticas 4 40
G Prácticas de Informática 2 20
Metodología de enseñanza-aprendizaje
Clases teóricas
Básicamente, se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales,
siguiendo libros de texto de referencia y/o documentación previamente facilitada al estudiante, que
servirán para fijar los conocimientos y contenidos ligados a las competencias previstas.
Clases prácticas en pizarra y/o aulas informáticas
A su vez, las clases prácticas de resolución de problemas y/o estudio de casos prácticos permitirán
la aplicación de las definiciones, propiedades y teoremas expuestos en las clases teóricas,
utilizando cuando se considere conveniente medios informáticos, de modo que los estudiantes
alcancen las competencias previstas.
A partir de esas clases teóricas y prácticas, los profesores podrán proponer a los estudiantes la
realización de trabajos personales (individuales y/o en grupo), para cuya realización tendrán el
apoyo del profesor en seminarios y/o tutorías.
Trabajo personalizado
Por otra parte, los estudiantes tendrán que desarrollar un trabajo personal de estudio y asimilación
de la teoría, resolución de problemas propuestos y preparación de los trabajos propuestos, para
alcanzar las competencias previstas.
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Sistemas y criterios de evaluación y calificación
La evaluación se podrá realizar a través de pruebas escritas, trabajos personales (individuales y/o
en grupo), exposiciones, participación en las actividades presenciales u otros medios. Todo ello
será explicitado en el proyecto docente de la asignatura.
La evaluación se realizará a partir de mecanismos que permitan la evaluación alternativa y un
examen final.
Los profesores fijarán en el proyecto docente anual la ponderación correspondiente a cada uno de
las actividades contempladas en la misma, respetando lo recogido en el Estatuto de la Universidad
de Sevilla.
Criterios de calificación del grupo
El alumno puede seguir los siguientes sistemas de evaluación.
1.- Evaluación Continua.
Durante el periodo lectivo se realizarán dos pruebas teóricos-prácticas, cada una de ellas
correspondiente a una agrupación de temas de la asignatura, de carácter voluntario. A efectos de
evaluación, se considerará como agrupación: Bloque I y Bloque II. En estas pruebas el alumno
deberá responder a cuestiones relacionadas con la materia impartida en las clases teóricas y habrá
de efectuar el planteamiento y resolución de problemas y/o prácticas de naturaleza similar a los
realizados en clase. La superación de cada una de ellas, por separado, permitirá al alumno aprobar
la asignatura sin tener que realizar ninguna otra prueba posterior.
En caso de que alguna de las pruebas no sea superada, el alumno deberá hacer uso del sistema
tradicional de exámenes en las convocatorias oficiales. No obstante, si un alumno ha superado sólo
una de ellas, podrá examinarse exclusivamente de la prueba no superada en la primera
convocatoria oficial, con los requisitos exigidos anteriormente para poder superar la asignatura.
1.- Evaluación Tradicional/Oficial.
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Se realizará una prueba escrita de carácter teórico-práctico en cada una de las convocatorias
oficiales de la asignatura. En esta prueba el alumno deberá responder a cuestiones relacionadas
con la materia impartida en las clases teóricas y habrá de efectuar el planteamiento y resolución de
problemas y/o prácticas de naturaleza similar a los realizados en clase. El examen constará de dos
partes diferenciadas, cada una de ellas correspondiente a una de las agrupaciones temáticas de la
asignatura, la calificación será la media entre ambas partes siempre que en cada una de las partes
se supere la calificación de cuatro puntos sobre diez. En caso contrario, la calificación será
suspenso.
Con independencia del tipo de evaluación a que concurra el alumno, durante el desarrollo del curso
se propondrá a los alumnos la realización de diversas actividades teórico-prácticas. La correcta
realización de las mismas posibilitará la mejora de su calificación hasta un máximo de dos puntos.
Nota: Independientemente de cualquier tipo de evaluación, para superar cualquier examen en que
se diferencie entre teoría y práctica se requerirá un mínimo de tres puntos (sobre 10) en cada una
de las partes para poder aprobar el examen.
Plan de Contingencia para el Curso 2020/21: Se seguirán las medidas de adaptación aprobadas en
la Junta de Centro de la Facultad de Matemáticas.
Escenario A: Se adoptará un sistema multimodal o híbrido de enseñanza que combine clases
presenciales preferentemente, clases online (sesiones síncronas) y actividades formativas no
presenciales para el aprendizaje autónomo de los estudiantes. Los exámenes, tanto de evaluación
alternativa como de las convocatorias, se realizarán de forma presencial.
Escenario B: Se llevarán a cabo las adaptaciones necesarias para el desarrollo de la docencia y de
la evaluación de la asignatura de forma no presencial mediante la plataforma de Enseñanza Virtual
de la Universidad de Sevilla y cualquier otro medio puesto a disposición de la comunidad
universitaria. En este escenario, todas las actividades incluidas en el Proyecto Docente
(metodología de enseñanza-aprendizaje (clases teóricas, prácticas, evaluaciones, tutorías, etc.) se
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realizarán utilizando los recursos para la enseñanza en línea (on-line) de la Universidad de Sevilla.
Para completar cualquier proceso de calificación, el profesor podrá proponer al estudiantado un
debate/una discusión oral o similar.
En ambos escenarios, cuando proceda, el personal docente implicado en la impartición de la
docencia se reserva el derecho de no dar el consentimiento para la captación, publicación,
retransmisión o reproducción de su discurso, imagen, voz y explicaciones de cátedra, en el ejercicio
de sus funciones docentes, en el ámbito de la Universidad de Sevilla.
Horarios del grupo del proyecto docente
https://matematicas.us.es/index.php/informacion-academica/horarios
Calendario de exámenes
https://matematicas.us.es/index.php/informacion-academica/examenes
Tribunales específicos de evaluación y apelación
Presidente: EMILIO J. CARRIZOSA PRIEGO
Vocal: BEGOÑA SALAMANCA MIÑO
Secretario: DAVID GALVEZ RUIZ
Suplente 1: JOAQUIN MUÑOZ GARCIA
Suplente 2: EDUARDO CONDE SANCHEZ
Suplente 3: RAFAEL BLANQUERO BRAVO
Bibliografía recomendada
BIBLIOGRAFÍA GENERAL:
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Mathematical Statistics. Basic Ideas and Selected Topics.
Autores: Bickel, P.J.; Doksum, K.A.
Edición: 2ª
Publicación: 1977, 2001
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Inferencia Estadística para Economía y Administración de Empresas
Autores: Casas Sánchez, J.M.
Edición: 2ª
Publicación: Zaragoza, PUZ. (1995)
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Statistical Inference.
Autores: Casella, G.; Berger, R.L.
Edición: 2ª
Publicación: Wadsworth and Brooks/Cole. (1990, 2002)
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Inferencia Estadística
Autores: Cristóbal-Cristóbal, J.A.
Edición: 2ª
Publicación: Zaragoza, PUZ. (1995)
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Lecciones de Inferencia Estadística
Autores: Cristóbal Cristóbal, J.A.
Edición: Springer, 2009
Publicación: Zaragoza, PUZ. (2003)
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Modern Mathematical Statistics.
Autores: Dudewicz, E.J. Mishra, S.N.
Edición: Springer, 2009
Publicación: John Wiley & Sons. (1988).
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Statistical models and methods for lifetime data.
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Autores: Lawless, J.F.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Wiley. (2002).
ISBN: 0-387-95475-9
Testing Statistical Hypotheses.
Autores: Lehmann, E.L. (1986), (Lehman, E.L.; Romano J.P., 2005).
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Wiley (1986). Springer (2005).
ISBN: 0-387-95475-9
Statistical Theory. Fourth Edition.
Autores: Lindgren, B.W.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Taylor & Francis. (1993)
ISBN: 0-387-95475-9
Introduction to the Theory of Statistics.
Autores: Mood, A.M. Graybill, F.A. Boes, D.C.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: McGraw Hill. (1973)
ISBN: 0-387-95475-9
Probability and Statistical Inference.
Autores: Mukhopadhyay, N.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Taylor & Francis. (2000).
ISBN: 0-387-95475-9
Introductory Statistical Inference.
Autores: Mukhopadhyay, N.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Taylor & Francis. (2006).
ISBN: 0-387-95475-9
PASW Statistics 18. Guide to Data Analysis: International Edition. SPSS Inc. Staff.
Autores: Norusis, M.J.
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Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Pearson. (2011).
ISBN: 0-387-95475-9
An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics.
Autores: Rohatgi, V.K.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Wiley. (1976).
ISBN: 0-387-95475-9
An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. Second Edition.
Autores: Rohatgi, V.K.; A.K.Md. Ehsanes Saleh.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Wiley. (2001).
ISBN: 0-387-95475-9
Principios de Inferencia Estadística
Autores: Vélez Ibarrola, R. y García Pérez, A., (2002), Principios de Inferencia Estadística, Madrid,
UNED. (
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Madrid, UNED.
ISBN: 0-387-95475-9
Principios de Inferencia Estadística
Autores: Vélez Ibarrola, R. y García Pérez, A.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Madrid, UNED.
ISBN: 0-387-95475-9
Introductory Statistics with R
Autores: Peter Dalgaard
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Springer, 2002
ISBN: 0-387-95475-9
BIBLIOGRAFÍA ESPECÍFICA:
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Bayesian Computation with R
Autores: Jim Albert
Edición: Springer, 2009
Publicación: Wiley. (2002).
ISBN: 978-0-387-922-97-3
Nonparametric Statistical Inference.
Autores: Gibbons, J.D.; Chakraborti, S.
Edición: Marcel Dekker. (1992, 2003).
Publicación: Marcel Dekker. (1992, 2003).
ISBN: 0-8247-4052-1
Iniciación a la Estadística Bayesiana
Autores: José Serrano Angulo
Edición: Editorial La Muralla, 2003
Publicación: Cénlit, Tafalla
ISBN: 84-7133-731-2
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