Utilitzaci d'idiomes a l'assignatura

NoGrup ntegre en espanyol:

SGrup ntegre en catal:

NoGrup ntegre en angls:

catal (cat)Llengua vehicular majoritria:

Professor de contacte

Albert.Clop@uab.catCorreu electrnic:

Albert Clop PonteNom:

2017/2018

1.

2.

3.

Estadstica

Codi: 103810Crdits: 6

Titulaci Tipus Curs Semestre

2500897 Enginyeria Qumica FB 1 1

Equip docent

Walter Andrs Ortiz Vargas

Prerequisits

No hi ha prerrequisits

Objectius

L'objectiu de l'assignatura s introduir les eines de la probabilitat i l'estadstica bsiques per analitzar dadesprovinents de la descripci de fenmens naturals o d'experiments, incidint sobre la seva correcta utilitzaci i lainterpretaci dels resultats. Les classes de teoria i de problemes es complementaran amb unes classesprctiques amb l'objectiu que l'alumne faci un treball que requereix l's de l'ordinador.

Competncies

Aplicar coneixements rellevants de les cincies bsiques, com sn les matemtiques, la qumica, lafsica i la biologia, i tamb principis d'economia, bioqumica, estadstica i cincia de materials, percomprendre, descriure i resoldre problemes tpics de l'enginyeria qumica.Aplicar els coneixements propis a l'hora de dur a terme mesures, clculs, valoracions, taxacions,peritatges, estudis, informes i altres feines anlogues.Demostrar que es coneix, a nivell bsic, l's i la programaci dels ordinadors, i saber aplicar elsrecursos informtics aplicables en enginyeria qumica.Hbits de pensamentHbits de treball personal

Resultats d'aprenentatge

Analitzar dades i mesures en l'rea de l'enginyeria per a extreure i comprendre la informaci mitjananteines estadstiques.Descriure processos no deterministes en enginyeria utilitzant variables aleatries i les sevesdistribucions corresponents.

Desenvolupar la capacitat d'anlisi, sntesi i prospectiva.1

3. 4. 5.

6. 7.

Desenvolupar la capacitat d'anlisi, sntesi i prospectiva.Gestionar el temps i els recursos disponibles. Treballar de manera organitzada.Identificar, analitzar i calcular magnituds en l'rea de l'enginyeria utilitzant eines de clcul en diversesvariables.Identificar, descriure i aplicar conceptes bsics de matemtiques i estadstica.Utilitzar programari especfic per a resoldre problemes d'ndole matemtica o estadstica en l'rea del'enginyeria.

Continguts

Tema 1. Estadstica descriptiva.

Estadstica descriptiva. Estudi descriptiu d'una variable: categrica (diagrama de sectors) i quantitativa(mitjana, desviaci, diagrama de barres i histograma). Estudi descriptiu de dues variables: categriques(taules de contingncia) i quantitatives (recta de regressi, coeficient de correlaci). Concepte d'inferncia.Test de independencia de Pearson.

Tema 2. Probabilitat.

Noci de probabilitat. Probabilitat condicionada i independncia de successos.Frmula de Bayes.

Distribucions estadstiques.Variables aleatries. Esperana i varincia d'una variable aleatria.Exemples: binomial i normal. Aproximaci de la binomial per la normal. Independncia de variables aleatries.Eines de software per a l'anlisi estadstica.

Tema 3. Inferncia estadstica.

Mostra i poblaci. Estadstics ms freqents. Intervals de confiana: per a la mitjana i per a la varincia d'unapoblaci normal i per la proporci. Concepte de test d'hiptesis. Test per la mitjana i per a la varincia d'unapoblaci normal. Test per a la proporci. Comparaci de mitjanes i comparaci de varincies per a duespoblacions normals. Comparaci de proporcions.

Tema 4. Regressi i Anlisi de la variancia.

Analisi de la variancia de classificaci simple. Inferncia en el model lineal de regressi.

Metodologia

Disposem de classes teriques, de problemes i de prctiques .

La matria nova s'introduir primordialment a les classes de teoria, per caldr ampliar les explicacions delprofessor amb l'estudi autnom de l'alumne, amb el suport de la bibliografia de referncia. destacaran els aspectes ms rellevants sense fer una exposici exhaustiva del contingut.

La classe de problemes es dedicar a la resoluci orientada d'alguns problemes proposats. Es valorarglobalment l'entrega, tant la correcci i el rigor en la resoluci com el vocabulari, l'escriptura matemtica i laclaredat en l'exposici escrita.

A les classes prctiques s'introduir l's de software amb aplicacions estadstiques (fulls de clcul i paquetsestadstics). Es veuran metodologies descriptives i inferencials. Aquestes eines es podran emprar per resoldreproblemes.

2

Activitats formatives

Ttol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge

Tipus: Dirigides

Classes de prctiques 12 0,48 7

Classes de problemes 12 0,48 2, 6

Classes de teoria 26 1,04 2, 5, 6

Tipus: Supervisades

Tutories 10 0,4 5, 6

Tipus: Autnomes

Estudi autnom 72 2,88 2, 5, 6, 7

Avaluaci

La qualificaci final de l'assignatura t dues parts:

- Part 1: prctiques amb ordinador (20% de la nota final)

- Part 2: exmens (35% l'examen parcial, 45% l'examen final)

Per aprovar l'assignatura cal una qualificaci final igual o superior als 5 punts sobre 10.

Cal treure una nota mnima de 3 al parcial, al final, i a prctiques, per tal de poder fer mitjana.

Els alumnes que treguin una qualificaci final entre 4 i 5 tindran una segona oportunitat per tal de pujar la notade la Part 2, tot presentant-se a l'examen de recuperaci.

La Part 1 s irrecuperable.

Sense perjudici d'altres mesures disciplinries que s'estimin oportunes, i d'acord amb la normativa acadmicavigent, les irregularitats comeses per un estudiant que puguin conduir a una variaci de la qualificaci esqualificaran amb un zero (0). Per exemple, plagiar, copiar, deixar copiar, ..., una activitat d'avaluaci, implicarsuspendre aquesta activitat d'avaluaci amb un zero (0). Les activitats d'avaluaci qualificades d'aquestaforma i per aquest procediment no seran recuperables.

Activitats d'avaluaci

Ttol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge

Examen final 45% 3 0,12 1, 2, 3, 4, 5, 6

Examen parcial 35% 3 0,12 1, 2, 3, 4, 6

Prctiques 20% 12 0,48 1, 2, 3, 7

Bibliografia3

Bibliografia

Daniel, W.W. Bioestadstica. Base para el anlisis de las ciencias de la salud, Limusa, 1987.D. Pea. (2001). "Fundamentos de Estadstica". Alianza Editorial.D. Pea. (2002). "Regresin y diseo de experimentos". Alianza Editorial.

R. Delgado (2007). Probabilidad y estadstica para ciencias e ingenieras. Delta Publicaciones

4