Ejercicios, Proyectos y casos
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Los contenidos que se facilitan introducen al usuario en las Técnicas Estadísticas de Análisis de Datos con un enfoque eminentemente práctico, abordando problemas del contexto de la Ingeniería Informática en posibles escenarios profesionales. Los procedimientos se ejecutan con el software R, con una introducción general al manejo del mismo.
CLASES DE PROBLEMAS
Se trata de aplicar los conocimientos teóricos a la resolución de casos y problemas concretos. Basados en unos conocimientos teóricos previos, posibilitan la clarificación de conceptos, la eliminación de fallos en el aprendizaje anterior y el desarrollo de habilidades. En grupos, se trata de que el alumno participe y encuentre la solución de los casos planteados en listas que se distribuirán con antelación. El profesor actúa de guía para analizar los procedimientos de solución seguidos, los resultados obtenidos y las dudas o aspectos no comprendidos por los estudiantes.
El programa de clases de problemas es el siguiente:
1. Fundamentos de probabilidad: Cálculo de probabilidades en espacios muestrales finitos usando los tópicos de Combinatoria. Manejo de las propiedades de las probabilidades en problemas generales y en problemas de fiabilidad. Tratar con sucesos independientes y sucesos condicionados. Manejo de probabilidades condicionadas y aplicación del Teorema de Bayes.
2. Variables aleatorias y modelos discretos: Cálculo de probabilidades usando distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas. Descripción de variables mediante la esperanza y la varianza. Identificación y cálculo de probabilidades binomiales, hipergeométricas, binomiales negativas, geométricas y de Poisson.
3. Variables aleatorias y modelos continuos: Cálculo de probabilidades usando distribuciones de probabilidad de variables aleatorias continuas. Descripción de variables mediante la esperanza y la varianza. Cálculo de intervalos de probabilidad mediante la desigualdad de Tchebychev. Identificación y cálculo de probabilidades exponenciales, de Erlang y Normales. Cálculo de fiabilidades usando probabilidades de Weibull.
4. Muestreo: Cálculo de la distribución de probabilidad de estadísticos muestrales sencillos y muestra reducida. Cálculo de probabilidades de estadísticos basados en muestras normales. Cálculo de probabilidades aproximadas de estadísticos basados en muestras grandes.
5. Intervalos de confianza y test de hipótesis: Cálculo e interpretación de intervalos de confianza conocidos las medidas muestrales. Construcción de test de hipótesis y valoración de las reglas de decisión más adecuadas para cada caso. Interpretación de cada una de las posibles decisiones.
CASOS PRÁCTICOS
Cada una de las tres partes de la asignatura conlleva la resolución y exposición de un caso práctico, en grupos de tres alumnos. Cada grupo deberá buscar las estrategias de solución para finalmente elaborar y presentar un informe que contenga, entre otros aspectos: supuestos o hipótesis de partida, aspectos teóricos empleados en la resolución, justificación de los procedimientos estadísticos empleados, interpretación de resultados y búsqueda de aplicaciones informáticas que usen un modelo como el supuesto.
BLOQUE I
BLOQUE II
Problema del cumpleaños- Problema de Monty Hall
- Problema de reconocimiento de patrones
- Problema de la fiabilidad de sistemas
- Problema de la transmisión de la información
- Problema de la mantisa
BLOQUE III
