Estatística e ciencia de datos

Adquirir o manexo, baixo un enfoque práctico, das diversas técnicas que permiten unha correcta e rigorosa formulación, recollida, análise e interpretación de datos especialmente enfocado ao desenvolvemento de novos procesos e produtos, así como ao perfeccionamento dos existentes.

Estes obxectivos céntranse nos fundamentos e modelos básicos dos métodos estatísticos e na análise exploratorio e inferencial dos datos especialmente dirixido a enxeñeiros químicos.

1. Estatística descritiva
Introdución á Estatística. Variables cualitativas e cuantitativas. Variables discretas e continuas. Distribución de frecuencias. Representacións gráficas. Medidas de posición. Medidas de dispersión e de forma.

2. Probabilidade
Evolución do Cálculo de probabilidades. Conceptos Básicos. Experimento aleatorio. Espazo mostral. Sucesos. Definición de probabilidade. Probabilidade condicionada. Independencia de sucesos. Teoremas clásicos: Regra do produto, Lei de probabilidades totais e Teorema de Bayes.

3. Variables aleatorias discretas
Definición de variable aleatoria. Variable aleatoria discreta: Distribución de probabilidade e función de distribución. Principais distribucións discretas: Bernoulli, Binomial e Poisson.

4. Variables aleatorias continuas
Variable aleatoria continua. Función de densidade e función de distribución. Medidas características dunha variable aleatoria: Esperanza matemática, varianza e desviación típica. Tipificación dunha variable aleatoria. A distribución Uniforme. A distribución Exponencial. A distribución Normal. Aproximación doutras distribucións pola distribución normal. Teorema Central do Límite.

5. Estimación e intervalos de confianza
Introducción á estimación. Propiedades dos estimadores. Concepto de Intervalo de confianza. Intervalo de confianza para unha proporción. Estimación e intervalos de confianza para a media e a varianza dunha poboación normal.

6. Contraste de hipóteses
O problema do contraste de hipóteses: tipos de hipóteses, tipos de erros e as súas probabilidades asociadas. Nivel crítico ou p-valor. Contrastes de hipóteses sobre unha proporción. Contrastes sobre a media e a varianza dunha poboación normal.

7. Comparación de poboacións
Mostras emparelladas e mostras independentes. Comparación de dúas medias en mostras emparelladas e en mostras independentes. Contraste de dúas varianzas. Contraste de dúas proporcións.

8. Regresión linear
O modelo lineal de regresión simple. Estimación dos coeficientes por mínimos cadrados. Covarianza e coeficiente de correlación. Estimación da varianza do erro. Propiedades dos estimadores. Inferencia sobre os parámetros. Predición.

9. Regresión linear múltiple e análise da varianza
Regresión linear múltiple. Introducción á análise da varianza.

10. Introducción á programación linear
Formulación dos problemas de programación linear. Resolución gráfica do problema de programación linear. Resolución empregando o software R.

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:
Apuntes da materia no campus virtual e os siguientes libros:

Dalgaard, P., 2008. Introductory Statistics with R. Springer (second edition). Accesible en https://link-springer-com.ezbusc.usc.gal/book/10.1007%2F978-0-387-79054… Holický, M., 2013. Introduction to Probability and Statistics for engineers. Springer. Accesible en https://link-springer-com.ezbusc.usc.gal/book/10.1007%2F978-3-642-38300…
Bazaraa, M.; Jarvis, J.; Sherali, H. (2010): “Linear Programming and Networks Flows”. Wiley. Disponible en línea a través de la USC.


BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA:

DEVORE J.L., 2005. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. 6º edición. México: Thomson. ISBN 9789706864574 FREUND J.E., MILLER I., MILLER M., 2000. Estadística Matemática con Aplicaciones. 6ª edición. México: Pearson. ISBN 9701703898
MENDENHALL, W, SINCICH, T., 2016. Statistics for Engineering and the Sciences. 6ª edición. Boca Ratón: CRC Press. ISBN 9781498728850 MONTGOMERY D.C., RUNGER G.C., 1996. Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. 2ª edición. México: Limusa. ISBN 9789681859152 NAVIDI W., 2006. Estadística para ingenieros. México: McGraw-Hill. ISBN 9701056299
PEÑA, D., 2008. Fundamentos de Estadística. 2ª edición. Madrid: Alianza Editorial. ISBN 9788420683805
QUESADA-PALOMA V., ISIDRO A., LÓPEZ L.J., 1982. Curso y Ejercicios de Estadística.2ª edición. Reimpresión. Madrid: Alhambra. ISBN 8420508780

(Segundo aparece na memoria de grao)

Coñecementos
Con18: Coñecemento en materias básicas e tecnolóxicas, que lles capacite para a aprendizaxe de novos métodos e teorías, e lles dote de versatilidade para adaptarse a novas situacións.

Competencias
Comp03: Capacidade para a resolución dos problemas matemáticos que poidan xurdir no eido da enxeñería. Aptitude para aplicar os coñecementos sobre: álxebra lineal; xeometría; xeometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuacións diferenciais e en derivadas parciais; métodos numéricos; algorítmica numérica; estatística e optimización.
Comp13: Capacidade de traballar nunha contorna multilingüe e multidisciplinar.

Habilidades ou destrezas
H/D03: Capacidade de xestión da información.
H/D09: Destrezas informáticas.

A metodoloxía que se levará a cabo será a seguinte.

A materia ten carácter semestral con seis créditos ECTS polo que terá 24 horas de docencia expositiva e 26 horas de docencia interactiva, nas que se inclúen as prácticas de computador co software estatístico R.

As clases terán unha duración de 55 minutos e desenvolveranse na aula asignada facendo uso fundamentalmente do encerado e de presentacións. Fomentarase a participación dos alumnos nas clases, sobre todo nos aspectos máis prácticos. Tamén se discutirán e resolverán diversos exercicios enunciados en boletíns que serán entregados ao alumnado para fomentar o seu traballo persoal, utilizándose tamén para avaliar o seu aproveitamento.

Nas titorías tratarase de resolver as dúbidas suscitadas polos alumnos sobre as clases teórico-prácticas ou sobre os problemas que deben solucionar.

O alumnado contará co apoio do campus virtual da USC, a través da páxina do curso, para dispoñer de acceso aos programas, bibliografía e distintos boletíns de exercicios, así como a notas dalgúns temas e información sobre actividades adicionais.

A cualificación de cada estudante farase mediante a avaliación continua e a realización dun exame final. Devandito exame final será teórico-práctico (tanto na primeira oportunidade como na segunda oportunidade), consistente na interpretación dunha serie de cuestións, desenvolvemento de preguntas de teoría e resolución de problemas.

A avaliación continua suporá un 30% da cualificación final: un 15% polas avaliacións realizadas nas prácticas na linguaxe R e un 15% correspondente a controis escritos, titorías e/o outras actividades. Para o cálculo da nota final seguirase a seguinte fórmula entre as probas de avaliación continua (EC) e a nota do exame final (EF): 0.3*EC + 0.7EF

Na segunda oportunidade farase un novo exame e conservarase o resultado da avaliación continua. Os alumnos repetidores terán o mesmo sistema de avaliación.

Considerarase presentado a calquera estudante que acudise ao exame final.

Para os casos de realización fraudulenta de probas ou exercicios será de aplicación o recolleito na "Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións".

(Segundo aparece na memoria de grao)

Docencia teórica 24
Docencia interactiva seminario 12
Docencia interactiva aula informática 14
Tutorización en grupo reducido 1
Exame e revisión 4
Traballo persoal do alumnado 95


O que representa 55h presenciais, 95h de traballo do alumno e 150h totais.

Para superar con éxito a materia é recomendable:
- A asistencia ás clases expositivas e interactivas e a resolución e revisión dos problemas que se propoñan.
- Adicarao estudo da materia un tempo regularmente distribuído ao longo do cuadrimestre.
- Comprobar o grao de asimilación dos conceptos e de adquisición das técnicas básicas de cálculo, resolvendo os exercicios propostos en clase.
- Empregar o software da materia nas horas de traballo do alumno.
- Facer uso do horario de titorías para consultar calquera dúbida que poida xurdir.
- Coa utilización da bibliografía recomendada é posible completar ou ampliar calquera tema.

O alumnado contará co apoio do campus virtual da USC, a través da páxina do curso, para dispoñer de acceso ós programas, bibliografía e distintos boletíns de exercicios, así como a notas dalgúns temas e información sobre actividades adicionais.

As prácticas de computador realizaranse co software estatístico R.