Colección de Guías Docentes para la titulación DIPLOMADO EN ...

Colección de Guías Docentes para la titulación DIPLOMADO EN

ESTADÍSTICA

Facultad de Matemáticas

Universidad de sevilla

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN.................................................................................................. 5

CURSO PRIMERO

Álgebra I ................................................................................................................................... 7

Análisis Matemático I ........................................................................................................... 13

Cálculo de Probabilidades .................................................................................................. 18

Estadística Descriptiva ........................................................................................................ 23

Álgebra II ................................................................................................................................ 29

Análisis Matemático II .......................................................................................................... 35

Informática ............................................................................................................................. 40

Investigación Operativa ....................................................................................................... 44

Teoría de la Probabilidad .................................................................................................... 51

CURSO SEGUNDO

Ampliación de Informática ................................................................................................... 57

Análisis Matemático III ......................................................................................................... 62

Estadística Demográfica ..................................................................................................... 66

Estadística Matemática I ..................................................................................................... 72

Muestreo Estadístico I ......................................................................................................... 78

Ampliación de Análisis Matemático ................................................................................... 83

Ampliación de Investigación Operativa ............................................................................. 88

Bases de Datos ..................................................................................................................... 95

Estadística Matemática II .................................................................................................. 100

Metodología de la Programación ..................................................................................... 106

Muestreo Estadístico II ...................................................................................................... 110

CURSO TERCERO

Análisis Estadístico de Datos ........................................................................................... 116

Estadística y Encuestas .................................................................................................... 122

Introducción a la Inteligencia Artificial ............................................................................. 128

Modelos de la Investigación Operativa ........................................................................... 134

Modelos Lineales ................................................................................................................ 140

Análisis Multivariante ......................................................................................................... 146

Computadores y Comunicaciones ................................................................................... 152

Economía ............................................................................................................................. 159

Estadística Pública ............................................................................................................. 163

Introducción a la Ingeniería del Conocimiento ............................................................... 168

Teoría de la Decisión ......................................................................................................... 173

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

Objetivos formativos

El objetivo de esta diplomatura es la formación de profesionales en la aplicación de las técnicas estadísticas a datos de diferente índole. Su formación se centra en el registro, clasificación, cuantificación y análisis de datos como herramienta interdisciplinar básica en campos tan diversos como la Medicina, Biología, Medio Ambiente, Economía, Sociología, Psicología, Pedagogía, Mercadotecnia, etc. La diplomatura de Estadística pretende dar una enseñanza equilibrada entre los fundamentos estadísticos y matemáticos, y una formación informática sólida que permita a los futuros profesionales desenvolverse cómodamente en entornos cada vez más automatizados.

Características académicas

El plan de estudios está basado en contenidos relacionados con:

o Matemáticas: constituye un pilar básico de esta titulación que ofrece a los

estudiantes una preparación en Análisis Matemáticos, el Álgebra, etc.

o Estadística y técnicas estadísticas necesarias para la comprensión y predicción

de fenómenos (Cálculo de Probabilidades, Estadística Matemática,

Investigación Operativa, Análisis Multivariante, Series Cronológicas, etc).

o Informática: se convierte en una herramienta imprescindible para la

respuesta de la Estadística a las necesidades del mundo profesional

(Fundamentos de Informática, Informática Aplicada, Sistemas de Expertos,

etc.).

o Economía y otros campos: ofrecen al futuro profesional una formación

complementaria necesaria para desenvolverse en el mundo laboral (Economía,

asignaturas de libre configuración, etc.).

Formación básica previa

La formación básica que deben poseer los alumnos que deseen acceder a la diplomatura de Estadística está relacionada con materias como Matemáticas,

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Sociología, Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales y Economía y Organización de Empresas.

Perspectivas profesionales

El diplomado en Estadística está formado para desempeñar su trabajo en los siguientes ámbitos:

o Gestión empresarial.

o Gestión de recursos humanos.

o Procesos industriales.

o Administración Pública (I.N.E., I.N.E.A., etc.).

o Enseñanza Secundaria.

o Aplicaciones de la Estadística al desarrollo científico y la investigación.

Las salidas profesionales de los diplomados en estadística suelen centrarse en el ámbito empresarial (gestión) y en el de la Administración Pública realizando estadísticas públicas. Va aumentando el número de diplomados estadísticos que se dedican a las aplicaciones de la estadística al desarrollo científico y de la investigación. En la Privada destacan las salidas en: empresas de informática (software a medida, sistemas de información, informatización de empresas, empresas de consultoría, planificación de producciones para otras empresas, etc), empresas de gestión de cartera, empresas dedicadas a la consultoría acerca del control de la calidad, empresas dedicadas a los estudios de mercado, encuestas de opinión, etc. A nivel nacional, el 38% de los diplomados de esta titulación trabajan en puestos relacionados con la industria y servicios (incluidos los servicios informáticos) y el 25% con la economía y finanzas. El resto trabajan en sectores diversos como las administraciones públicas.

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TITULACIÓN: DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA ( Plan 97 ) (1997)

NOMBRE DE ASIGNATURA: Álgebra I

CENTRO: Facultad de Matemáticas

DEPARTAMENTO: Álgebra

DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA

Titulación: DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA ( Plan 97 ) (1997)

Nombre: Álgebra I

Código: 490001

Tipo (Troncal/Oblicatoria/Optativa): TR

Créditos totales (LRU): 7,50 Créditos teóricos (LRU): 4,50 Créditos prácticos (LRU): 3,00

Créditos totales (ECTS): 6,40 Créditos teóricos (ECTS): 0,00 Créditos prácticos (ECTS): 0,00

Horas de trabajo del alumno por crédito ECTS: 26,56

Curso: 1 Cuatrimestre: 1 Ciclo: 1

DATOS BÁSICOS DE LOS PROFESORES

Nombre Departamento Despacho email

FRANCISCO JAVIER CALDERON MORENO Algebra [email protected]

DATOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA

1. DESCRIPTORES

Estructuras algebraicas. Espacios vectoriales. Cálculo matricial.

2. SITUACIÓN

2.1 Conocimientos y destrezas previos:

El Plan de Estudios no establece ningún prerrequisito para poder cursar esta asignatura.

2.2 Contexto dentro de la titulación:

Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en primer curso, primer cuatrimestre.

3. COMPETENCIAS

3.1. Competencias transversales/genéricas:

1: Se entrena débilmente.

2: Se entrena de forma moderada.

3: Se entrena de forma intensa.

4: Entrenamiento definitivo de la competencia (no se volverá a entrenar después).

Competencias Valoracion

Referencia 1 2 3 4

Colección de Guías Docentes para la titulación DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA ( Plan 97 ) (1997)para el año 2008

7

Capacidad de análisis y síntesis

Capacidad de organizar y planificar

Conocimientos generales básicos

Solidez en los conocimientos básicos de la profesión

Comunicación oral en la lengua nativa

Comunicación escrita en la lengua nativa

Conocimiento de una segunda lengua

Habilidades elementales en informática

Habilidades para recuperar y analizar información desde

diferentes fuentes

Resolución de problemas

Toma de decisiones

Capacidad de crítica y autocrítica

Trabajo en equipo

Habilidades en las relaciones interpersonales

Habilidades para trabajar en grupo

Habilidades para trabajar en un equipo interdisciplinario

Habilidad para comunicar con expertos en otros campos

Habilidad para trabajar en un contexto internacional

Reconocimiento a la diversidad y la multiculturalidad

Compromiso ético

Capacidad para aplicar la teoría a la práctica

Capacidad para un compromiso con la calidad ambiental

Habilidades de investigación

Capacidad de aprender

Capacidad de adaptación a nuevas situaciones

Capacidad de generar nuevas ideas

Liderazgo

Comprensión de culturas y costumbres de otros países

Habilidad para trabajar de forma autónoma

Planificar y dirigir

Iniciativa y espíritu emprendedor

Inquietud por la calidad

Inquietud por el éxito

3.2. Competencias específicas:

Competencias procedimentales e instrumentales (saber hacer):

- Diseño de experimentos

- Capacidad de elaboración y construcción de modelos y su validación

- Análisis de datos.

- Diseño y construcción de indicadores simples o compuestos.

- Representación gráfica de datos.

- Conocimiento, identificación y selección de fuentes estadísticas.

- Interpretación de resultados a partir de modelos estadísticos.

- Elaboración de previsiones y escenarios.

- Identificación de relaciones o asociaciones.

- Identificación de la información relevante para resolver un problema.

- Visualización e interpretación de soluciones.


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- Utilización correcta y racional del software.

- Gestión de bases de datos.

- Diseño, programación e implantación de paquetes estadísticos.

- Participación en la implementación de programas informáticos.

- Diseño e implementación de algoritmos de simulación.

- Identificación y localización de errores lógicos.

- Argumentación lógica en la toma de decisiones.

- Aplicación de los conocimientos a la práctica.

- Participación en la organización y dirección de proyectos.

Competencias actitudinales (ser):

- Extracción de conclusiones y redacción de informes.

- Expresión rigurosa y clara.

- Razonamiento lógico e identificación de errores en los procedimientos.

- Capacidad de relacionar la Estadística con otras disciplinas.

- Capacidad de crítica.

- Capacidad de adaptación.

- Capacidad de abstracción.

- Pensamiento cuantitativo.

4. OBJETIVOS

La asignatura se plantea desde una doble vertiente, informativa y formativa.

Desde el punto de vista informativo, se estudian los contenidos relativos a la estructura básica del álgebra lineal, los espacios

vectoriales, cuya comprensión y manejo traen consigo la adquisición de cierto rigor en el uso del lenguaje matemático. Éstos

aportan, además, las bases necesarias para la comprensión y estudio con rigor de los sistemas de ecuaciones lineales, uno de

los contenidos fundamentales en un curso de álgebra lineal. Aparte de su valor intrínseco en el estudio de la asignatura, los

sistemas de ecuaciones lineales constituyen una herramienta básica y potente, de uso obligado no sólo en Algebra II, sino en

otras asignaturas de la Diplomatura, por lo que se persigue un manejo con soltura del estudiante tanto de la resolución del

problema, como de aspectos teóricos.

Desde el punto de vista formativo los objetivos son la adquisición por parte del alumno de destrezas de razonamiento y cálculo.

Se potencia la comprensión e interpretación de los resultados, tanto en la teoría como en los problemas, y la relación o

traducción a otros conocidos.

5. Metodología:

5.a Número de horas de trabajo del alumno

PRIMER SEMESTRE. Actividades y horas:

• Teoría (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 36,00 + 54,00 = 90,00

• Prácticas (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 30,00 + 30,00 = 60,00

• Exámenes (Total de horas): 4,00

• Trabajo de Investigación (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 0,00 + 0,00 = 0,00

• Exposiciones y Seminarios (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 9,00 + 0,00 = 9,00

• Otras actividades (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 0,00 + 7,00 = 7,00


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6. TÉCNICAS DOCENTES

Sesiones académicas teóricas: [X] Exposición y debate: [X] Tutorías especializadas: [X]

Sesiones académicas prácticas: [X] Visitas y excursiones: [ ] Controles de lecturas obligatorias: [X]

OTRAS: - Seminarios. - Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: En el inicio de un tema se presentan los requisitos o resultados que ya deben ser conocidos por el

alumno. Se da una introducción al tema, presentando de forma global los distintos elementos que lo componen y su situación

con respecto a otros temas. Habitualmente, como parte de la introducción se presenta un problema en particular cuya solución

requiere los conocimientos que serán presentados en el tema. Se indican con antelación los problemas que se abordarán en

una clase en concreto, con el objeto de que el alumno pueda intentar resolverlos con antelación. Para facilitar el seguimiento de

la asignatura por el alumno en todo momento y posibilitar que haga un trabajo complementario a las clases, se le recomienda el

uso del libro ``Álgebra Lineal y sus Aplicaciones'', de David C. Lay, publicado por la editorial Prentice- Hall, (la segunda edici\'on

actualizada es de 2001). También es recomendable y se adapta perfectamente al temario de la asignatura el libro ``Álgebra

Lineal. Una introducción moderna'', de David Poole, publicado por la editorial Thomson en 2004. En la bibliografía se

proporcionan referencias de varios libros de ejercicios resueltos (por ejemplo, el escrito por De Diego-Gordillo-Valeiras y el de

Iglesias). Se potenciará la participación del alumno en clase, tanto a la hora de resolver problemas, como de presentar algún

resultado teórico que haya sido preparado por él mismo y tutorizado por el profesor. El profesor propondrá periódicamente

problemas para ser entregados por los alumnos y que serán corregidos después en clase. Estos problemas tendrán peso en la

calificación final de cada alumno. Se otorgará una gran importancia a los problemas, como medio de comprensión de las

nociones teóricas, y a los métodos de cálculo efectivo.

7. BLOQUES TEMÁTICOS

TEMA 1. Sistemas de ecuaciones lineales.

TEMA 2. Algebra de matrices.

TEMA 3. Determinantes.

TEMA 4. Estructura vectorial de Rn. Espacios vectoriales.

TEMA 5. Estructura euclídea de Rn.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:

A continuación se lista la bibliografía general de la asignatura

- Rojo García, Jesús. . Algebra lineal /Jesús Rojo. . (2001.) . ISBN 84-481-3016-2 .

- Poole, David. . Algebra lineal :una introducción moderna /David Poole ; traducción, Efrén Alatorre Miguel. . (2004.) . ISBN

9706862722 .

- Noble, Ben. . Algebra lineal aplicada /Ben Noble, James W. Daniel ; traducción, Virgilio González Pozo ; revisión técnica, Mary

Glazman Nowolski. . 3a ed. . (1989.) . ISBN 968-880-173-9 .

- Soto Prieto, Manuel Jesús. . Algebra lineal con MATLAB y MAPLE /Manuel Jesús Soto Prieto, José Luis Vicente Córdoba. .

(1995.) . ISBN 0-13-526815-X .

- Strang . Álgebra Lineal y sus aplicaciones .

- Torregrosa, Jordan . Álgebra Lineal y sus aplicaciones .

- Lay, David C. . Algebra lineal y sus aplicaciones /David C. Lay. . 2a ed. act. . (2001.) . ISBN 970-26-0080-4 .

- Herstein, I. N. . Algebra moderna :grupos, anillos, campos, teoría de Galois /I. N. Herstein ; traducción, Federico Velasco Coba ;

revisión técnica, Emilio Lluis Riera. . 2a reimp. . (1974.) .

- Grossman, Stanley I. . Aplicaciones de álgebra lineal /Stanley I. Grossman. . [3rd ed.] . (1988.) . ISBN 968-7270-40-3 .

- Basilevsky, Alexander. . Applied matrix algebra in the statistical sciences /Alexander Basilevsky. . (1983.) . ISBN 0444007563 .


10

- Rojo García, Jesús. . Ejercicios y problemas de álgebra lineal /Jesús Rojo, Isabel Martín . 2ç ed. . (cop. 2005.) . ISBN

8448198581 .

- Abellanas Cebollero, Pedro. . Elementos de matemáticas /Pedro Abellanas. . 12a ed. . (1975.) .

- Searle, Shayle R. . Matrix algebra useful for statistics /Shayle R. Searle. . (1982.) . ISBN 0-471-86681-4 .

- Diego Martín, Braulio de. . Problemas de álgebra lineal /Braulio de Diego Martín, Elías Gordillo Florencio, Gerardo Valeiras

Reina. . (1984.) . ISBN 84-86379-00-8 .

- Ayres, Frank, . Teoría y problemas de matrices /Frank Ayres. . (1973.) .

9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN

- Examen teórico-práctico.

- Trabajos desarrollados durante el curso.

- Participación activa en las sesiones académicas.

- Controles periódicos de adquisición de conocimientos.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN:

Para la evaluación de esta asignatura se realizarán los exámenes finales de Febrero y Septiembre. (Ver fechas en

http://www.matematicas.us.es/). Dicho examen constará de ejercicios prácticos, cuestiones teóricas y preguntas de teoría.

Se realizarán además dos pruebas parciales, que permitirán aprobar la asignatura sin perjuicio de la convocatoria ordinaria. Los

parciales no eliminarán materia para el examen final.

La nota del examen final, o los parciales en su caso, junto con los problemas resueltos entregados al profesor a lo largo del

curso complementaran la calificación obtenida en los exámenes.

10. Organización docente semanal H: Horas presenciales

HORAS SEMANALES Teoría PrácticasExposiciones y

SeminariosOtras actividades

Trabajo de

InvestigaciónExámenes Temario

Primer Semestre H Total H Total H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 36,00 90,00 30,00 60,00 9,00 9,00 0,00 7,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Temas 1-2

4ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

9ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

13ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5


11

11. TEMARIO DESARROLLADO

TEMA 1. Sistemas de ecuaciones lineales. Definiciones. Reducción por filas. Solución de un sistema. Teorema de

Rouché-Frobenius. Ecuaciones de variedades lineales. Operaciones con variedades lineales.

TEMA 2. Matrices. Introducción. Matriz inversa. Factorización de matrices.

TEMA 3. Determinantes. Definición y propiedades. Cálculo. Matrices regulares. Regla de Cramer.

TEMA 4. Estructura vectorial de Rn. Espacios vectoriales. Introducción. Dependencia lineal. Variedades lineales. Bases. Rango.

TEMA 5. Estructura euclídea de Rn. Producto escalar. Ortogonalidad. Método de Gram-Schmidt. Complemento ortogonal.

Proyección ortogonal. Mínimos cuadrados.

13. HORARIO DE CLASES Y FECHAS DE EXAMENES

Los horarios y fechas de exámenes serán los acordados por la Junta de Facultad o Escuela y publicados por la misma


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NOMBRE DE ASIGNATURA: Análisis Matemático I


DEPARTAMENTO: Análisis Matemático



Nombre: Análisis Matemático I

Código: 490003







RAFAEL VILLA CARO Análisis Matemático Módulo 15 - Facultad de Matemáticas [email protected]

JOSE ANTONIO FACENDA AGUIRRE Análisis Matemático Módulo 38 - Facultad de Matemáticas [email protected]


1. DESCRIPTORES

Numeros reales. Cálculo diferencial de funciones de una variable.

2. SITUACIÓN


Ninguno.



2.3 Recomendaciones:

Haber realizado los estudios de matemáticas a nivel de Enseñanza Secundaria y Bachillerato.

3. COMPETENCIAS







13


Referencia 1 2 3 4







diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo
















- Creación de modelos matemáticos para situaciones reales.

- Resolución de modelos utilizando técnicas analíticas, numéricas o estadísticas.





- Transferencia de la experiencia matemática a un contexto no matemático.

- Utilización de herramientas de cálculo.


- Conocimiento de los procesos de aprendizaje de las matemáticas.

- Ejemplificación de la aplicación de las matemáticas y la estadística a otras disciplinas y problemas reales.



- Generación de curiosidad e interés por las matemáticas y sus aplicaciones.

- Capacidad de relacionar las matemáticas y la estadística con otras disciplinas.






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4. OBJETIVOS

Introducción a los conceptos fundamentales del Cálculo infinitesimal en una variable real: Números reales, funciones

elementales, sucesiones y series, límites, derivadas. Estudio particular de las series de potencias.

5. Metodología:

La asignatura de carácter troncal Análisis Matemático I está dedicada al Cálculo Diferencial de una variable real. Para ello, se

estudiarán en primer lugar los preliminares necesarios, como son el estudio de los números, las funciones elementales.

Posteriormente, se estudiará la continuidad y derivabilidad de funciones reales. Se aplicarán estos conceptos al estudio de

gráficas y a los problemas de optimización. Tras un breve estudio de sucesiones y series numericas, se explicarán las series de

potencias y las funciones analíicas.

A la asignatura cuatrimestral Análisis Matemático I le corresponde, según el Plan de Estudios, cinco horas semanales de clase

(7.5 créditos), divididas en 4,5 créditos de carácter teórico y 3 créditos de carácter práctico. Esto se traduce en dedicar

semanalmente 3 horas de teoría y 2 horas de problemas y prácticas. Las clases teóricas tienen por objeto mostrar al alumno los

resultados fundamentales de la materia. En las clases de problemas, mediante la resolución de algunos ejercicios, se pretende

que el alumno adquiera una verdadera comprensión de los conceptos teóricos y que aprenda a utilizar los resultados

explicados. Se hará entrega a los alumnos de los enunciados de los problemas con anterioridad a su resolución en la clase. Las

clases prácticas servirán para mostrar al alumno la utilidad de paquetes informáticos en la resolución efectiva de problemas. Se

insiste al alumno en la necesidad de mantener una actitud crítica frente a la asignatura y de hacer un estudio continuado de la

misma. Se les recomienda que hagan uso de las horas de consulta de las cuales disponen, así como de la bibliografía

recomendada.



• Teorí-a (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 0,00 + 0,00 = 0,00




Sesiones académicas teóricas: [X] Exposición y debate: [ ] Tutorías especializadas: [X]

Sesiones académicas prácticas: [X] Visitas y excursiones: [ ] Controles de lecturas obligatorias: [ ]

OTRAS: Trabajos indivuduales y colectivos en clase. Uso de las TICs en el aula. Exposición de desarrollos teóricos y prácticos

mediante el uso del ordenador.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura tiene cinco horas semanales de clase, tres de teoría y dos de problemas o prácticas. En

las clases teóricas se muestran los resultados fundamentales de la materia, haciendo especial énfasis en el carácter práctico de

los mismos, mediante aplicaciones reales y ejemplos. Las clases prácticas sirven para que el alumno trabaje, de forma

individual y colectiva, estos conceptos, y los aplique a la resolución de problemas. También se expondrán desarrollos prácticos

con el uso de las TICs en el aula.


Números reales y complejos.


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Funciones reales elementales.

Continuidad de funciones reales.

Derivación de funciones reales.

Aplicaciones del Cálculo Diferencial.

Sucesiones y series de números reales.

Series de potencias.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Demidovich, Boris Paulovich. . 5000 problemas de análisis matemático /B. P. Demidovich. . 3a ed. . (1985.) . ISBN

84-283-0855-1 .

- Thomas, George B., Jr. . Cálculo :una variable /George B. Thomas Jr., Ross L. Finney ; con la colaboración de Maurice D. Weir. .

9a ed. . (1998.) . ISBN 968-444-279-3 .

- Bradley, Gerald L. . Cálculo de una variable /Gerald L. Bradley, Karl J. Smith. . 4a reimp. . (2001.) . ISBN 848966076X .

- Burgos, Juan de . Cálculo infinitesimal de una variable /Juan de Burgos Román. . (1998.) . ISBN 84-481-1899-5 .

- Larson, Ron, . Cálculo y geometría analítica /Roland E. Larson, Robert P. Hostetler. . 3a ed. . (1989.) . ISBN 84-7615-240-X .

- Diego Martín, Braulio de. . Ejercicios de análisis (Cálculo diferencial e integral) :primer curso de escuelas técnicas superiores y

facultades de ciencias /Braulio de Diego. . 3a ed. . (1983.) . ISBN 84-400-9823-5 .

- Fernández Viña, José Antonio. . Ejercicios y complementos de análisis matemático.Jose Antonio Fernández Viñas, Eva Sánchez

Mañes. . 2a ed. . (1986.) . ISBN 84-309-0803-X .

- Fuertes Martínez, Jesús; Martínez Hernando, Jesús . Problemas de cálculo infinitesimal . (1997.) . ISBN 84-481-1119-2 .

- Guzmán, Miguel de, . Problemas, conceptos y métodos del análisis matemático :estrategias del pensamiento matemático

/Miguel de Guzmán, Baldomero Rubio. . (1993.) . ISBN 84-368-0554-2 .


Durante el desarrollo del curso, se realizaran varias pruebas escritas parciales. La nota media obtenida en dichas pruebas se

unirá a la de los trabajos individuales o colectivos, consistentes en la elaboración de problemas o prácticas con ordenador, que

habrán de ser expuestas en clase. Aquellos alumnos que obtengan una calificación parcial igual o superior a 5, habrán aprobado

la asignatura. El resto podrá aprobar presentándose a las distintas convocatorias de la asignatura. Tanto las pruebas parciales

como los exámenes finales consistirán en la

resolución de varios ejercicios teóricos y prácticos, cuya diferente valoración será indicada.


Se valorará la resolución de problemas, el trabajo individual y en grupo, y la exposición clara de los mismos en clase. También se

tendrá en cuenta el manejo de las TICs.


HORAS SEMANALES Teorí-a Prácticas Exámenes Temario

Primer Semestre H Total H Total Total -

Nº total de horas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -



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1. Preliminares.

Introducción al Cálculo. Recta numérica. Distancia en la recta. Números complejos.

2. Continuidad de funciones reales.

Funciones y gráficas. Límites de funciones. Propiedades de los límites. Continuidad.

3. Cálculo Diferencial.

Derivada. Interpretación geométrica. Técnicas de derivación. Derivadas de funciones elementales. La regla de la cadena.

Derivación implícita. Diferencial. Aplicaciones.

4. Aplicaciones del Cálculo Diferencial.

Extremos de una función. Teoremas del valor medio. La regla de L'Hopital. Derivadas de orden superior. Polinomios de Taylor.

Representación gráfica de funciones. Optimización.

5. Series numéricas.

Sucesiones. Series numéricas. Series de números positivos. Series alternadas.

6. Series de potencias.

Series de potencias. Series de Taylor. Funciones analíticas.

12. MECANISMOS DE CONTROL Y SEGUIMIENTO

Uso de las tutorías individuales y seminarios colectivos.

Uso de la plataforma virtual de la asignatura.




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NOMBRE DE ASIGNATURA: Cálculo de Probabilidades


DEPARTAMENTO: Estadística e Investigación Operativa



Nombre: Cálculo de Probabilidades

Código: 490005








EDUARDO CONDE SANCHEZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Espacios de Probabilidad. Variables aleatorias discretas. Distribuciones y parámetros. Variables aleatorias continuas

unidimensionales.

2. SITUACIÓN





3. COMPETENCIAS







Referencia 1 2 3 4


18










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo








Competencias cognitivas (saber):

Todos los aspectos básicos del Cálculo de Probabilidades.


- Creación de modelos matemáticos para situaciones reales.

- Resolución de modelos utilizando técnicas analíticas, numéricas o estadísticas.








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- Transferencia de la experiencia matemática a un contexto no matemático.

- Análisis de datos utilizando herramientas estadísticas.

- Diseño de experimentos y estrategias.

- Utilización de herramientas de cálculo.



- Conocimiento de los procesos de aprendizaje de las matemáticas.

- Ejemplificación de la aplicación de las matemáticas a otras disciplinas y problemas reales.

- Capacidad de mostrar la vertiente lúdica de las matemáticas.



- Generación de curiosidad e interés por las matemáticas y sus aplicaciones.

- Capacidad de relacionar las matemáticas con otras disciplinas.





4. OBJETIVOS

Esta es una asignatura de duración cuatrimestral cuyo objetivo es el de introducir la Teoría de la Probabilidad como herramienta

de análisis de problemas estocásticos.

5. Metodología:

La asignatura consta de cinco horas semanales. Habitualmente se dedicarán tres horas a la exposición de resultados de

carácter teórico y dos horas al planteamiento y resolución de problemas de cálculo de probabilidades con aplicaciones de

interés.







Sesiones académicas teóricas: [X] Exposición y debate: [X] Tutorías especializadas: [ ]


OTRAS: - Sesiones académicas de problemas. - Seminarios. - Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Las cinco horas de clases estarán divididas en horas teóricas y horas prácticas, en media y durante el

curso, a las primeras le corresponderán tres horas y a las segundas dos horas, habiendo algunas semanas donde se impartirían

seminarios y conferencias acordes con los objetivos de la asignatura o de complementación de conocimientos.


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TEMA 1. Teoría de Conjuntos.

TEMA 2. Introducción a la Probabilidad.

TEMA 3. Probabilidad condicionada e independencia.

TEMA 4. Variables aleatorias.

TEMA 5. Distribución Binomial y Normal.

TEMA 6. Procesos de Markov.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Baró Llinás, Joan. . Cálculo de probabilidades :aplicaciones económico-empresariales /Joan Baró Llinás. . [2a ed.] . (1987.) .

ISBN 84-342-0583-1 .

- Gutiérrez Jaímez, Ramón. . Curso básico de probabilidad /Ramón Gutiérrez Jaímez, Alfredo Martínez Almécija, Carmelo

Rodríguez Torreblanca. . (1992.) . ISBN 843680726X .

Ejercicios y problemas de cálculo de probabilidades /Javier Montero... [et al.] . (1988.) . ISBN 84-86251-75-3 .

- Feller, William, . Introducción a la teoría de probabilidades y sus aplicaciones /William Feller ; [versión española Salvador

Morales Baca ; revisión Octavio A. Rascón Chavez] . [1a ed, 6a reimp.] . (1989.) . ISBN 968-18-0721-9 .

- Hoel, Port, Stone . Introduction to Probability Theory .

- Mood, Alexander MacFarlane. . Introduction to the theory of statistics /Alexander M. Mood, Franklin A. Graybiil, Duane C. Boes.

. 3rd ed. . (1974.) . ISBN 0-07-042864-6 .

- Martín Pliego, Francisco Javier. . Problemas de probabilidad /F.J. Martín Pliego, J.Ma Montero Lorenzo, L. Ruíz-Maya Pérez. .

(1998.) . ISBN 84-7288-175-X .

- Cuadras Avellana, Carlos María. . Problemas de probabilidades y estadística /C. M. Cuadras. . (1991.) . ISBN 84-7665-741-2 .

- Lipschutz, Seymour. . Teoría y problemas de probabilidad /Seymour Lipschutz, Marc Lars Lipson. . 2ç ed. . (cop. 2001.) . ISBN

958410134x .






A lo largo del cuatrimestre se realizarán dos exámenes parciales de tipo test. El alumno que consiga una nota media superior o

igual a cinco puntos sobre diez, siendo la calificación obtenida en cada prueba superior o igual a tres puntos, habrá aprobado la

asignatura. Los alumnos que no hayan superado la asignatura según el procedimiento anterior, deberán concurrir a alguna de las

convocatorias oficiales de la asignatura. En estas convocatorias el alumno deberá realizar una prueba escrita que combinará

cuestiones teóricas con ejercicios prácticos de resolución de problemas. Adicionalmente se podrán realizar trabajos de

aplicación de los conceptos explicados en clase. Estos trabajos serán de carácter voluntario y su temática será propuesta por el

profesor, a lo largo del curso, en la página web oficial de esta asignatura. El trabajo deberá ser entregado antes de que finalicen

las clases y su valoración será tenida en cuenta en la calificación final de la asignatura.



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HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Exámenes Temario


Nº total de horas 36,00 90,00 30,00 60,00 4,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 0,00 Tema 1

4ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 4

9ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 5

11ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 5

12ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 0,00 Tema 5

13ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 Tema 6

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 Tema 7

15ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 0,00 Tema 7


TEMA 1. Operaciones entre conjuntos, Principio de inclusión-exclusión, Inducción, Técnicas de conteo, Coeficientes Binomiales.

TEMA 2. Espacio muestral y sucesos, Axiomas de Probabilidad, Espacios finitos e infinitos de probabilidad.

TEMA 3. Probabilidad condicionada, Fórmula de la Probabilidad Total, Fórmula de Bayes.

TEMA 4. Distribución de probabilidad de una variable aleatoria finita, media, varianza, Distribución conjunta de variables

aleatorias, Variables aleatorias discretas en general, Desigualdad de Chebyshev y Ley de los Grandes Números.

TEMA 5. Ensayos Bernoulli, Distribución Binomial, Distribución Normal, Aproximaciones, Distribución Poisson, Otras

distribuciones discretas y continuas.

TEMA 6. Matrices estocásticas, Probabilidades de transición, Distribución estacionaria.


Dar información al alumnado, tanto oral como telemática via página web personal de la asignatura de la evolución del proceso de

seguimiento así como realizar reuniones con los alumnos y resto del profesorado de la asignatura al final de cada tema para

revisar y mejorar dicho proceso.




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NOMBRE DE ASIGNATURA: Estadística Descriptiva





Nombre: Estadística Descriptiva

Código: 490006








ANDRES ARROYO PEREZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]

PEDRO LUQUE CALVO Estadistica e I/O


1. DESCRIPTORES

Métodos gráficos. Distribuciones unidimensionales. Distribuciones multidimensionales. Números índices. Series cronológicas.

2. SITUACIÓN






Esta asignatura se imparte en el primer cuatrimestre de Primero, por lo que no cabe considerar ningún prerrequisito universitario. Sí es

importante que hagamos notar la importancia que tiene una base matemática sólida y un conocimiento de Informática básica.

3. COMPETENCIAS





23




Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









- Captar el significado ESTADÍSTICO de una situación, en el sentido de discernir lo particular del comportamiento genérico de

grandes poblaciones.

- Extraer de la realidad la información relevante que permite analizar ESTADÍSTICAMENTE un conjunto de elementos.

- Conocer las técnicas reductivas, gráficas y numericas, que permiten remir la información suministrada por los datos,

facilitando su comprensión y la toma de decisiones.

- En un ambito complejo, saber aislar los distintos componentes y realidades para permitir un diagnóstico certero de la


24

situación.

- Detectar modelos a partir de los datos.































- Comprender el comportamiento estadístico de los datos a partir de ressúmenes numéricos y gráficos.

4. OBJETIVOS

Proporcionar al alumno los conocimientos fundamentales de la estadística descriptiva, las habilidades para el uso de recursos

software de tratamiento estadístico, elaboración de gráficos y realización de prácticas en ordenador.

5. Metodología:

Explicaciones teóricas y resolución de problemas. Uso de herramientas software para tratamiento estadístico. Propuesta y

realización de prácticas con localización de la información necesaria.


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• Trabajo en grupos reducidos (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 3,00 + 0,00 = 3,00





OTRAS: - Sesiones prácticas en el aula de informática.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura consta de cinco horas semanales. De forma general, se dedicarán dos o tres horas

semanales al desarrollo teórico del programa y el resto a la resolución de problemas y realización de prácticas, contando con el

apoyo de equipos informáticos y software estadístico.


TEMA 1. Introducción a la estadística descriptiva.

TEMA 2. Resúmenes numéricos y resúmenes gráficos.

TEMA 3. Medidas estadísticas.

TEMA 4. Errores y anomalías en los datos.

TEMA 5. Distribuciones de dos o más variables.

TEMA 6. Regresión y correlación.

TEMA 7. Números índice.

TEMA 8. Series temporales.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Piñole Villar, Roque. . Análisis de datos y probabilidad :Excel como instrumento de cálculo /Roque Piñole, Alfredo Moreno,

Adolfo Caballero. . (2002.) . ISBN 8447017427 .

- Ríos García, Sixto. . Análisis estadístico aplicado /Sixto Ríos. . 3a ed. . (1983.) . ISBN 84-283-0468-8 .

- Martín Guzmán, Ma del Pilar. . Curso básico de estadística económica /Pilar Martín-Guzman, Javier Martín Pliego. . 3a ed. rev. y

amp. . (1989.) . ISBN 84-7288-142-3 .

- Calot, Gérard. . Curso de estadística descriptiva /Gérard Calot. . 5a tirada. . (1988.) . ISBN 84-283-0563-3 .

- Tukey, John Wilder, . Exploratory data analysis /John W. Tukey. . (1977.) . ISBN 0201076160 .

- Tomeo Perucha, Venancio. . Lecciones de estadística descriptiva :curso teórico-práctico /Venancio Tomeo Perucha, Isaías Uña

Juárez. . (D.L. 2003.) . ISBN 84-9732-192-8 .

- MURRAY R. SPIEGEL . STATISTICS . (1961) .


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Básicamente se evalúa mediante pruebas escritas y orales tanto de teoría como de práctica , trabajos y asistencia participativa a

clases.

Examen con requisito previo de realización y presentación de las distintas prácticas pròpuestas



Seminarios

Trabajo en

grupos

reducidos

Otras

actividades

Trabajo de


Primer Semestre H Total H Total H Total H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 30,00 75,00 40,00 80,00 2,00 2,00 3,00 3,00 0,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

3ªSemana 1,00 2,50 5,00 10,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

5ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

6ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

8ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

9ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

10ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

11ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

12ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

13ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7

14ªSemana 1,00 2,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7

15ªSemana 1,00 2,50 9,00 18,00 0,00 0,00 3,00 3,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 8


TEMA 1. Introducción a la estadística descriptiva. Conceptos básicos en estadística. Caracteres: definición y clasificación.

Modalidades. Evolución histórica de la Estadística.

TEMA 2. Resúmenes numéricos y resúmenes gráficos. Introducción. Tablas estadísticas. Representaciones gráficas para

caracteres cuantitativos. Representaciones gráficas para caracteres cualitativos. Otros tipos de gráficos.

TEMA 3. Medidas estadísticas. Introducción. Medidas de tendencia central. Medidas de localización. Medidas de dispersión.

Medidas de forma. Gráfico de simetría. Medidas de concentración.


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TEMA 4. Errores y anomalías en los datos. Introducción. Definición de outlier. Métodos de identificación de outliers. Métodos de

acomodación. Método gráfico: diagrama de caja y bigote.

TEMA 5. Distribuciones de dos o más variables. Tablas estadísticas de doble entrada. Distribuciones conjunta, marginales y

condicionadas. Independencia y dependencia funcional. Representaciones gráficas.

TEMA 6. Regresión y correlación. Introducción. Curva de regresión. Propiedades de la curva de regresión. Concepto de

correlación. Razón de correlación. Recta de mínimos cuadrados. Medidas de ajuste. Análisis de los residuos.

TEMA 7. Números índice. Introducción. Índices simples y complejos. Índices de precios y cantidades. Aplicaciones.

TEMA 8. Series temporales. Introducción. Componentes de una serie temporal. Desestacionalización de una serie. Predicciones

a corto plazo.


Trabajo de prácticas: revisión, corrección y control de prácticas y dos examennes-control a lo largo del cuatrimestre.




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NOMBRE DE ASIGNATURA: Álgebra II


DEPARTAMENTO: Álgebra



Nombre: Álgebra II

Código: 490002








MARIA BELEN GUEMES ALZAGA Algebra [email protected]

JOSE MARIA UCHA ENRIQUEZ Algebra [email protected]


1. DESCRIPTORES

Aplicaciones lineales y Diagonalización. Aplicaciones: Diferencias finitas y Cadenas de Markov. Espacios afines y euclídeos.

Linear applications and diagonalization. Applications: Finite difference equations and Markov Chains. Affine and euclidean

spaces.

2. SITUACIÓN


El Plan de Estudios no establece ningún prerrequisito para poder cursar esta asignatura. Sin embargo, es conveniente haber cursado con

provecho Algebra I, del primer cuatrimestre.


Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en primer curso, segundo cuatrimestre. Es la continuación

natural de la asignatura del primer cuatrimestre Algebra I. No sólo se presentan reultados básicos de Algegreba Lineal, sino que se hace de

forma orientada al uso en el resto de las asignaturas e los estudios, presentando el Algebra Lineal como una herramienta.


Se recomienda haber aprobado antes Algebra I, en el primer cuatrimestre.


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3. COMPETENCIAS







Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo








* Cognitivas (Saber):

Se estudian los morfismos entre espacios vectoriales, las aplicaciones lineales, estructura, propiedades y un caso particular en

su clasificación, los endomorfismos diagonalizables. Como aplicación se presenta el estudio de las ecuaciones en diferencias

finitas y un caso particular de éstas, la cadenas de Markov. Se presenta una introducción a la geometría afín y euclídea, y se


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presentan las ideas y técnicas más básicas para la resolución de problemas, ( tales como configuraciones geométricas,

cuestiones de paralelismo, perpendicularidad y distancia) en el espacio afín.

* Procedimentales/Instrumentales (Saber hacer):



- Análisis de datos

- Diseño y construcción de indicadores simples o compuestos

- Representación gráfica de datos

- Conocimiento, identificación y selección de fuentes estadísticas

- Interpretación de resultados a partir de modelos estadísticos

- Elaboración de previsiones y escenarios

- Identificación de relaciones o asociaciones

- Identificación de la información relevante para resolver un problema


- Utilización correcta y racional del software

- Gestión de bases de datos

- Diseño, programación e implantación de paquetes estadísticos







* Actitudinales (Ser):

- Extracción de conclusiones y redacción de informes








4. OBJETIVOS

La asignatura, como continuación natural de la asignatura Algebra I, estudiada en el primer cuatrimestre, sigue la misma filosofía

y participa también del doble carácter, tanto formativo como informativo. Se estudian las aplicaciones lineales junto un caso

particular del problema de clasificación de endomorfismos, la diagonalización. Se presenta una aplicación de ella adecuada para

un estudiante de Estadística, las ecuaciones en diferencias finitas, y en particular, las cadenas de Markov. Se finaliza la

asignatura con una introducción a la geometría afín y euclídea. Desde el punto de vista formativo los objetivos son la adquisición

por parte del alumno de destrezas de razonamiento y cálculo. Se potencia la comprensión e interpretación de los resultados,

tanto en la teoría como en los problemas, y la relación o traducción a otros conocidos.

5. Metodología:

Cada semana se impartirán tres horas de teoría y dos de problemas, estos serán resueltos individualmente o en grupo por los

alumnos, a quienes se propondrá la semana anterior una colección de los mismos y se les tutorizará sobre su ejecución,

haciéndose responsable de su resolución en la pizarra. El resto de tiempo se dedicará al uso de programas de cálculo simbólico

y geometría interactiva en el aula de ordenadores. En el contexto de un seminario el estudiante expondrá al profesor una tarea o


31

problema propuesto. El estudiante cuenta con la guía del profesor para esta tarea.


SEGUNDO SEMESTRE. Actividades y horas:










OTRAS: Trabajos en grupos reducidos. Prácticas dirigidas por el profesor, expuestas en público por el alumno.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Aproximadamente, se impartirán cada semana tres horas de teoría y dos de problemas, de las cuales

una será utilizada para exponer en clase las prácticas efectuadas por los alumnos. Dichas prácticas obligan al alumno a una

participación activa en la clase, dan al alumno y profesor un criterio para controlar periódicamente la adquisición de

conocimientos (y en particular, al profesor un criterio más de evaluación).


TEMA 1. Aplicaciones lineales.

TEMA 2. Diagonalización.

TEMA 3. Aplicaciones de la diagonalización.

TEMA 4. El espacio afín. Variedades lineales. Paralelismo.

TEMA 5. El espacio euclídeo. Problemas métricos del espacio euclídeo.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Rojo García, Jesús. . Algebra lineal /Jesús Rojo. . (2001.) . ISBN 84-481-3016-2 .

- Noble, Ben. . Algebra lineal aplicada /Ben Noble, James W. Daniel ; traducción, Virgilio González Pozo ; revisión técnica, Mary

Glazman Nowolski. . 3a ed. . (1989.) . ISBN 968-880-173-9 .

- Soto Prieto, Manuel Jesús. . Algebra lineal con MATLAB y MAPLE /Manuel Jesús Soto Prieto, José Luis Vicente Córdoba. .

(1995.) . ISBN 0-13-526815-X .

- Aroca Hernández Ros, José M. . Algebra lineal y geometría /José M. Aroca Hernández Ros, Ma Josefa Fernández Bermejo. .

(1988.) . ISBN 84-7762-039-3 .

- Castellet Solanas, Manuel. . Algebra lineal y geometría /Manuel Castellet, Irene Llerena ; con la colaboración de Carles

Casacuberta. . (2000.) . ISBN 84-291-5009-9 .

- Strang, Gilbert. . Algebra lineal y sus aplicaciones /Gilbert Strang. . 4 ed. . (cop. 2007.) . ISBN 9706866094 .

- Herstein, I. N. . Algebra moderna :grupos, anillos, campos, teoría de Galois /I. N. Herstein ; traducción, Federico Velasco Coba ;

revisión técnica, Emilio Lluis Riera. . 2a reimp. . (1974.) .


32

- Basilevsky, Alexander. . Applied matrix algebra in the statistical sciences /Alexander Basilevsky. . (1983.) . ISBN 0444007563 .

- Abellanas Cebollero, Pedro. . Elementos de matemáticas /Pedro Abellanas. . 12a ed. . (1975.) .

- Diego Martín, Braulio de. . Problemas de álgebra lineal /Braulio de Diego Martín, Elías Gordillo Florencio, Gerardo Valeiras

Reina. . 2a ed. . (1986.) . ISBN 84-86379-00-8 .

- Torregrosa Sánchez, Juan Ramón. . Teoría y problemas de álgebra lineal y sus aplicaciones /Juan Ramón Torregrosa Sánchez,

Cristina Jordán LLuch. . [2a ed.] . (1991.) . ISBN 84-7615-163-2 .

8.2. Específica:

Se disponen de notas de teoría, así como colecciones de problemas, básicos como complementarios y demás material para el

trabajo de la asignatura en la página web del departamento. También se puede acceder a información de la asignatura desde

WebCT.


Examen teórico-práctico.

Trabajos desarrollados durante el curso.

Participación activa en las sesiones académicas.

Controles periódicos de adquisición de conocimientos.


Para la evaluación de la asignatura se realizarán los exámenes finales de junio y septiembre. Dicho examen constará de ejercicios

prácticos y de cuestiones teóricas y puntuará un 75% de la calificación final. El alumno realizará también una lista de problemas

que será expuesta, razonada y entregada al profesor. Dicho trabajo valdrá un 20% de la calificación final. El 5% restante se

obtendrá de las prácticas elaboradas en le aula de ordenadores. El alumno tiene la posibilidad de superar la asignatura antes del

examen final, mediante una prueba voluntaria sobre los tres primeros temas del programa, que puntuará un máximo de cuatro

puntos. En caso de la calificación de la prueba junto con la de la lista de problemas sume más de cinco puntos se considerará

superada la asignatura.




Trabajo de


Segundo Semestre H Total H Total H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 36,00 90,00 30,00 60,00 9,00 9,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

4ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

5ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

7ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Temas 2, 3

8ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

9ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

10ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4


33



Trabajo de



Nº total de horas 36,00 90,00 30,00 60,00 9,00 9,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

13ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Repaso de

cuestiones de

teoría y problemas


TEMA 1. Aplicaciones lineales. Introducción. Determinación de aplicaciones lineales. Matrices. Matrices semejantes.

Aplicaciones ortogonales. Proyecciones.

TEMA 2. Diagonalización. Introducción. Autovalores y autovectores. Endomorfismos diagonalizables.

TEMA 3. Aplicaciones de la diagonalización. Ecuaciones en diferencias. Estabilidad. Cadenas de Markov.

TEMA 4. El espacio afín. Variedades lineales. Paralelismo. Introducción. Variedades lineales afines. Dependencia lineal afín.

Aplicaciones afines. Afinidades. Ecuaciones de una aplicación afín.

TEMA 5. El espacio euclídeo. Problemas métricos del espacio euclídeo. Introducción. Distancia de un punto a una variedad.

Distancia entre variedades. Perpendicular común. Ángulos entre variedades. Movimientos.


La realización de prácticas semanales no sólo proporciona un criterio de evaluación del alumno, sino un medio de control de

forma periódica de la evolución del proceso de aprendizaje. Por parte del alumno se puede observar directamente la adquisición

de conocimientos y destrezas. Por su parte el profesor, puede calibrar el alcance de sus explicaciones y el aprovechamiento por

parte del alumno, lo que permite la introducción de alguna modificación en las técnicas o métodos para la enseñanza si es

necesario.




34


NOMBRE DE ASIGNATURA: Análisis Matemático II





Nombre: Análisis Matemático II

Código: 490004








MARIA DE LOS ANGELES JAPON PINEDA Análisis Matemático [email protected]

Carmen Romero Moreno Análisis Matemático


1. DESCRIPTORES

Cálculo integral de funciones de una variable. Espacios métricos. Topología.

One variable integral calculus. Metric spaces. Topology.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en primer curso, segundo cuatrimestre.


Con esta asignatura se completa el estudio de funciones reales de una variable real, que se comenzó en la asignatura Análisis Matemático I,

con el estudio del Cálculo Diferencial. Asímismo se introducen las funciones reales de varias variables con el estudio del Cálculo Diferencial

para estas funciones.

Los requisitos para seguir el desarrollo de la asignatura pasan, por tanto, por el conocimiento de los conceptos de continuidad y

diferenciabilidad de funciones de una variable real, estudiados en la asignatura troncal Análisis Matemático I. Asímismo son recomendables


35

otros conocimientos previos sobre espacios vectoriales estudiados en la asignatura Álgebra I.

2.4 Adaptaciones para estudiantes con necesidades especiales (estudiantes extranjeros, estudiantes con alguna discapacidad, ...):

Las que fuesen necesarias

3. COMPETENCIAS







Referencia 1 2 3 4









diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo










Liderazgo






4. OBJETIVOS

Se pretende que el alumno complete su formación en el estudio de las funciones reales de una variable y se inicie en el manejo

de conceptos básicos del Cálculo Diferencial de funciones reales de varias variables.

Se buscará un afianzamiento de la capacidad de expresar con precisión de forma oral y escrita las ideas matemáticas y del

conocimiento de las técnicas de demostraciones matemáticas clásicas.

Asímismo se buscará que el alumno maneje con destreza los conceptos y su aplicación al campo de las ciencias experimentales,


36

y en particular, a la Estadística.

5. Metodología:

A la asignatura cuatrimestral Análisis Matemático II le corresponde, según el Plan de Estudios, cinco horas semanales de clase

(7.5 créditos), divididas en 4,5 créditos de carácter

teórico y 3 créditos de carácter práctico. Esto se traduce en dedicar semanalmente 3 horas de teoría y 2 horas de problemas y

prácticas. Las clases teóricas tienen por objeto mostrar al alumno los resultados fundamentales de la materia. En las clases de

problemas, mediante la resolución de algunos ejercicios, se pretende que el alumno adquiera una verdadera comprensión de

los conceptos teóricos y que aprenda a utilizar los resultados explicados. Se hará entrega a los alumnos de los enunciados de

los problemas con anterioridad a su resolución en la clase. Se insiste al alumno en la necesidad de mantener una actitud crítica

frente a la asignatura y de hacer un estudio continuado de la misma. Se

les recomienda que hagan uso de las horas de consulta de las cuales disponen, así como de la bibliografía recomendada.










DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: A la asignatura de Análisis Matemático II le corresponde, según el plan de estudios, cinco horas

semanales de clase divididas en tres de teoría y dos de problemas o prácticas. Las clases teóricas tienen por objeto mostrar al

alumno los resultados más importantes de la materia, ilustrándolos con gran profusión de ejemplos que faciliten su

comprensión, destacando el carácter instrumental que para los alumnos de Estadística tiene la materia que se imparte. Se

insiste al alumno en la necesidad del estudio continuado y de una actitud crítica y activa ante lo que se le expone en estas

clases. En las clases prácticas se pretende que el alumno adquiera una comprensión más profunda de los conceptos teóricos, y

aprenda a manejarlos y a aplicarlos, mediante la resolución de problemas y ejercicios. Los problemas propuestos por el

profesor mediante hojas o relaciones de problemas deben estar ordenados por dificultad, y si el tiempo lo permite, podemos

dejar que los alumnos traten de resolver en la clase los más sencillos en presencia del profesor. Una buena forma de determinar

el grado de asimilación de la materia por parte de los alumnos, es posibilitar que ellos expongan la resolución de ejercicios en

clase. De esta manera también se contribuye positivamente a la evaluación final del alumno.


Tema 1. Métodos de integración .

Tema 2. La integral de Riemann.

Tema 3. Integrales impropias.

Tema 4. Aplicaciones de la integral.

Tema 5. Límite y continuidad de funciones de varias variables.

Tema 6. Diferenciación de funciones de varias variables.


37

Tema 7. Extremos de funciones de varias variables.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Demidovich, Boris Paulovich. . 5000 problemas de análisis matemático /B. P. Demidovich. . 3a ed. . (1985.) . ISBN

84-283-0855-1 .

- Apostol, Tom M. . Análisis matemático /Tom M. Apostol. . 2a ed. . (1991.) . ISBN 84-291-5004-8 .

- Thomas, George B., Jr. . Cálculo :una variable /George B. Thomas Jr., Ross L. Finney ; con la colaboración de Maurice D. Weir. .

9a ed. . (1998.) . ISBN 968-444-279-3 .

- Thomas, George B. . Cálculo :varias variables /George B. Thomas, Jr., Ross L. Finney ; con la colaboración de Maurice D. Weir ;

traducción: José de la Cera Alonso ; revisión técnica: Javier Páez Cárdenas. . 9a ed. . (, 1999.) . ISBN 968-444-344-7 .

- Bradley, Gerald L. . Cálculo de varias variables /Gerald L. Bradley, Karl J. Smith. . 1a reimp. . (1999.) . ISBN 84-89660-77-8 .

- Burgos, Juan de . Cálculo infinitesimal de una variable /Juan de Burgos Román. . (1998.) . ISBN 84-481-1899-5 .

- Coquillat Durán, Fernando. . Cálculo integral :metodología y problemas /F. Coquillat. . (1980.) . ISBN 84-7360-017-7 .

- Apostol, Tom M. . Calculus /Tom M. Apostol. . 2ç ed., [9ç reimp.] . (2001.) . ISBN 8429150013 (O.C.) .

- Diego Martín, Braulio de. . Ejercicios de análisis (Cálculo diferencial e integral) :primer curso de escuelas técnicas superiores y

facultades de ciencias /Braulio de Diego. . 3a ed. . (1983.) . ISBN 84-400-9823-5 .

- Fernández Viña, José Antonio. . Ejercicios y complementos de análisis matemático.Jose Antonio Fernández Viñas, Eva Sánchez

Mañes. . 2a ed. . (1986.) . ISBN 84-309-0803-X .

- Guzmán, Miguel de, . Problemas, conceptos y métodos del análisis matemático :estrategias del pensamiento matemático

/Miguel de Guzmán, Baldomero Rubio. . (1993.) . ISBN 84-368-0554-2 .

8.2. Específica:

1. F. Coquillat, Cálculo Integral. Tebar Flores.

2. B. P. Demidovich, 5000 problemas de Análisis Matemático. Paraninfo.

3. B. de Diego, Ejercicios de Análisis; cálculo diferencial e integral. Deimos.

4. J. A. Fernández Viña, E. Sánchez Mañés, Ejercicios y Complementos de Análisis Mat. I. Tecnos.

5. M. de Guzman, B. Rubio, Problemas, conceptos y métodos del Análisis Mat. (3 vol.). Pirámide.


Exámenes practicos.

Contropes periódicos de adquisición de conocimientos

Trabajo realizado por el alumno


Durante el desarrollo del curso se realizaran dos pruebas escritas parciales que podrán permitir al alumno aprobar la asignatura

antes de la convocatoria final de junio. Además, se podrán

realizar trabajos que complementen la nota de los parciales. Tanto las pruebas parciales como los exámenes finales consistirán

en la

resolución de varios ejercicios teóricos y prácticos, cuya diferente valoración será indicada.



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HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Trabajo de Investigación Exámenes Temario

Segundo Semestre H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas

1ªSemana 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1


Tema 1. Métodos de integración.

Concepto de primitiva. Propiedades. Integración por descomposición, por sustitución y por partes. Métodos de integración de

funciones racionales. Algunos cambios de variables.

Tema 2. La integral de Riemann.

Introducción. Integrales superior e inferior. Integral de Riemann. Propiedades. Teoremas Fundamentales del Cálculo Integral.

Teorema del cambio de varia\-bles. Teorema de Integración por partes.

Tema 3. Integrales impropias.

Integrales impropias de primera y de segunda especie. Criterios de convergencia. Integrales eulerianas.

Tema 4. Aplicaciones de la integral.

Areas de figuras planas. Longitudes de arcos de curvas. Volúmenes. Superfícies laterales de cuerpos de revolución. Otras

aplicaciones.

Tema 5. Límite y continuidad de funciones de varias variables.

El espacio euclídeo Rn. Límite de funciones de varias variables. Continuidad. Propiedades de las funciones continuas.

Tema 6. Diferenciación de funciones de varias variables.

Derivadas parciales y derivadas direccionales. Vector gradiente. Matriz jacobiana. Diferencial. Regla de la cadena. Plano tangente

y recta normal. Derivación implícita.

Tema 7. Extremos de funciones de varias variables.

Extremos locales y puntos de silla. Matriz hessiana y fórmula de Taylor. Aplicaciones. Extremos condicionados. Teorema de los

multiplicadores de Lagrange.


Se facilitara hojas de problemas para que el alumno desarrolle y ejercite los contenidos explicados durante las horas de teoría




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NOMBRE DE ASIGNATURA: Informática


DEPARTAMENTO: Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial



Nombre: Informática

Código: 490007








Carmen Graciani DíazCiencias de la Computación e Inteligencia

ArtificialE.T.S.I.I. H1.42 [email protected]

Álvaro Romero JiménezCiencias de la Computación e Inteligencia

ArtificialE.T.S.I.I. H1.42 [email protected]


1. DESCRIPTORES

Proceso de datos. Ordenadores. Lenguajes de programación. Representación de datos. Bases. Resolución de problemas

matemáticos mediante algoritmos. Prácticas de Fundamentos de informática.

2. SITUACIÓN






El alumno debe tener conocimientos básicos de Estadística Descriptiva y de Teoría de la Probabilidad.

3. COMPETENCIAS



40






Referencia 1 2 3 4








Toma de decisiones










4. OBJETIVOS

Informática a nivel de usuario. Manejo del lenguaje estadístico R. Manejo de estructuras de datos básicas. Generación por

ordenador de gráficos estadísticos.

5. Metodología:

La asignatura es cuatrimestral. Las clases se dividirán en horas de teoría y problemas (45 horas) y en horas de prácticas (45

horas). Las clases se impartirán en aulas de informática.







Sesiones académicas teóricas: [X] Exposición y debate: [ ] Tutorías especializadas: [ ]



41


Prácticos:

TEMA 1. Introducción a R.

TEMA 2. Datos en R: vectores y matrices.

TEMA 3. Datos en R: listas y marcos de datos.

TEMA 4. Gráficos estadísticos en R

Teóricos:

TEMA 1. Principios para la creación de gráficos estadísticos.

TEMA 2. Gráficos estadísticos en una y dos dimensiones.

TEMA 3. Gráficos trellis.

TEMA 4. Métodos gráficos para la modelización de datos estadísticos.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Braun, W. John. . A first course in statistical programming with R /W. John Braun and Duncan J. Murdoch. . (2007.) . ISBN

9780521694247 .

- Everitt, Brian. . A handbook of statistical analyses using R /Brian S. Everitt, Torsten Hothorn. . (2006.) . ISBN 1584885394 .

- Maindonald, John. . Data Analysis and Graphics Using R:an Example-Based Approach /John Maindonald and John Braun. . 2th.

ed. . (c2007.) . ISBN 9780521861168 .

- Dalgaard, Peter. . Introductory statistics with R /Peter Dalgaard. . (c2002.) . ISBN 0387954759 .

- Sarkar, Deepayan. . Lattice :Multivariate Data Visualization with R /Deepayan Sarkar. . (2008.) . ISBN 9780387759685 .

- Murrell, Paul. . R graphics /Paul Murrell. . (2006.) . ISBN 0849316227 .

- Rizzo, Maria L. . Statistical computing with R /Maria L. Rizzo. . (cop. 2008.) . ISBN 1584885459 (alk. paper) .

- Crawley, Michael J. . Statistics :an Introduction using R /Michael J. Crawley. . (cop. 2005.) . ISBN 0-470-02297-3 (hard) .

- Verzani, John. . Using R for introductory statistics /John Verzani. . (c2005.) . ISBN 1584884509 (alk. paper) .

8.2. Específica:

Chatterjee, S., Handcock, M.S., Simonoff, J.S., A Casebook for a First Course in Statistics and Data Analysis, John Wiley & Sons,

Inc., 1995 (ISBN 0-471-11030-2).

Cleveland, W.S., The Elements of Graphing Data, Hobart Press, 1994 (ISBN 0-9634884-1-4).

Cleveland, W.S., Visualizing Data, Hobart Press, 1993 (ISBN 0-9634884-0-6).

Nolan, D, Speed, T., Stat Labs: Mathematical Statistics through applications, Springer, 2000 (ISBN 0-387-98974-9).

Robbins, N.B., Creating More Effective Graphs, Wiley Interscience, 2005 (ISBN 0-471-27402-X).

Tufte, E.R. The Visual Display of Quantitative Information, Graphics Press, 2001 (ISBN 0-9613921-4-2).


Controles periódicos de adquisición de conocimientos. Examen de prácticas en aula de informática.


Para la evaluación de la asignatura en su convocatoria de junio se realizarán a lo largo del cuatrimestre dos controles

teórico-prácticos, con un valor de 5 puntos cada uno. Una vez terminado el cuatrimestre existirá la posibilidad de realizar un

examen final recuperatorio.

La evaluación del resto de convocatorias de la asignatura se realizará mediante un examen teórico-práctico.


42



Segundo Semestre H Total H Total Total -

Nº total de horas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -




43


NOMBRE DE ASIGNATURA: Investigación Operativa





Nombre: Investigación Operativa

Código: 490008








EDUARDO CONDE SANCHEZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Programación lineal. Programación no lineal.

2. SITUACIÓN






Se recomienda que el alumno disponga de conocimientos básicos de Álgebra Lineal (matrices y determinantes, resolución de sistemas de

ecuaciones lineales y geometría del plano), obtenidos a través de la asignatura Álgebra I. Por otra parte, es recomendable que el alumno haya

superado esta asignatura antes de cursar Ampliación de Investigación Operativa.

3. COMPETENCIAS





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Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo








1. Competencias cognitivas (saber):

Utilización de las técnicas básicas de optimización en el caso lineal y manejo de algoritmos para la resolución de problemas

lineales.

Aplicación de algunos modelos clásicos de Programación Lineal.

Modelización de problemas reales mediante Programación Lineal, analizando las soluciones.

Manejo de software específico de optimización lineal y su aplicación en casos prácticos.


45

2. Competencias procedimentales e instrumentales (saber hacer):

Diseño de experimentos

Capacidad de elaboración y construcción de modelos y su validación

Análisis de datos

Diseño y construcción de indicadores simples o compuestos

Representación gráfica de datos

Conocimiento, identificación y selección de fuentes estadísticas

Interpretación de resultados a partir de modelos estadísticos

Elaboración de previsiones y escenarios

Identificación de relaciones o asociaciones

Identificación de la información relevante para resolver un problema

Visualización e interpretación de soluciones.

Utilización correcta y racional del software

Gestión de bases de datos

Diseño, programación e implantación de paquetes estadísticos

Participación en la implementación de programas informáticos.

Diseño e implementación de algoritmos de simulación.

Identificación y localización de errores lógicos.

Argumentación lógica en la toma de decisiones.

Aplicación de los conocimientos a la práctica.

Participación en la organización y dirección de proyectos.

Resolución en ordenador de problemas de Programación Lineal.

3. Competencias actitudinales (ser):

Extracción de conclusiones y redacción de informes

Expresión rigurosa y clara.

Razonamiento lógico e identificación de errores en los procedimientos.

Capacidad de relacionar la Estadística con otras disciplinas.

Capacidad de crítica.

Capacidad de adaptación.

Capacidad de abstracción.

Pensamiento cuantitativo.

4. OBJETIVOS

El objetivo de la asignatura es analizar los fundamentos y las principales aplicaciones de la Programación Lineal. Se propone

como método de resolución de los problemas de optimización considerados el algoritmo Símplex, que permite, además,

interpretar relaciones económicas existentes en el modelo matemático. Se analiza también la resolución de este tipo de

problemas empleando medios informáticos.

5. Metodología:






46






OTRAS: Sesiones prácticas en el aula de informática.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura consta de cuatro horas semanales, de las cuales tres se dedicarán, con carácter

general, al tratamiento de los aspectos teóricos y una a la discusión de problemas de aplicación. Los alumnos realizarán

prácticas de ordenador en el aula de informática, para familiazarse con el manejo de software para la resolución de problemas

lineales.


TEMA 1. Problemas de optimización.

TEMA 2. Programación lineal.

TEMA 3. El método Símplex.

TEMA 4. Interpretación económica y sensibilidad en los parámetros iniciales.

TEMA 5. Programación fraccional lineal.

TEMA 6. Programación lineal multiobjetivo.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Taha, Hamdy A. . Investigación de operaciones :una introducción /Hamdy A. Taha ; traducción Virgilio González Pozo ; revisión

técnica Guillermo Martínez del Campo Varela, Bonifacio Román Tapia, Heriberto García Reyes. . 7ç ed. . (2004.) . ISBN 9702604982

.

- Winston, Wayne L. . Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos / Wayne L. Winston ; revisión técnica Adolfo

Andrés Velasco Reyes. . 4ç ed. . (2004.) . ISBN 970-686-362-1 .

- Martín Martín, Quintín. . Investigación operativa /Quintín Martín Martín. . (2003.) . ISBN 84-205-4105-2 .

- Ríos Insúa, Sixto. . Investigación operativa : optimización /Sixto Ríos. . (1990.) . ISBN 84-87191-71-1 .

- Martín Martín, Quintín. . Investigación operativa :problemas y ejercicios resueltos /Quintín Martín Martín, Mç Teresa Santos

Martín, Yanira del Rosario de Paz Santana. . (2005.) . ISBN 8420544663 .

- Barbolla, Rosa. . Optimización :cuestiones, ejercicios y aplicaciones a la economía /Rosa Barbolla, Emilio Cerdá, Paloma Sanz.

. (D.L. 2000.) . ISBN 8420529923 .

- Osorio Acosta, Javier. . Problemas de programación lineal /Javier Osorio Acosta. . (1999.) . ISBN 84-95286-01-7 .

- Mokotoff, Ethel. . Programación lineal :resolución de problemas en hoja de cálculo /Ethel Mokotoff . (2004.) . ISBN

84-95687-43-7 .

- Pardo Llorente, Leandro. . Programación lineal continua : aplicaciones prácticas en la empresa /Leandro Pardo Llorente. .

(1987.) . ISBN 8486251745 .

- Calvete Fernández, Herminia I. . Programación lineal entera y meta :problemas y aplicaciones /Herminia I. Calvete Fernández,

Pedro M. Mateo Collazos. . (1994.) . ISBN 8477334358 .

Programación lineal y aplicaciones :ejercicios resueltos /Sixto Ríos Insua...[et al.] . (1997.) . ISBN 84-7897-284-6 .

- Bazaraa, Mokhtar S. . Programación lineal y flujo en redes /Mokhtar S. Bazaraa, John J. Jarvis. . [1a ed., 9a reimp.] . (1994.) .


47

ISBN 968-18-1326-X .

- Arreola Risa, Jesús S. . Programación lineal: una introducción a la toma de decisiones cuantitativa / Jesús S. Arreola Risa,

Antonio Arreola Risa. . (cop. 2003.) . ISBN 9706861912 .

- Salazar González, Juan José. . Programación matemática /Juan José Salazar González. . (2001.) . ISBN 84-7978-504-7 .

8.2. Específica:

Tema 1: Referencias bibliográfiicas:

Barbolla R., Cerdá E., Sanz P. (2000). #Optimización#. Prentice Hall.

Hiller F.S., Lieberman,G.J. (2001). #Investigación De Operaciones#. Mcgraw-Hill.

Winston W.L. (1994). #Investigación De Operaciones. Aplicaciones Y Algoritmos#. Editorial De Iberoamérica.

Tema 2: Referencias bibliográficas:

Arreola J.S., Arreola, A. (2003). #Programación Lineal#. Thomson.

Salazar J.J. (2001). #Programación Matemática#. Díaz De Santos.


Bazaraa M., Jarvis J. (1994). #Programación Lineal Y Flujo En Redes#. Limusa.

Ríos S. (1988). #Investigación Operativa. Optimización#. C. Ramón Areces.

Salazar J.J. (2001). #Programación Matemática#. Díaz De Santos.


Arreola J.S., Arreola, A. (2003). #Programación Lineal#. Thomson.

Bazaraa M., Jarvis J. (1994). #Programación Lineal Y Flujo En Redes#. Limusa.

Tema 5: Referencia bibliográfica:

Mokotoff, E. (2004). #Programación Lineal: Resolución De Problemas En Hoja De Cálculo#. Septem.




Examen de prácticas en aula de informática.


Durante el curso se realizarán dos pruebas de carácter teórico-práctico, que permitirán aprobar la asignatura a aquellos alumnos

que obtengan una calificación media de, al menos, cinco puntos sobre diez en estas pruebas, siempre que en cada una de ellas

se haya obtenido una calificación mínima de tres puntos sobre diez.


48

Los alumnos que no hayan superado la asignatura según el procedimiento anterior, deberán concurrir a alguna de las

convocatorias oficiales de la asignatura. En estas convocatorias el alumno deberá realizar una prueba escrita que combinará

cuestiones teóricas con ejercicios prácticos de resolución de problemas. Adicionalmente se podrán realizar trabajos de

aplicación de los conceptos explicados en clase. Estos trabajos serán de carácter voluntario y su temática será propuesta por el

profesor a lo largo del curso en la página web oficial de esta asignatura. El trabajo deberá ser entregado antes de que finalicen

las clases y su valoración será tenida en cuenta en la calificación final de la asignatura.


HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Otras actividades Exámenes Temario


Nº total de horas 37,00 92,50 15,00 30,00 0,00 1,50 4,00 -

1ªSemana 4,00 10,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

3ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

6ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

9ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

10ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

11ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

13ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4 y 5

15ªSemana 0,00 0,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4 y 5


TEMA 1. Problemas de Optimización.

Tablas multiatributo, Problemas de optimización escalar, Problemas con varias variables, Resolución de problemas con EXCEL.

TEMA 2. Programación lineal.

Formatos y transformaciones, Resolución geométrica de un problema lineal con dos variables, Resolución algebraica de un

problema lineal, Definiciones Básicas, Representación de Conjuntos Poliédricos, Descripción del conjunto de soluciones óptimas

de un Problema Lineal, Caracterización algebraica de los puntos extremos.

TEMA 3. El método Símplex.

Condiciones de optimalidad de una solución básica factible (sbf), Procedimiento de mejora de una sbf, Formato tabla del

algoritmo Símplex.

TEMA 4. Interpretación económica y sensibilidad en los parámetros iniciales.

Los precios sombra y el problema dual, Modificaciones en los parámetros.


49

TEMA 5. Programación fraccional lineal.

Hipótesis básicas para la existencia de solución, Condición suficiente de optimalidad en una sbf., Modificación del formato tabla,

Aplicaciones.

TEMA 6. Programación Lineal Multiobjetivo

Método de las Ponderaciones, Método de las -restricciones, Programación por metas, Aplicaciones.


- Mantenimeiento de la página web oficial de la asignatura en http://educon.us.es/io.htm

- Realización a lo largo del curso de cuestionarios de evaluación de la actividad docente.

- Diálogo con los alumnos en las horas de tutoría.

- Controles periódicos de adquisición de conocimientos, como mecanismo de seguimiento del trabajo del alumno.




50


NOMBRE DE ASIGNATURA: Teoría de la Probabilidad





Nombre: Teoría de la Probabilidad

Código: 490009

Tipo (Troncal/Oblicatoria/Optativa): OB







JOSE MARIA FERNANDEZ PONCEESTADISTICA E INVESTIGACION

OPERATIVA18 [email protected]


1. DESCRIPTORES

Variables aleatorias discretas unidimensionales. Variables aleatorias continuas unidimensionales. Distribuciones. Variables

aleatorias bidimensionales. Regresión y Correlación.

Discrete and continuous random variables. Distributions. Bidimensional random variables. Regression and correlation.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter obligatorio en la Universidad de Sevilla, que se imparte en primer curso, segundo cuatrimestre.


Es conveniente que el alumno domine los conceptos de la asignatura de Cálculo de Probabilidades y conozca técnicas básicas de

derivación e integración.

3. COMPETENCIAS



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Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Utilización de las técnicas de Cálculo de Probabilidades.

Manejo de variables y vectores aleatorios, sus características principales y su utilización en situaciones reales.

Manejo de las distribuciones estadísticas más usuales.


52



Análisis de datos




















4. OBJETIVOS

Es continuación de los contenidos que se recogen en la asignatura Cálculo de Probabilidades y por tanto se siguen

introduciendo conceptos básicos de la Teoría de la Probabilidad, para abordar con fundamentos teóricos la Estadística

Matemática.

5. Metodología:







• Trabajo en grupo reducido (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 6,00 + 0,00 = 6,00





53


OTRAS: Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura consta de tres horas semanales. De forma general se dedicarán 2 horas a teoría y 1 a

resolver problemas relacionados con la teoría impartida.


TEMA 1. Variables aleatorias discretas. Modelos de distribuciones discretas.

TEMA 2. Variables aleatorias absolutamente continuas.

TEMA 3. Características numéricas asociadas a la distribución de una variable aleatoria.

TEMA 4. Modelos de distribuciones continuas.

TEMA 5. Vectores aleatorios.

TEMA 6. Características numéricas asociadas a los vectores aleatorios.


8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Rohatgi, Vijay K., . An introduction to probability theory and mathematical statistics /V. K. Rohatgi. . (1976.) . ISBN

0-471-73135-8 .

- Renyi, Alfréd. . Cálculo de probabilidades /A. Rényi ; [versión española, Angel Butrón Ruiz ; revisada por Enrique Linés

Escardó] . (1976.) . ISBN 84-291-5114-1 .

- Baró Llinás, Joan. . Cálculo de probabilidades :aplicaciones económico-empresariales /Joan Baró Llinás. . [2a ed.] . (1987.) .

ISBN 84-342-0583-1 .



- Quesada Paloma, Vicente. . Curso superior de probabilidades /Vicente Quesada Paloma, Leandro Pardo Llorente. . (1987.) .

ISBN 84-7665-182-1 .

Ejercicios y problemas de cálculo de probabilidades /Javier Montero... [et al.] . (1988.) . ISBN 84-86251-75-3 .



- Scheaffer, Richard L. . Introduction to probability and its applications /Richard L. Scheaffer. . (1990.) . ISBN 0-534-98149-6 .

- Hoel, Paul Gerhard, . Introduction to probability theory /Paul G. Hoel, Sidney C. Port, Charles J. Stone. . (1971.) .

- Grimmett, Geoffrey. . Probability and random processes /G. R. Grimmet, D. R. Stirzaker. . 3rd ed. . (2001.) . ISBN 0198572220

(paperback) .

- López de la Manzanara Barbero, Juan. . Problemas de estadística /Juan López de la Manzanara Barbero. . 11a ed. . (1991.) .

ISBN 84-368-0064-8 .

- Cuadras Avellana, Carlos María. . Problemas de probabilidades y estadística /C. M. Cuadras. . (1991.) . ISBN 84-7665-741-2 .

- Domínguez, Juan Ignacio. . Problemas y fundamentos de la teoría de la probabilidad /Juan Ignacio Domínguez. . (1989.) . ISBN

84-7496-182-3 .

8.2. Específica:

1.- Cuadras, C.M. (1983). Problemas de Probabilidades y Estadística. Vols. 1 y 2. Ed. P.P.V.

2.- Gutiérrez Jaimez, R; Martínez Almecija, A; Rodríguez Torreblanca, C. (1993) Curso Básico de Probabilidades. Ediciones

Pirámide, S.A.7.

3.- López de la Manzanera Barbero, J. (1990). Problemas de Estadística.


54





Todos los exámenes de esta asignatura, consistirán de una parte teórica y otra práctica. Las dos puntuarán sobre diez puntos,

para superar el examen será necesario obtener al menos, una media de cinco puntos entre la nota de teoría y la de problemas y

siempre que ambas sean superiores o iguales a tres puntos.

Antes de la convocatoria de Junio, se realizarán pruebas alternativas, a lo largo del curso. A efectos de la calificación final de la

asignatura, las pruebas alternativas (caso de haber sido superadas) tendrán la misma consideración que el examen.


HORAS SEMANALES Teoría PrácticasTrabajo en grupo

reducidoOtras actividades

Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 15,00 30,00 6,00 6,00 0,00 2,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

3ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 0,00 0,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

6ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 0,00 0,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

9ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

11ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

12ªSemana 0,00 0,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

13ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

14ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7

15ªSemana 2,00 5,00 1,00 2,00 6,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7


TEMA 1. Variables Aleatorias Discretas.

Modelos probabilísticos discretos: Función de probabilidad, Características asociadas.

TEMA 2. Variables Aleatorias Absolutamente Continuas.

Función de Distribución y Función de Densidad. Transformaciones medibles de variables aleatorias.

TEMA 3. Características numéricas asociadas a la distribución de una variable aleatoria.

Desigualdades. Función Generatriz de Momentos.


55

TEMA 4. Modelos de distribuciones continuas.

Función de densidad, Características numéricas asociadas.

TEMA 5. Vectores aleatorios.

Distribuciones asociadas. Independencia.

TEMA 6. Características numéricas asociadas a los vectores aleatorios.

Función Generatriz de Momentos. Esperanza condicionada.

TEMA 7. Regresión y Correlación.


Reuniones periódicas de seguimiento entre los profesores.

Reuniones con los alumnos en las horas de tutoría.

Reunión final de valoración del cumplimiento de objetivos.




56


NOMBRE DE ASIGNATURA: Ampliación de Informática





Nombre: Ampliación de Informática

Código: 490011

Tipo (Troncal/Oblicatoria/Optativa): OP







AGUSTIN RISCOS NUÑEZ Ciencias de la Comput. e Int. Artificial E1.64 (edif. blanco) [email protected]

ANTONIA MARIA CHAVEZ GONZALEZ Ciencias de la Comput. e Int. Artificial E1.64 (edif. blanco) [email protected]


1. DESCRIPTORES

Programación procedural. Estructuras de datos y algoritmos de manipulación.

Procedural programming. Data Structures and handling algorithms.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, primer cuatrimestre.

3. COMPETENCIAS







57


Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo


















58






















4. OBJETIVOS

Mostrar al alumno las posibilidades que presentan las actuales herramientas de informática de gestión, así como una

introducción a los lenguajes de programación visual que puedan ser de utilidad para la generación de pequeñas herramientas

prácticas. El curso pretende ser una puerta de enlace entre los conocimientos teóricos que se adquieren en el entorno

universitario y las aplicaciones prácticas que el mundo laboral precisa.

5. Metodología:






• Trabajo práctico (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 0,00 + 0,00 = 0,00




Sesiones académicas teóricas: [ ] Exposición y debate: [ ] Tutorías especializadas: [ ]

Sesiones académicas prácticas: [ ] Visitas y excursiones: [ ] Controles de lecturas obligatorias: [ ]


59

OTRAS: - Sesiones teórico-prácticas en el aula de informática. - Sesiones prácticas de trabajo en el aula de informática. -

Trabajos periódicos para todos los alumnos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Cada semana se impartirán 4 horas de clase en las aulas de informática, en las que se entremezclan

los conceptos teóricos que el alumno debe aprender con su implementación práctica en los sistemas que la asignatura usa.


TEMA 1. Introducción a la informática de gestión.

TEMA 2. Hojas de cálculo aplicadas a la pequeña y mediana empresa: casos prácticos.

TEMA 3. Entornos de programación visual: Introducción al Visual Basic.

TEMA 4. Programación visual en un entorno de gestión.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Universidad de Navarra . Aprenda Visual Basic como si estuviera en primero .

- Charte Ojeda, Francisco. . Cálculos estadísticos con Excel /Francisco Charte Ojeda. . (2008.) . ISBN 978-84-415-2368-5 .

- Pérez López, César. . Estadística aplicada a través de Excel /César Pérez López. . (2002.) . ISBN 8420535362 .

- Moreu Jalón, Pedro. . Estadística informatizada :[aplicable a cualquier programa de estadística] /Pedro Moreu Jalón. .

(D.L.1999.) . ISBN 8428325855 .

Excel 2003 VBA programmer's referencePaul Kimmel ... [et al.] . (c2004.) . ISBN 0764556606 (paper/website) .

Informática aplicada /Juan José Arrabal Parrilla... [et al.] . (1999.) . ISBN 84-481-2352-2 .

- Birnbaum, Duane. . Microsoft Excel VBA programming for the absolute beginnerDuane Birnbaum. . (2005.) . ISBN 1592007295 .

- Amelot, Michel. . VBA Excel 2007 :programar en Excel : macros y lenguaje VBA /Micháele Amelot ; con la colaboración de

Gullermo Som ("El Guille") . (2007.) . ISBN 9782746039155 .

8.2. Específica:

- Trueblood, R.P. y Lovett, J.N. Data Mining and Statistical Analysis Using SQL (Apress, 2001).

- González, O. Creación de páginas Web dinámicas (Paraninfo, 2000).

- Reynolds, M. Diseño y programación de aplicaciones E-Commerce (Infobook#s, 2000).





- Examen de prácticas en aula de informática.


La nota de la asignatura se obtendrá a partir de la evaluación de los proyectos realizados, así como de diversas evaluaciones que

el profesor efectuará a lo largo del curso. La evaluación de la asignatura será escalonada a lo largo del cuatrimestre, de manera

que será posible aprobar la asignatura sin necesidad de presentarse al examen final.



60


SeminariosOtras actividades Trabajo práctico Exámenes Temario


Nº total de horas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -


TEMA 1. Introducción a la informática de gestión.

TEMA 2. Hojas de cálculo aplicadas a la pequeña y mediana empresa: casos prácticos. Funciones básicas, gráficos. Funciones

financieras, controles, tablas dinámicas. Análisis y previsiones.

TEMA 3. Entornos de programación visual: Introducción al Visual Basic. Introducción al entorno de desarrollo. Formularios y

controles básicos. Tipos de datos, constantes y variables. Estructuras de control de flujo. Controles adicionales y

procedimientos. Depuración y manipulación de errores. Algunos controles avanzados.

TEMA 4. Programación visual en un entorno de gestión.


Los alumnos tendrán que presentar de forma periódica (aproximadamente, cada semana o dos semanas, dependiendo del tema)

un trabajo propuesto por el profesor en el que tenga que implementar los conocimientos adquiridos sobre el tema actual. Para

ello, se propone el uso de una herramienta libre de enseñanza on-line (como WebCT) que permite trabajar sobre los conceptos de

la asignatura desde el aula de laboratorio y en la que los alumnos tienen disponible toda la batería de contenidos necesarios para

el aprendizaje de la misma: temas teóricos, ejemplos desarrollados, ejercicios propuestos, etc. Desde este mismo entorno el

alumno tiene la posibilidad de realizar las entregas de los ejercicios de forma telemática, así como rellenar diversos cuestionarios

que permiten la evaluación continua de los conocimientos adquiridos hasta el momento.




61


NOMBRE DE ASIGNATURA: Análisis Matemático III





Nombre: Análisis Matemático III

Código: 490013





1. DESCRIPTORES

Cálculo Diferencial de funciones de varias variables. Teoría de la medida. Cálculo Integral de funciones de varias variables.

Interpolación. Integración Numérica. Ecuaciones diferenciales

2. SITUACIÓN


Se requiere que el alumno tenga conocimientos de las asignatura Análisis Matemático I y Análisis Matemático II de primer curso de la

Diplomatura de Estadística


Esta asignatura es de carácter troncal y está dedicada fundamentalemente a la teoría de integración de Lebesgue y a la teoría de

aproximación.


Se recomienda al alumno que tenga conocimientos de las asignaturas de Análisis Matemáticos impartidas en el primer curso.


Todas las que sean necesarias

3. COMPETENCIAS







Referencia 1 2 3 4


62









diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo










Liderazgo






4. OBJETIVOS

Se pretende que el alumno adquiera los conocimientos necesarias de teoría de la medida e integración que le será de gran

utilidad en el desarrollo de su profesión.

5. Metodología:

Durante el desarrollo del curso se realizará dos pruebas escritas que permitirán al alumno la posibilidad de aprobar la

asignatura antes del examen final. Se realizarán trabajos en clases que incrementarán las notas de dichos controles. En

cualquier caso, se realizará un examen final en febrero y otro en septiembre para aquellos alumnos que así lo requieran.








63




DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Se impartirán tres horas semanales de clases teóricas y dos de prácticas. Durante las clases prácticas

el alumno podrá exponer trabajos propuestos anteriormente para ayudarle a asimilar los conocimientos explicados.


Integral de Riemann-Stieltjes.

Teoria de la medida.

Integral de Lebesgue

Interpolación

Integración Numérica

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Apostol, Tom M. . Análisis matemático /Tom M. Apostol. . 2a ed. . (1991.) . ISBN 84-291-5004-8 .

- Larson, Ron, . Cálculo /Ron Larson, Robert P. Hostetler, Bruce H. Edwards . 8ç ed. . (2006.) . ISBN 9701057104 .

- Demidovich, Boris Paulovich. . Cálculo numérico fundamental /B.P. Demidovich, I.A. Maron. . 4a ed. . (1993.) . ISBN

84-283-0887-X .

- Apostol, Tom M. . Calculus /Tom M. Apostol. . 2ç ed., [9ç reimp.] . (2001.) . ISBN 8429150013 (O.C.) .

- Simmons, George F. . Ecuaciones diferenciales :teoría, técnica y práctica /George F. Simmons, Steven G. Krantz ; revisión

técnica Raúl Gómez Castillo. . (2007.) . ISBN 9789701061435 .

- Rey Pastor, Julio, . Elementos de matemáticas /por J. Rey Pastor, A. de Castro Brzezicki. . 9a ed. corr. . (1981.) . ISBN

84-7135-025-4 .

- Guzmán, Miguel de, . Integración :teoría y técnicas /M. de Guzmán, B. Rubio. . (1979.) . ISBN 8420506311 .

- Facenda Aguirre, José A. . Integración de funciones de varias variables /José Antonio Facenda Aguirre, Francisco José

Freniche Ibañez. . (2002.) . ISBN 843681665X .

- Williamson, J. H. . Integración Lebesgue /J.H. Williamson. . (1973.) . ISBN 84-309-0459-X .

- Craven, Bruce D. . Lebesgue measure and integral .

- Spiegel, Murray R. . Teoría y problemas de variables reales : medida e integración de Lebesgue con aplicaciones a las series de

Fourier /Murray R. Spiegel ; traducción Edgar Pérez ; revisión de Jesús María Castaño. . (1976.) . ISBN 0-07-091878-3 .


Controles periódicos en clase.

Ejercicios prácticos realizados por el alumno.

Examen final


Los alumnos que superen la nota media de 5 en los controles parciales tendrán la asignatura aprobada. Esta nota podrá

incrementarse con trabajos prácticos realizados por el alumno y expuestos en clase.

En otro caso el alumno deberá de presentarse a la convocatoria de febrero y, si fuese necesario, a la convocatoria de septiembre


64


HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Trabajo de Investigación Exámenes Temario

Primer Semestre H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -


1. La Integral de Riemann Stieljes: Definición. Existencia. Propiedades. Ejemplos. Aplicaciones.

2. Teoría de la medida: Medida. Propiedades. La medida de Lebesgue.

3. Integral de lebesgue: Funciones medibles. Definición de integral. Teoremas de convergencia. Teorema de Fubini. Cambios de

variables.

4. Interpolación: Definición del polinomio de interpolación. Existencia y unicidad. Métodos de cálculo. Calculo de errores.

Aproximiación de funciones.

5. Integración numérica: Regla de los trapecios. Regla de Simpson. Fórmula de sumación de Euler-McLaurin. Aplicaciones.

Método de Monte Carlo.

6. Introducción a las ecuaciones diferenciales: Definición. Métodos de integración.


En clase de teoría se introducirán los conceptos con problemas prácticos que nos permitan saber los conocimientos adquiridos

por los alumnos.

La clases de problemas servirán para resolver con detalle problemas que se entregarán con anterioridad para que el alumno

pueda intentar realizarlos previamente. También el alumno tendrá la posibilidad de exponer trabajos propuestos. Esto nos

permitirá tener una idea de los conceptos que los alumnos van asimilando.

Los controles parciales nos permitirán conocer el ritmo real de la clase.




65


NOMBRE DE ASIGNATURA: Estadística Demográfica





Nombre: Estadística Demográfica

Código: 490015










1. DESCRIPTORES

Demografía. Fuentes. Fecundidad. Mortalidad. Nupcialidad. Migraciones. Proyecciones de población.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, primer cuatrimestre.


Habilidades adquiridas en paquetes software integrados, lenguajes de alto nivel en informática. Acceso a internet.

3. COMPETENCIAS







66


Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Aplicación directa de técnicas y métodos demográficos a datos totalmente reales.








67

























4. OBJETIVOS

Dar a conocer las principales técnicas estadísticas aplicadas a la demografía, trabajar con datos reales y conocer la realidad

demográfica de ámbitos territoriales concretos y su comparación con otros.

5. Metodología:

Exposiciones teóricas. Practicas en laboratorio de informática.












68



DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: El alumno en primer lugar aprenderá la base conceptual de las técnicas estadísticas, en segundo

lugar las aplicará a datos reales concretos suficientemente desagregados y obtenidos de diferentes fuentes públicas. En tercer

lugar sacará conclusiones de las realidades demográficas de los ámbitos territoriales de estudio. Además se le forma en la

presentación de prácticas como informes técnicos de trabajo, utilizando los recursos informáticos necesarios.


TEMA 1. Introducción y fuentes de datos demográficos.

TEMA 2. El crecimiento demográfico: la evolución de la población.

TEMA 3. El tiempo en demografía.

TEMA 4. Análisis de los fenómenos demográficos.

TEMA 5. Análisis demográfico de la mortalidad.

TEMA 6. Nupcialidad.

TEMA 7. Natalidad, fecundidad y reproducción.

TEMA 8. Los movimientos migratorios.

TEMA 9. Proyecciones de población.

TEMA 10.Estudio de algunas subpoblaciones.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


Demografía :análisis y proyecciones /Julio Vinuesa (editor)... [et al.] . 1ç reimp. . (1997.) . ISBN 84-7738-247-6 .

- Tapinos, Georges. . Elementos de demografía /Georges Tapinos ; prólogo de Antonio Izquierdo. . (1990.) . ISBN 84-239-6546-5 .

- Leguina, Joaquín. . Fundamentos de demografía /por Joaquín Leguina. . [5a ed.] . (1992.) . ISBN 84-323-0412-3 .

- Livi Bacci, Massimo. . Introducción a la demografía /Massimo Livi-Bacci. . (1993.) . ISBN 84-344-6573-6 .

Proyección de la población de Andalucía 1991-2006. . (1995.) . ISBN 84-87820-70-0 .

- Henry S. SHRYOCK, Jacob S. Siegel . The methods and materials in demography . (1976) . ISBN 0-12-641150-6 .

8.2. Específica:

Direcciones web de los órganos estadísticos públicos autonómicos, bacional y de la UE






Exámenes con requisitos previos de realización de las prácticas propuestas.



69



Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 0,00 22,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

4ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

8ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

11ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

12ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

13ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -


TEMA 1. Introducción y fuentes de datos demográficos. Antecedentes históricos. Definiciones. Conceptos y conjuntos

estudiados. Fenómenos demográficos. Fuentes de datos demográficos.

TEMA 2. El crecimiento demográfico: la evolución de la población. Introducción. Tasas de crecimiento. Modelo logístico. La

ecuación compensadora. La transición demográfica.

TEMA 3. El tiempo en demografía. Definiciones básicas. El diagrama de lexis. Ópticas de valoración del tiempo y planes de

observación.

TEMA 4. Análisis de los fenómenos demográficos. Estructura. Dinámica. Tasas, cocientes y relaciones. Análisis longitudinal y

análisis transversal. Fenómenos demográficos en una generación. Interferencias entre fenómenos en una generación.

TEMA 5. Análisis demográfico de la mortalidad. La mortalidad general. Tasas brutas y tasas específicas. Estandarización directa

e indirecta. La mortalidad infantil. La tabla de mortalidad completa. La tabla de mortalidad abreviada. Las tablas tipo.

TEMA 6. Nupcialidad. Generalidades. Análisis transversal de la nupcialidad.

TEMA 7. Natalidad, fecundidad y reproducción. Introducción. La fecundidad general. El análisis transversal de la fecundidad.

Otros aspectos de la fecundidad.

TEMA 8. Los movimientos migratorios. Introducción. La medición de la migración. Modelos migratorios.

TEMA 9. Proyecciones de población. Estimaciones de población. Aproximaciones y enfoques. La población de partida. Etapas de

una proyección. Información necesaria y principales cálculos.

TEMA 10.Estudio de algunas subpoblaciones. Población activa. Población escolar. Proyecciones derivadas.


Practicas regulares en aulas de informatica y dos controles-examen.


70




71


NOMBRE DE ASIGNATURA: Estadística Matemática I





Nombre: Estadística Matemática I

Código: 490016








ANTONIO PASCUAL ACOSTA Estadística e Investigación Operativa [email protected]

MARIA TERESA GOMEZ GOMEZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Variables aleatorias multidimensionales. Introducción al teorema central del límite. Introducción a la inferencia estadística.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, primer cuatrimestre.


Es conveniente que el alumno domine los conceptos básicos de las asignaturas de Cálculo de Probabilidades y Teoría de la Probabilidad.

3. COMPETENCIAS






72



Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









- Manejo de variales aleatorias y vectores aleatorios, sus características principales y su utilización en algunas situaciones.

- Manejo de distribuciones estadísticas mas usuales.

- Aplicación a la resolución de problemas de losdiferentes tipos de convergencias estocásticas con énfasis en la convergencia

en ley y en probabilidad.

- Utilización de los teoremas límites y los recursos asintóticos en las aplicaciones estadísticas básicas.



73

- Diseño de experiencias.

- Capacidad de elaboración y construcción de modelos y su validación.

























4. OBJETIVOS

Partiendo de los conocimientos adquiridos en las asignaturas de Cálculo de Probabilidades y Teoría de la Probabilidad de primer

curso, se introduce al alumno los principios de la Inferencia Estadística Paramétrica.

5. Metodología:










74



OTRAS: - Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Las cuatro horas de clase semanales estarán divididas entre horas de teoría y horas de prácticas. En

total, en media, a las primeras le corresponderán aproximadamente tres y a las segundas una.


TEMA 1. Variables aleatorias multidimensionales.


TEMA 3. Modelos de distribuciones multivariantes.

TEMA 4. Transformaciones de vectores aleatorias.

TEMA 5. Sucesiones de variables aleatorias.

TEMA 6. Problema Central del Límite.

TEMA 7. Introducción a la Inferencia Estadística.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Rohatgi, Vijay K., . An introduction to probability theory and mathematical statistics /V. K. Rohatgi. . [reprint.] . (1988.) . ISBN

0-85226-744-4 .

- Renyi, Alfréd. . Cálculo de probabilidades /A. Rényi ; [versión española, Angel Butrón Ruiz ; revisada por Enrique Linés

Escardó] . (1976.) . ISBN 84-291-5114-1 .

- Vélez Ibarrola, Ricardo . Cálculo de Probabilidades y Estadística Matemática .



- Casas Santos . Introducción a la Estadística para Economía y Administración de Empresas .




. 3rd ed. . (1974.) . ISBN 0-07-042864-6 .

- Cramér, Harald, . Métodos matemáticos de estadística /Harald Cramer. . [4a ed., reimp.] . (1970.) .

- Milton, Tsokos . Probability Theory. With the Essential Analysis .

8.2. Específica:

- Rohatgi. An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley.

- Gutiérrez Jaimez. Curso básico de Probabilidad. Ed. Pirámide.

- Mood Graybill-Boes. Introduction to Theory of Statistics. Ed. McGraw-Hill.







75

Todos los exámenes de esta asignatura constarán de una parte teórica y otra práctica. Las dos puntuarán sobre diez puntos.

Para superar el examen será necesario obtener al menos, una media de cinco puntos entre la nota de teoría y la de problemas y

siempre que en ambas se alcance al menos la calificación de tres puntos.

La parte teórica del examen consistirá en responder a preguntas explicadas en las clases teóricas y de cuestiones relacionadas

con la teoría, la parte práctica, consistirá en resolver problemas relacionados con las materias explicadas.

Periódicamente se encargarán a los alumnos ejercicios prácticos que también se valorarán para aprobar la asignatura.

En la convocatoria de Junio, previamente al examen, se realizarán pruebas alternativas. A efectos de la calificación final de la

asignatura, las pruebas alternativas tendrán la misma consideración que el examen.


HORAS SEMANALES Teoría PrácticasTrabajo en grupos

reducidos

Trabajo de


Primer Semestre H Total H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 45,00 112,50 15,00 30,00 0,00 5,50 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

6ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

8ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

9ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

10ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

11ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

12ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

13ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

14ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

15ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7


TEMA 1. Variables aleatorias multidimensionales. Características de las variables aleatorias Multidimensionales. Esperanza

condicionada. Varianza condicionada.

TEMA 2. Regresión y correlación. Recta de regresión mínimo cuadrática. Coeficiente de correlación lineal. Línea de regresión.

Razón de correlación.

TEMA 3. Modelos de distribuciones multivariantes. Distribución multinomial. Distribución de Poisson k-variante. Distribución

normal bivariante. Generalización.


76

TEMA 4. Transformaciones de vectores aleatorios. Aplicaciones: Distribución chi-cuadrado, t-Student, F-Snedecor.

TEMA 5. Sucesiones de variables aleatorias. Tipos de convergencia: Convergencia en Ley. Convergencia en probabilidad.

Convergencia casi-segura. Convergencia en media de orden r. Propiedades y relaciones.

TEMA 6. Problema Central del Límite. Leyes débiles de los grandes números. Leyes fuertes de los grandes números. Teorema

central del límite.

TEMA 7. Introducción a la Inferencia Estadística. Muestreo aleatorio. Características muestrales y sus distribuciones. Función de

distribución empírica. Distribuciones en el muestreo en poblaciones normales. Muestreo en poblaciones normales.


- Reuniones periódicas de seguimiento entre los profesores

- Reuniones con los alumnos en las horas de tutoria

- Reunión final de valoración del cumplimiento de los objetivos




77


NOMBRE DE ASIGNATURA: Muestreo Estadístico I





Nombre: Muestreo Estadístico I

Código: 490019








JOSE A. MAYOR GALLEGO Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Diseños muestrales. Muestreo aleatorio simple. Información adicional. Muestreo sistemático.

Sampling Designs. Simple random sampling. Simple random sampling with auxiliary information. Systematic sampling.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, primer cuatrimestre.


Es recomendable que el alumno domine los conceptos que se imparten en las asignaturas Cálculo de Probabilidades y Teoría de la

Probabilidad de primer curso.

3. COMPETENCIAS




78





Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Síntesis y representación de la información contenida en un conjunto de datos.

Representación gráfica y numérica de datos.

Selección y aplicación de las técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.

Diseño y análisis de los resultados de una encuesta.

Distinción entre estudios descriptivos e inferenciales.


79

Selección de los métodos de estimación más adecuados en función de sus propiedades

Utilización de técnicas de ajuste de modelos.

Utilización de software para el tratamiento de la información.

Aplicación del pensamiento estadístico y de la capacidad para enfrentarse a las distintas etapas de un estudio estadístico.




Análisis de datos



























4. OBJETIVOS

Conocer distintos tipos de diseños muestrales.

Decidir sobre la idoneidad de determinados diseños muestrales y estimadores.

Emplear programas de ordenador para seleccionar muestras y realizar estimaciones.

Fomentar el razonamiento inferencial.

5. Metodología:



80








OTRAS: Sesiones prácticas en el aula de informática. Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura consta de cuatro horas semanales. De forma general se dedicarán dos horas semanales

al desarrollo teórico del contenido del programa, y dos horas a cuestiones prácticas, resolución de problemas y uso de

programas de ordenador.


TEMA 1. Diseños muestrales

TEMA 2. Muestreo aleatorio simple

TEMA 3. Aplicación de la información adicional

TEMA 4. Muestreo sistemático

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Fernández García, Francisco Ramón. . Ejercicios y prácticas de muestreo en poblaciones finitas /F. Ramón Fernández García, J.

Antonio Mayor Gallego. . (1995.) . ISBN 84-89607-15-X .

- Scheaffer, Richard L. . Elementos de muestreo /R.L. Scheaffer, William Mendenhall III, R. Lyman Ott . Sexta edición. . (D.L.

2006.) . ISBN 8497324935 .

- Sèarndal, Carl-Erik, . Model assisted survey sampling /Carl Sèarndal, Bengt Swensson, Jan Wretman. . (1992.) . ISBN

0-387-97528-4 .

- Lohr, Sharon L. . Muestreo : diseño y análisis /Sharon L. Lohr. . (2000.) . ISBN 970-686-017-7 .

- Fernández García, Francisco Ramón. . Muestreo en poblaciones finitas :Curso básico /F. Ramón Fernández García, J. Antonio

Mayor Gallego. . (1995.) . ISBN 84-89607-14-1 .

- P. V. Sukhatme... [et al.] . Sampling theory of surveys with applications . Tercera Edición . (1984) . ISBN 0-8138-1617-7* .

- Cochran, William G. . Técnicas de muestreo /William G. Cochran. . [1a ed., 10a reimp.] . (1993.) . ISBN 968-26-0151-7 .

8.3. Observaciones:

Enlaces de interés:

www.juntadeandalucia.es/institutodeestadistica

www.ine.es

www.cis.es


81




La evaluación se realizará a partir de la calificación obtenida en el correspondiente examen escrito (que constará de una parte

teórica y una práctica).




Nº total de horas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -


Tema 1. Introduccón al muestreo en poblaciones finitas. Diseños muestrales. Estadísticos y estimadores.

Tema 2. Muestreo aleatorio simple.

Tema 3. Información adicional. Estimadores de razón y regresión.

Tema 4. Muestreo sistemático.



Reuniones con los alumnos en las horas de tutorías.





82


NOMBRE DE ASIGNATURA: Ampliación de Análisis Matemático





Nombre: Ampliación de Análisis

Matemático

Código: 490010








JUAN CARLOS MEDEM ROESICKE Análisis Matemático [email protected]

RENATO ALVAREZ NODARSE Análisis Matemático [email protected]


1. DESCRIPTORES

Ampliación de ecuaciones diferenciales. Sistemas de ecuaciones diferenciales. Resoluciones numéricas.

2. SITUACIÓN


El Plan de Estudios no establece ningún requisito para poder cursar esta asignatura.


Asignatura de carácter obligatorio en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, segundo cuatrimestre.


Asignaturas que se recomienda tener aprobadas antes de cursar ésta: Análisis Matemático I y II. Álgebra I

3. COMPETENCIAS





83




Referencia 1 2 3 4









diferentes fuentes






4. OBJETIVOS

Las clases teóricas tienen por objeto mostrar a los alumnos los resultados fundamentales de la materia con sus demostraciones

y ejemplos que faciliten su comprensión. En las clases prácticas se pretende que los alumnos adquieran una mejor comprensión

de los conceptos teóricos y aprendan a manejarlos y aplicarlos mediante la resolución de ejercicios y problemas.

5. Metodología:

Se presentarán las ecuaciones diferenciales ordinarias como instrumento para resolver problemas referidos a la dinámica de las

poblaciones, la economía, la epidemiología, teoría del control , la física y la ingeniería. Las ecuaciones en diferencias aritméticas

se presentarán como alternativa a veces más interesante o a la que nos vemos abocados a partir de los problemas que nos

plantean las ecuaciones diferenciales. Sólo después de haber abordado la resolución de problemas prácticos, se plantearán las

cuestiones teóricas.









DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura tiene cinco horas semanales de clase, tres de teoría y dos de problemas o prácticas.

Las clases teóricas tienen por objeto fijar los resultados fundamentales de la materia con sus demostraciones después de


84

trabajar distintos problemas. En las clases prácticas se pretende que los alumnos adquieran una mejor comprensión de los

conceptos teóricos y aprendan a manejarlos y aplicarlos mediante la resolución de ejercicios y problemas.


TEMA 1. Ecuaciones diferenciales ordinarias [EDOs] de primer orden.

TEMA 2. Sistemas de EDOs lineales de primer orden.

TEMA 3. EDOs lineales de orden n.

TEMA 4. EDOs lineales de segundo orden con coeficientes variables.

TEMA 5. Ecuaciones en diferencias aritméticas [EDAs].

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Elaydi, Saber N., . An introduction to difference equations /Saber N. Elaydi. . (1996.) . ISBN 0-387-94582-2 .

- Kelley, Walter G. . Difference equations :an introduction with applications /Walter G. Kelley, Allan C. Peterson. . (1991.) . ISBN

0-12-403325-3 .

- Simmons, George F. . Ecuaciones diferenciales :con aplicaciones y notas históricas /George F. Simmons , con un capítulo

sobre métodos numéricos de John S. Robertson. . 2a ed. [reimpr.] . (1999.) . ISBN 84-481-0045-X .

- Zill, Dennis G. . Ecuaciones diferenciales con aplicaciones de modelado /Dennis G. Zill. . 8a ed. . (2007.) . ISBN 9706861211 .

- Nagle, R. Kent; Saff, Edward B.; Snider, Arthur D. . Ecuaciones Diferenciales y problemas con valores en la frontera . 3ª . (2001)

. ISBN 968-444-483-4 .

- Braun, Martin, . Ecuaciones diferenciales y sus aplicaciones . (1990.) . ISBN 968-7270-58-6 .

- Kiseliov, Alexandr I. . Problemas de ecuaciones diferenciales ordinarias /A. Kiseliov, M. Krasnov, G. Makarenko. . 4a ed. .

(1984.) .

- López Rodríguez, Manuel . Problemas resueltos de ecuaciones diferenciales /Manuel López Rodríguez. . (2006.) . ISBN

84-9732-457-9 .


Se harán dos exámenes finales ordinarios (junio y septiembre) en las fechas fijadas

por la Junta de Centro . Además se realizarán dos pruebas voluntarias de carácter teórico práctico antes del examen final

de junio.

Se valorarán sobre 10 puntos. Los alumnos que obtengan al menos 5 puntos de media

aprobarán la asignatura con la calificación media obtenida en las pruebas voluntarias. Los demás deberán presentarse al

examen final ordinario de la asignatura.


Se harán dos exámenes finales ordinarios (junio y septiembre) en las fechas fijadas

por la Junta de Centro (23 de Junio y el 18 de Septiembre de 2008). Además se realizarán dos pruebas voluntarias de

carácter teórico práctico antes del examen final de junio.

Se valorarán sobre 10 puntos. Los alumnos que obtengan al menos 5 puntos de media

aprobarán la asignatura con la calificación media obtenida en las pruebas voluntarias. Los demás deberán presentarse al

examen final ordinario de la asignatura.



85

HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Exámenes Temario


Nº total de horas 44,00 88,00 29,00 58,00 4,00 -

1ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 1

4ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 2

7ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 3

9ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 2,00 Tema 3

10ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 4

13ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 3,00 6,00 2,00 4,00 0,00 Tema 5

15ªSemana 2,00 4,00 1,00 2,00 2,00 Tema 5


TEMA 1. Ecuaciones diferenciales ordinarias [EDOs] de primer orden.

Modelización mediante EDOs. EDOs de primer orden. Ecuaciones

separables y reducibles a ellas. Ecuaciones lineales y reducibles a ellas. Ecuaciones exactas y reducibles a ellas. Interpretación.

Problema de valor inicial. Teorema de existencia y unicidad.

TEMA 2. Sistemas de EDOs lineales de primer orden.

Sistemas de EDOs de primer orden. Sistemas lineales con coeficientes constantes. La matriz ex-

ponencial exp(A) y sus propiedades. Ejemplos y aplicaciones. Métodos de la variación de parámetros y de los coeficientes

indeterminados.

Problema de valores iniciales. Teorema de existencia y unicidad.

TEMA 3. EDOs lineales de orden n.

EDOs lineales de orden n y su relación con los sistemas de EDOs lineales de primer orden. EDOs

lineales homogéneas de coeficientes constantes. EDOs lineales completas. Métodos de la variación de parámetros y de los

coeficientes indeterminados. Reducción de orden. Transformada de Laplace.

TEMA 4. EDOs lineales de segundo orden con coeficientes variables.

Método de integración por series. Puntos regulares y singulares. La ecuación hipergeométrica de

Gauss. La ecuación de Bessel. Aplicaciones. La ecuación de tipo hipergeométrico y sus soluciones

polinómicas. Aplicaciones.

TEMA 5. Ecuaciones en diferencias aritméticas [EDAs].

Modelización mediante EDAs. EDAs de primer orden. Puntos fijos y criterios de estabilidad. Resolución de EDAs lineales.


86

Elementos

del Cálculo de Diferencias y Sumas. Sistemas autónomos. Sistemas periódicos.

Cadenas de Markov. Estabilidad en sistemas lineales y en aproximaciones lineales.




87


NOMBRE DE ASIGNATURA: Ampliación de Investigación Operativa





Nombre: Ampliación de Investigación

Operativa

Código: 490012








PEDRO LUIS LUQUE CALVO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

RAFAELA OSUNA GOMEZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Programación no lineal y programación entera. Modelos particulares.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, segundo cuatrimestre.


Es muy recomendable que el alumno haya superado la asignatura de Investigación Operativa.

3. COMPETENCIAS





88




Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Investigación operativa: Programación no lineal y programación entera.





89

Análisis de datos



























4. OBJETIVOS

El alumno debe aprender a modelizar problemas de optimización no lineal. El alumno debe aprender las técnicas de resolución de

problemas de Programación no lineal y Programación Entera, decidir qué técnica es la más apropiada, si se puede determinar el

óptimo de manera exacta o se debe recurrir a métodos numéricos, y hallar, según corresponda, la solución exacta o aproximada

del problema.

5. Metodología:










90





DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Cada semana se impartirán 2 horas de teoría y 2 de problemas o prácticas en el aula informática;


TEMA 1. Programación no lineal. Introducción.

TEMA 2. Programación no lineal. Métodos numéricos.

TEMA 3. Programación lineal entera. Métodos exactos y heurísticos.

TEMA 4. Programación lineal entera. Modelos y aplicaciones.

TEMA 5. Herramientas informáticas.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Rao, Singiresu S. . Engineering optimization :theory and practice /S. S. Rao. . 3rd ed. . (1996.) . ISBN 0-471-55034-5 .

- Hillier, Frederick S. . Introducción a la investigación de operaciones /Frederick Hillier, Gerald J. Lieberman. . 4a ed., 2a ed. en

español. . (1991.) . ISBN 968-451-447-6 .

- Winston, Wayne L. . Introduction to mathematical programming :applications and algorithms /Wayne L. Winston. . (1991.) .

ISBN 0-534-98398-7 .

- Everitt, Brian. . Introduction to optimization methods and their application in statistics /B.S. Everitt. . (1987.) . ISBN

0-412-29680-2 .



- Ríos Insúa, Sixto. . Investigación operativa : optimización /Sixto Ríos. . (1990.) . ISBN 84-87191-71-1 .

- Arthanari, T. S., . Mathematical programming in statistics /T.S. Arthanari, Yadolah Dodge. . Ed.1993. . (1993.) . ISBN

0-471-59212-9 .

- Phillips, Don T. . Operations research :principles and practice /A. Ravindran, Don T. Phillips, James J. Solberg. . 2nd ed. .

(c1987.) . ISBN 0471086088 .

- Luenberger, David G., . Programación lineal y no lineal /David G. Luenberger. . (1989.) . ISBN 0-201-64408-8 .

- Glover, Fred. . Tabu search /Fred Glover, Manuel Laguna. . 2nd printing. . (1998.) . ISBN 0-7923-9965-X .

8.2. Específica:

TEMA 1. Programación no lineal. Introducción. Bibliografía:

Arthanari, T.S., Dodge, Y. (1981) “Mathematical Programming in Statistics”. Wiley.

Carter, M.W., Price, C.P. (2001) "Operations Research. A practical introduction". Crc Press.

Hillier, F.S., Lieberman, G.J. (1991) “Introducción a la Investigación de Operaciones”. McGraw-Hill.

Ravindran A., Phillips D.T., Solberg J.J. (1987) "Operations Research. Principles and Practice". John Wiley & Sons (2ª edición).

Ríos, S. (1988) “Investigación Operativa. Optimización”. Ed. C. Ramón Areces.


91

Winston, W.L. (1991) “Introduction to Mathematical Programming”. PWS-Kent.

TEMA 2. Programación no lineal. Métodos numéricos. Bibliografía:

Everitt, B.S. (1987) “Introduction to Optimization methods and their application in Statistics”. Chapman and Hall.


Luenberger, D.E. (1989) “Programación Lineal y No Lineal”. Addison-Wesley Iberoamericana.

Ravindran A., Phillips D.T., Solberg J.J. (1987) "Operations Research. Principles and Practice". John Wiley & Sons (2ª edición).

Winston, W.L. (1994) “Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos”. Editorial de Iberoamérica SA de

CV.

TEMA 3. Programación lineal entera. Métodos exactos y heurísticos. Bibliografía:


Glover F., Laguna M. (1997) "Tabu Search". Kluwer Academic Publishers.


Rao S.S. (1996) “Engineering Optimization. Theory and Practice”. John Wiley & sons.

Ríos, S. (1988) “Investigación Operativa. Optimización”. Ed. C. Ramón Areces.

TEMA 4. Programación lineal entera. Modelos y aplicaciones. Bibliografía:

Arthanari, T.S., Dodge, Y. (1981) “Mathematical Programming in Statistics”. Wiley.

Everitt, B.S. (1987) “Introduction to Optimization methods and their application in Statistics”. Chapman and Hall.

Rao S.S. (1996) “Engineering Optimization. Theory and Practice”. John Wiley & sons.

Winston, W.L. (1994) “Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos”. Editorial de Iberoamérica SA de

CV.

TEMA 5. Herramientas informáticas. Bibliografía:

Material didáctico en http://www.informatica.us.es/~calvo/


Tutorial de solver para excel en http://www.solver.com/ y http://www.usd.edu/trio/tut/excel/

8.3. Observaciones:


92


http://www.informatica.us.es/~calvo/

http://www.solver.com/

http://www.usd.edu/trio/tut/excel/

http://www.ampl.com

ftp://ftp.gnu.org/gnu/glpk/






Durante el curso, el alumno entregará trabajos consistentes en resolución de uno o varios problemas.

En la última semana del cuatrimestre se les realizará además una prueba teórico-práctica.

La asignatura podrá superarse por dos procedimientos

a) Por curso, mediante la obtención de al menos un cinco en la nota obtenida entre los

trabajos y la prueba.

Valoración: Prueba 80%, Participación en clase 10%, Trabajos 10%

b) Examen que constará de cuestiones teóricas y prácticas. La calificación estará

comprendida entre 0 y 10 y se precisará al menos un cinco para aprobar la asignatura.

Valoración: Examen 100%.




Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 0,00 22,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1 y 2

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2 y 3

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3 y 4

13ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5


93



Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 0,00 22,00 0,00 0,00 4,00 -

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5


TEMA 1. Programación no lineal. Introducción.

Convexidad. Soluciones óptimas locales y globales. Algoritmos y su convergencia. Condiciones de optimalidad en problemas

sin y con restricciones.

TEMA 2. Programación no lineal. Métodos numéricos.

Métodos univariantes de búsqueda local. Métodos multivariantes de búsqueda local. Métodos de búsqueda global. Aplicaciones.

TEMA 3. Programación lineal entera. Métodos exactos y heurísticos.

Tipos de problemas. Relación con la Programación Lineal. Métodos de ramificación y acotación. Búsqueda local: métodos de

descenso. Templado simulado. Algoritmos genéticos.

TEMA 4. Programación lineal entera. Modelos y aplicaciones.

Problemas de mochila. Problemas de localización de plantas. Cubrimientos. Análisis de conglomerados.

TEMA 5. Herramientas informáticas.

Resolución de problemas de optimización en la hoja de cálculo Excel. Optimización en Matlab. Lenguajes de modelado

algebraico: AMPL.


Dado el número de alumnos, los resultados de los trabajos serán un indicador del avance del proceso de aprendizaje de los

estudiantes.




94


NOMBRE DE ASIGNATURA: Bases de Datos





Nombre: Bases de Datos

Código: 490014








ANDRES CORDON FRANCO Ciencias de la Comput. e Int. Artificial ETSII-H1.43 [email protected]

AGUSTIN RISCOS NUÑEZ Ciencias de la Comput. e Int. Artificial ETSII-E1.64 [email protected]


1. DESCRIPTORES

Sistemas de Gestión de Bases de Datos. El Modelo Relacional. El Lenguaje SQL. Normalización.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso.


Asignaturas afines: Informática, Ampliación de Informática.

3. COMPETENCIAS






95



Referencia 1 2 3 4







diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo



Compromiso ético






Liderazgo






Dominio de los conceptos contenidos en el temario.




Análisis de datos














96















4. OBJETIVOS

Conocer los conceptos fundamentales de los Sistemas de Gesión de Bases de Datos.

Diseño conceptual de Bases de Datos: El Modelo Entidad-Relación.

Diseño lógico de Bases de Datos: El Modelo Relacional.

Lenguajes de consultas y manipulación de datos: el Lenguaje SQL.

Organización racional de la informacion: Normalización en Bases de Datos.

Manejo de programas informáticos para la gestión de Bases de Datos.

5. Metodología:

Clases teóricas para introducir los aspectos de la asignatura, clases prácticas para ejercitarlos y trabajos, tanto individuales

como en grupo, del alumnado para profundizar en la comprensión de los conceptos y las técnicas básicas de la asignatura.







• Trabajo en grupo (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 10,00 + 0,00 = 10,00





DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Cada semana se impartirán dos horas de teoría y/o problemas (distribución: una hora de problemas


97

por cada dos de teoría) y dos horas de sesiones prácticas en el aula de informática. Además, se propondrá un trabajo a realizar

en grupos reducidos a lo largo del curso.


TEMA 1. Conceptos y definiciones básicas en Sistemas de Gestión de Bases de Datos.

TEMA 2. Diseño conceptual de Bases de Datos: el modelo Entidad-Relación.

TEMA 3. Diseño lógico de Bases de Datos: el modelo Relacional.

TEMA 4. Consultas y manipulación de datos: El lenguaje SQL.

TEMA 5. Normalización de Bases de Datos. Formas normales.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Miguel Castaño, Adoración de. . Concepción y diseño de bases de datos :del Modelo E-R al Modelo Relacional /Adoración de

Miguel Castaño, Mario Gerardo Piattini Velthuis. . (1993.) . ISBN 84-7897-083-5 .

- Silberschatz, Abraham. . Fundamentos de bases de datos . 5ç ed. . (2006.) . ISBN 8448146441 .

- Date, C. J. . Introducción a los sistemas de bases de datos :Volumen I. . 5a ed. . (1993.) . ISBN 0-201-51859-7 .

- Elmasri, Ramez. . Sistemas de bases de datos :conceptos fundamentales /Ramez Elmasri, Shamkant B. Navahte. . 2a ed. .

(1997.) . ISBN 0-201-65370-2 .

8.2. Específica:

Luque Ruíz, I. y Gómez Nieto, M. A. Diseño y Uso de Bases de Datos Relacionales (Editorial Ra-Ma, 1997)

Ullman, J. D. y Widom, J. Introducción a las Bases de Datos (Prentice Hall, 1999)

8.3. Observaciones:


http://www.cs.us.es/cursos/bd/






La evaluación por curso consta de exámenes teórico-prácticos. Asimismo, se considerarán los trabajos desarrollados durante el

curso y la participación activa en las sesiones académicas.

La evaluación ordinaria se corresponde con las convocatorias oficiales.


HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Trabajo en grupo Otras actividades Exámenes Temario

Segundo Semestre H Total H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 20,00 50,00 40,00 80,00 10,00 10,00 8,00 8,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1


98

HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Trabajo en grupo Otras actividades Exámenes Temario


Nº total de horas 20,00 50,00 40,00 80,00 10,00 10,00 8,00 8,00 4,00 -

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 Tema 3

8ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 Tema 3

9ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

13ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 2,00 2,00 2,00 2,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 2,00 2,00 2,00 2,00 0,00 Tema 5

15ªSemana 0,00 0,00 4,00 8,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 Tema 5


TEMA 1. Introducción.

Bases de datos e información estadística. Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD).

TEMA 2. El modelo Entidad-Relación.

Introducción al diseño conceptual de las bases de datos. El modelo Entidad-Relación. Jerarquías de generalización.

TEMA 3. El modelo de datos Relacional.

Introducción al diseño lógico de las bases de datos. Tablas y campos. Claves primarias y claves ajenas. Restricciones de

integridad. Paso del modelo Entidad-relación al relacional.

TEMA 4. Dinámica del modelo Relacional: el lenguaje SQL.

Consultas y manipulación de datos. El lenguaje SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado). Vistas, índices y optimización.

TEMA 5. Normalización en las bases de datos.

Conceptos fundamentales. Dependencia funcional. Formas Normales.


La asignatura es cuatrimestral. Las clases son teóricas (en el aula) y prácticas (en laboratorios) 50%. Realización de trabajos (de

manera individual y en grupos) en función del número de alumnos.




99


NOMBRE DE ASIGNATURA: Estadística Matemática II





Nombre: Estadística Matemática II

Código: 490017








JOSE FERNANDO LOPEZ BLAZQUEZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]

ANTONIO PASCUAL ACOSTA Estadística e Investigación Operativa [email protected]



1. DESCRIPTORES

Estimación paramétrica. Estimación por intervalos y contrastes de hipótesis. Inferencia no paramétrica.

2. SITUACIÓN






Es conveniente que el alumno domine los conceptos básicos de las asignaturas de Cálculo de Probabilidades, Teoría de la Probabilidad y

Estadística Matemática I.

3. COMPETENCIAS




100





Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









- Manejar los procedimientos que permiten, a partir de una muestra representativa y aleatoria de una población, inferir

resultados para toda la población.

- Identificar el modelo probabilísimo de un fenómeno aleatorio con base en el conocimiento de una muestra representativa de

sus resultados obtenidos a través de la experimentación.

- Manejar los conceptos, propiedades y resultados asociados a los problemas de estimación y de contrastes de hipótesis.


101

- 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.


- Diseño de experimencias


























4. OBJETIVOS

Continuando con los contenidos de la asignatura Estadística Matemática I, se sigue introduciendo los conomientos y

fundamentos teóricos de la Inferencia Estadística.

5. Metodología:

Las cuatro horas de clase semanales estarán divididas entre horas de teoría y horas de prácticas. En total, en media, a las

primeras le corresponderán aproximadamente 3 horas y a las segundas una hora a la semana.






102







1. Introducción a la Inferencia Estadística.

2. Muestreo en poblaciones normales.

3. Estimación puntual.

4. Estadísticos Suficientes.

5. Estimación y optimalidad.

6. Estimadores insesgados de mínima varianza.

7. Métodos de construcción de estimadores.

8. Estimación por intervalos de confianza.

9. Contraste de hipótesis paramétricas.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Rohatgi, Vijay K., . An introduction to probability theory and mathematical statistics /V. K. Rohatgi. . [reprint.] . (1988.) . ISBN

0-85226-744-4 .

- Pascual Acosta, A. y Moreno Rebollo, J.L. . Fundamentos de Estadística . (2006) . ISBN 84-8439-320-8 .


. 3rd ed. . (1974.) . ISBN 0-07-042864-6 .

- Rohatgi, Vijay K., . Statistical inference /Vijay K. Rohatgi. . (1984.) . ISBN 0471871265 pbk. : .

8.2. Específica:

1. Mood-Graybill-Boes. Introduction to theory of Statistics. Ed. McGraw-Hill

2. Rohatgi. Statistical Inference.Ed. Wiley.

3. Rohatgi. An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley

4. Fourgeaud-Fuchs. Statistique. Ed. Dunod

5. Roussas A First Course in Mathematical Statistics. Ed. Addison-Wesley

6. Martínez Almécija y otros. Inferencia estadística. Ed. Pirámide

7. Casas, J.M. Inferencia Estadística para Economía y Administración de Empresas. Ed. Centro de Estudios Ramón Areces.

8. Lehman. Theory of Point Estimation. Ed. Wiley


103






Todos los exámenes de esta asignatura constarán de una parte teórica y otra práctica. Las dos puntuarán sobre diez puntos. Para

superar el examen será necesario obtener al menos, una media de cinco puntos entre la nota de teoría y la de problemas y

siempre que en ambas se alcance al menos la calificación de tres puntos.

La parte teórica del examen consistirá en responder a preguntas explicadas en las clases teóricas y de cuestiones relacionadas

con la teoría, la parte práctica, consistirá en resolver problemas relacionados con las materias explicadas

En la convocatoria de Junio, previamente al examen, se realizará una prueba alternativa, en la última semana del periodo de

clases. A efectos de la calificación final de la asignatura, la prueba alternativa tendrá la misma consideración que el examen.


HORAS SEMANALES Teorí-a PrácticasTrabajo en grupos

reducidosExámenes Temario


Nº total de horas 48,00 120,00 16,00 32,00 0,00 5,50 4,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 1

2ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 2

3ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 2

4ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 3

5ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 3

6ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 4

7ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 4

8ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 5

9ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 5

10ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 6

11ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 6

12ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 7

13ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 8

14ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 8

15ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 9

16ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 TEMA 9

17ªSemana 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5,50 0,00 -

18ªSemana 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,00 -


1. Introducción a la Inferencia Estadística. Muestreo Aleatorio. Características muestrales. Propiedades. Función de Distribución

Empírica.


104

2. Muestreo en poblaciones normales. Distribución de la media y de la varianza muestral. Teorema de Fisher. Distribución de la

diferencia de medias. Distribución del cociente de varianzas.

3. Estimación Puntual. Error cuadrático medio. Estimadores insesgados. Estimadores consistentes. Propiedades.

4. Estadísticos Suficientes. Propiedades. Cantidad de Información de Fisher. Propiedades.

5. Estimación y Optimalidad. Cota de Frechet-Cramer-Rao. Estimadores Eficientes. Relación ente eficiencia y suficiencia.

6. Estimadores insesgados de mínima varianza. Unicidad. Teorema de Blackwell-Rao. Completitud. Teorema de Lehman-Scheffé.

7. Métodos de Construcción de Estimadores. Método de los Momentos. Método de la Máxima Verosimilitud.

8. Estimación por intervalos de confianza. Métodos de construcción de intervalos de confianza. Intervalos de confianza en

poblaciones normales. Intervalos de confianza asintóticos. Intervalos de confianza para la proporción.

9. Contraste de hipótesis paramétricas. Tipos de hipótesis. Región crítica y región de aceptación. Tipos de errores. Potencia del

contraste. Contraste de razón de verosimilitudes. Contrastes en poblaciones normales. Relación con los intervalos de confianza.


- Reuniones periódicas de seguimiento entre los profesores

- Reuniones con los alumnos en las horas de tutoria




105


NOMBRE DE ASIGNATURA: Metodología de la Programación





Nombre: Metodología de la Programación

Código: 490018








MARIA CARMEN GRACIANI DIAZ Ciencias de la Comput. e Int. Artificial [email protected]

FRANCISCO JESUS MARTIN MATEOS Ciencias de la Comput. e Int. Artificial [email protected]


1. DESCRIPTORES

Diseño y análisis de algoritmos. Algorithm analysis and design. Verificación de programas. Program verification.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en segundo curso, segundo cuatrimestre.


Es recomendable que el alumno haya cursado la asignatura obligatoria "Informática" de primer curso.

3. COMPETENCIAS






106



Referencia 1 2 3 4








Compromiso ético









Conocimientos básicos de Internet


Conocimientos básicos de tecnologías de programación en Internet

Organización de contenido hipertexto

Recuperación y gestión de la información

4. OBJETIVOS

Concienciar al alumno sobre la relevancia de las aplicaciones web y su uso en la actualidad, proporcionándole las herramientas y

conceptos necesarios para el desarrollo de las mismas.

5. Metodología:

Clases de teoría tipo "clase magistral" fomentando la participación de los alumnos.

Clases prácticas en las que se guía al alumno en la resolución de problemas.

Desarrollo de una aplicación real como trabajo de la asignatura.






• Evaluación Alternativa (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 6,00 + 9,00 = 15,00

• Trabajos (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 0,00 + 0,00 = 10,00



107



OTRAS: Sesiones académicas en el laboratorio

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura es fundamentalmente de carácter práctico. Las clases se impartirán (salvo excepciones)

en el laboratorio, donde se impartirán clases teóricas, complementadas con ejemplos prácticos, y clases prácticas, dedicadas al

desarrollo de ejercicios de programación.


Introducción al desarrollo de páginas WEB

Bloque I: HTML

Bloque II: JavaScript

Bloque III: PHP

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Castro, Elizabeth. . HTML for the World Wide Web visual quickstart guide :with XHTML and CSS /by Elizabeth Castro. . 5th ed. .

(c2003.) . ISBN 0321130073 (pbk.) .

- Negrino, Tom. . JavaScript for the World Wide Web : Visual QuickStart guide . (2003.) . ISBN 9780321194398 .

- Ullman, Larry . PHP for the World Wide Web /Larry Ullman. . (c2001.) . ISBN 0201727870 .

8.3. Observaciones:

Página de la asignatura: http://www.cs.us.es/cursos/mp



La evaluación de la asignatura se hará mediante pruebas escritas tipo test (40%) y trabajos prácticos (60%).

Las pruebas tipo test se evaluará contabilizando el número de respuestas correctas menos un tercio del número de respuestas

erróneas.


HORAS SEMANALES Teoría PrácticasEvaluación

AlternativaTrabajos Exámenes Temario


Nº total de horas 30,00 75,00 24,00 60,00 6,00 15,00 0,00 10,00 0,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Bloque I

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Bloque I

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Bloque I

4ªSemana 2,00 5,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Bloque I


108

HORAS SEMANALES Teoría PrácticasEvaluación

AlternativaTrabajos Exámenes Temario


Nº total de horas 30,00 75,00 24,00 60,00 6,00 15,00 0,00 10,00 0,00 -

5ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 Bloque I

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Bloque II





11ªSemana 2,00 5,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Bloque III





16ªSemana 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 10,00 0,00 Trabajo


Tema 0: Introducción al desarrollo de páginas WEB

Bloque I: HTML

Organización del documento. Organización del contenido. Tablas. Formularios.

Bloque II: JavaScript

Introducción. Lenguaje de programación. Eventos. Objetos del documento. Objetos predefinidos.

Bloque III: PHP

Introducción. Lenguaje de programación. Interacción con HTML. Funciones y librerías.


En el desarrollo de la asignatura a lo largo del cuatrimestre se expondrán los conceptos relativos a cada bloque. Se realizarán

evaluaciones intermedias al final de cada bloque y se propondrá un trabajo final en el que se tendrán que aplicar los contenidos

desarrollados a lo largo de todo el curso.




109


NOMBRE DE ASIGNATURA: Muestreo Estadístico II





Nombre: Muestreo Estadístico II

Código: 490020








JOSE A. MAYOR GALLEGO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

JUAN LUIS MORENO REBOLLO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

INMACULADA BARRANCO CHAMORRO Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Diseños muestrales con probabilidades variables. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerados. Diseños muestrales

complejos.

Sampling Designs with Varying Probabilities. Stratified Sampling. Cluster Sampling. Complex Sampling Designs.

2. SITUACIÓN






Es recomendable que el alumno domine los conceptos que se imparten en las asignaturas Cálculo de Probabilidades y Teoría de la

Probabilidad de primer curso y en Estadística Matemática I de segundo curso (primer cuatrimestre). Además, la asignatura es la continuación

de Muestreo Estadístico I, impartida en el primer cuatrimestre de segundo curso, por lo que es muy recomendable que el alumno haya


110

adquirido los conocimientos que se desarrollan en ésta.

3. COMPETENCIAS







Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Síntesis y representación de la información contenida en un conjunto de datos.


111

Representación gráfica y numérica de datos.

Selección y aplicación de las técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.

Diseño y análisis de los resultados de una encuesta.

Distinción entre estudios descriptivos e inferenciales.

Selección de los métodos de estimación más adecuados en función de sus propiedades

Utilización de técnicas de ajuste de modelos.

Utilización de software para el tratamiento de la información.

Aplicación del pensamiento estadístico y de la capacidad para enfrentarse a las distintas etapas de un estudio estadístico.




Análisis de datos



























4. OBJETIVOS

Decidir sobre la idoneidad de determinados diseños muestrales y estimadores

Fomentar el razonamiento inferencial

Análisis crítico de la ficha técnica de una encuesta.


112

5. Metodología:













DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura consta de cuatro horas semanales. De forma general se dedicarán dos horas semanales


“software”.


TEMA 1. Diseños muestrales con probabilidades variables.

TEMA 2. Diseños muestrales complejos

TEMA 3. Muestreo estratificado.

TEMA 4. Muestreo por conglomerados.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Fernández García, Francisco Ramón. . Ejercicios y prácticas de muestreo en poblaciones finitas /F. Ramón Fernández García, J.

Antonio Mayor Gallego. . (1995.) . ISBN 84-89607-15-X .

- Scheaffer, Richard L. . Elementos de muestreo /R.L. Scheaffer, William Mendenhall III, R. Lyman Ott . 6ç ed. . (D.L. 2006.) .

ISBN 8497324935 .

- Azorín Poch, Francisco. . Métodos y aplicaciones del muestreo /Francisco Azorín y José Luis Sánchez-Crespo. . (1986.) . ISBN

84-206-8099-0 .

- Sèarndal, Carl-Erik, . Model assisted survey sampling /Carl Sèarndal, Bengt Swensson, Jan Wretman. . (1992.) . ISBN

0-387-97528-4 .

- Lohr, Sharon L. . Muestreo : diseño y análisis /Sharon L. Lohr. . (2000.) . ISBN 970-686-017-7 .

- Fernández García, Francisco Ramón. . Muestreo en poblaciones finitas :Curso básico /F. Ramón Fernández García, J. Antonio

Mayor Gallego. . (1995.) . ISBN 84-89607-14-1 .

- Alba Fernández, M. Virtudes. . Muestreo Estadístico /M. Virtudes Alba Fernández, Nuria Ruiz Fuentes. . (2004.) . ISBN

84-95687-36-4 .

- Pérez López, César. . Muestreo estadístico :conceptos y problemas resueltos /César Pérez López. . (2005.) . ISBN


113

84-205-4411-6 .


8.3. Observaciones:


www.juntadeandalucia.es/institutodeestadistica

www.ine.es

www.cis.es







La evaluación se realizará a partir de la calificación obtenida en el correspondiente examen escrito (que constará de una parte

teórica y una práctica), y de un trabajo que se propondrá a lo largo del curso, de acuerdo al siguiente criterio:

Para aprobar la asignatura es necesario obtener al menos un cuatro en la calificación del examen y al menos un cinco en la nota

final. Para la nota final, la calificación del trabajo constituye el 30% y la calificación del examen el 70%.

Los alumnos podrán aprobar la convocatoria de Junio superando pruebas que se realizarán en el período de clases, y el trabajo

mencionado.




Trabajo de



Nº total de horas


TEMA 1. Diseños muestrales con probabilidades variables.

Estimador de Horvitz-Thompson. Diseños PIPS. Estimación de una razón. Estimador de Hájek.

Tema 2. Diseños muestrales complejos.

Muestreo estratificado y muestreo por conglomerados: conceptos básicos. Diseños muestrales complejos. Ponderaciones. Ficha

técnica de una encuesta.

Tema 3. Muestreo Estratificado.

Homogeneización de la población mediante estratos. Estimación. Diseño muestral aleatorio simple estratificado. Afijación.

Ganancia de precisión debida a la estratificación. Post-estratificación.

Tema 4. Muestreo por Conglomerados.

Muestreo por conglomerados en una etapa. Selección de conglomerados mediante muestreo aleatorio simple. Comparación con


114

el muestreo aleatorio simple sobre las unidades finales. Muestreo por conglomerados en dos etapas. Muestreo polietápico.



Reuniones con los alumnos en las horas de tutorías.





115


NOMBRE DE ASIGNATURA: Análisis Estadístico de Datos





Nombre: Análisis Estadístico de Datos

Código: 490021








MARIA DOLORES CUBILES DE LA VEGA Estadística e Investigación Operativa [email protected]

ANTONIO POZO CHIA Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Modelos multivariantes de reducción de datos. Modelos dinámicos elementales de análisis de datos. Programas de ordenador.

Aplicación a las técnicas de investigación social.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter obligatorio en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, primer cuatrimestre.


El alumno previamente para una mejor adquisición de conocimientos, destrezas y competencias, debiera haber cursado las asignaturas

Estadística Matemática y Estadística Descriptiva.

3. COMPETENCIAS




116





Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo






Compromiso ético







Liderazgo
















117
























4. OBJETIVOS

- Presentar métodos y técnicas estadísticas con objeto de que los alumnos adquieran la capacidad de analizar los datos

resultantes de cualquier experimentación y poder sacer conclusiones sobre el fenómeno aleatorio bajo estudio.

- Capacidad de aplicar estas técnicas en campos como la medicina, agricultura, biología, economía, medio ambiente, sociología,

etc.

- Desarrollar la capacidad de manejo de software estadístico adecuado y el uso de un lenguaje apropiado para comunicarse con

especialistas de otro campo.

5. Metodología:











118




OTRAS: - Sesiones prácticas en el aula de informática. - Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Se presentarán las técnicas para analizar los datos en sesiones teóricas y, posteriormente, se

desarrollará el estudios de casos prácticos reales a través de sesiones de problemas y a través de sesiones en el aula de

informática con software estadístico. En media, se asignará aproximadamente un 50% para las sesiones teóricas y otro 50%

para las sesiones de problemas y ordenador.


TEMA 1. Principios básicos del análisis estadístico de datos.

TEMA 2. Análisis de datos mediante paquetes estadísticos.

TEMA 3. Contrastes paramétricos: Optimalidad.

TEMA 4. Inferencia no paramétrica.

TEMA 5. Tablas de contingencia.

TEMA 6. Otras técnicas del análisis estadístico de datos.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Rohatgi, Vijay K., . An introduction to probability theory and mathematical statistics /V. K. Rohatgi. . (1976.) . ISBN

0-471-73135-8 .

- Pardo Merino, Antonio. . Análisis de datos con SPSS 13 Base /Antonio Pardo, Miguel Angel Ruiz. . (2005.) . ISBN 8448145364 .

- Du Toit, S. H. C. . Graphical exploratory data analysis /S.H.C. du Toit, A.G.W. Steyn, R.H. Stumpf. . (1986.) . ISBN 0-387-96313-8

.

Graphical methods for data analysis /John M. Chambers...[et al.] . (1983.) . ISBN 0-534-98052-X .

- Anderson, Alan J. B. . Interpreting data : a first course in statistics /Alan J. B. Anderson. . [reimp.] . (1990.) . ISBN

0-412-29570-9 .


. 3rd ed. . (1974.) . ISBN 0-07-042864-6 .

Modern methods of data analysis /edited by John Fox, J. Scott Long. . (1990.) . ISBN 0-8039-3366-5 .

- Gibbons, Jean Dickinson, . Nonparametric statistical inference /Jean Dickinson Gibbons. . 3rd ed., rev. and expanded. . (1992.)

. ISBN 0-8247-8661-0 .

- Barnett, Vic. . Outliers in statistical data /Vic Barnett and Toby Lewis. . 3rd ed. . (1994.) . ISBN 0-471-93094-6 .

- Altman, Douglas G. . Practical statistics for medical research /Douglas G. Altman. . (1991.) . ISBN 0-412-27630-5 .

- García Ferrando, Manuel, . Socioestadística: introducción a la estadística en Sociología /Manuel García Ferrando. . [1a ed., 3a

reimp.] . (1989.) . ISBN 8420680966 .

- Pérez López, César. . Técnicas estadísticas con SPSS 12 :aplicaciones al análisis de datos /César Pérez López. . (2005.) . ISBN

8420544108 .

- Lehmann, E. L. . Testing statistical hypotheses /E.L. Lehmann, Joseph P. Romano. . 3rd ed. . (c2005.) . ISBN 0387988645

(acid-free paper) .

8.2. Específica:

- Anderson, Alan J.B. (1990). Interpreting data: A first course in Statistics. Capman.

- Chambers, J.M. et al. (1983). Graphical Methods for Data Analysis. Wadsworth & Books.


119

- Du Toit et al. (1986) Graphical Exploratory Data Analysis. Springer Text in Statistics.

- Fox, J. (1990). Modern Methods of Data Analysis. Sage Publications.

- Gibbons,J.D. y Chakraborti, S. (1992).Nonparametric Statistical Inference. Dekker.

- Mood, A.M., Graybill, F.A., Boes, D.C. (1974). Introduction to the theory of statistics. John Wiley.

- Pardo A. Análisis de datos con SPSS 13. McGraw Hill.

- Rohatgi, V.K. (1976). An introduction to probability theory and mathematical statistics. John Wiley.






Durante el periodo de clases, se realizarán diferentes pruebas para cada tema o conjunto de temas. Estas pruebas consistirán en

exámenes en horas de clase y/o trabajos prácticos. Cada prueba será evaluada sobre un máximo de diez puntos. Los alumnos

que obtengan una calificación media, entre todas las pruebas, de al menos cinco puntos, siempre que en cada una de ellas

supere un mínimo de 4 puntos, tendrán la asignatura aprobada sin necesidad de realizar el examen correspondiente a la primera

convocatoria oficial.

Los alumnos que no aprueben, según los criterios anteriores, podrán presentarse al examen final. Cada examen constará de dos

partes: teoría y prácticas, siendo la nota global la media entre ambas partes, siempre que en cada una de las partes se supere la

calificación de 4 puntos sobre diez.



Seminarios

Otras

actividades

Trabajo en

grupos

reducidos

Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 0,00 0,00 0,00 6,00 6,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 0,00 0,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

3ªSemana 0,00 0,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

5ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

6ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

8ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema4

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

12ªSemana 1,00 2,50 3,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

13ªSemana 1,00 2,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6


120


Seminarios

Otras

actividades

Trabajo en

grupos

reducidos

Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 0,00 0,00 0,00 6,00 6,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

15ªSemana 3,00 7,50 1,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6


TEMA 1. Principios básicos del análisis estadístico de datos.

TEMA 2. Análisis de datos mediante paquetes estadísticos.

TEMA 3. Contrastes paramétricos: Optimalidad.

TEMA 4. Inferencia no paramétrica.

TEMA 5. Tablas de contingencia.

TEMA 6. Otras técnicas del análisis estadístico de datos.


Dar información completa a los alumnos para que de forma conjunta se realice un proceso de evaluación y ajuste a la finalización

de cada tema.

Reuniones periódicas del profesorado para evaluar el proceso.




121


NOMBRE DE ASIGNATURA: Estadística y Encuestas





Nombre: Estadística y Encuestas

Código: 490027








JUAN MANUEL MUÑOZ PICHARDO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

ANA MARIA MUÑOZ REYES Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Muestreo en poblaciones finitas. Diseño de una encuesta.

Finite population sampling. Survey design.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, primer cuatrimestre.


Para el desarrollo de la asignatura, se recomienda haber cursado las asignaturas: Estadística Descriptiva (Primer Curso), Muestreo

Estadístico I y Muestreo Estadístico II (Segundo Curso).

3. COMPETENCIAS



122






Referencia 1 2 3 4









diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo






Compromiso ético













Diseño y análisis de los resultados de una encuesta;

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).







123











4. OBJETIVOS

Potenciar en el alumno la capacidad de diseñar una encuesta en todas sus fases, siguiendo un procedimiento estructurado y por

etapas.

Desarrollar la capacidad de elegir adecuadamente el diseño muestral en cada situación real.

Desarrollar la capacidad de diseñar un cuestionario adecuado a la situación real.

5. Metodología:

Los contenidos se presentarán en sesiones teóricas, potenciando la participación del alumno en las mismas, y analizando

diferentes casos prácticos como inicio del contenido teórico. Se desarrollarán clases prácticas en el aula de encuestas (tanto

software como entrevistas telefónicas) y se realizarán trabajos en grupos reducidos (diseño, elaboración y realización de una

encuesta telefónica).









Sesiones académicas prácticas: [ ] Visitas y excursiones: [ ] Controles de lecturas obligatorias: [ ]

OTRAS: - Sesiones prácticas en el aula de encuestas. - Trabajo en grupos reducidos.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Los contenidos se presentarán en sesiones teóricas, potenciando la participación del alumno en las

mismas, y analizando diferentes casos prácticos como inicio del contenido teórico. Se desarrollarán clases prácticas en el aula

de encuestas (tanto software como entrevistas telefónicas) y se realizarán trabajos en grupos reducidos (diseño, elaboración y

realización de una encuesta telefónica). El Tema 9 " Estadísticas españolas basadas en las encuestas por muestreo", se irá

desarrollando a lo largo de los temas anteriores utilizando las mismas como casos prácticos e ilustración de los temas tratados.


124


TEMA 1. Preliminares.

TEMA 2. Etapas básicas de una encuesta por muestreo.

TEMA 3. El marco de una encuesta.

TEMA 4. Métodos para la recolección de datos.

TEMA 5. El cuestionario y su codificación.

TEMA 6. Muestreo por cuotas.

TEMA 7. Selección aleatoria de las unidades elementales.

TEMA 8. Tratamiento de la #no respuesta#.

TEMA 9. Estadísticas españolas basadas en las encuestas por muestreo.

TEMA 10.El método delphi.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Landeta, J. . El método Delphi. Una técnica de previsión para la incertidumbre. . Ariel. . (1999) .

- Azorín Poch, Francisco. . Métodos y aplicaciones del muestreo /Francisco Azorín y José Luis Sánchez-Crespo. . (1986.) . ISBN

84-206-8099-0 .

- Chevry, Gabriel R. . Práctica de las encuestas estadísticas /Gabriel-R. Chevry. . (1967.) .

- Babbie, Earl. . Survey research methods /Earl Babbie. . 2nd. ed. . (1990.) . ISBN 0-534-98196-0* .

- Kish, Leslie. . Survey sampling /Leslie Kish. . (1995.) . ISBN 0471109495 .


Telephone survey methodology /Robert M. Groves...[et al.] . (1988.) .

- Harold A. Linstone, Murray Turoff. . The Delphi method :techniques and applications . (1975.) .

- Aparicio Pérez, Félix. . Tratamiento informático de encuestas /Félix Aparicio Pérez. . (1991.) . ISBN 84-7897-038-X .

8.2. Específica:

- Aparicio, F. (1991) Tratamiento informático de Encuestas. Ra-ma.

- Azorín, F. Sánchez Crespo, J.L. (1986) Métodos y modelos del muestreo. Alianza Ed.

- Barbie, E. (1990) Survey research methods. Internt Student Edition.

- Cochran W.G. (1974) Técnicas de Muestreo. CECSA.

- Chevry, R.M. (1962) Prácticas de las Encuestas Estadísticas. Ed. Ariel.

- Groves, R.M. y otros (1988) Thelephone survey methodology. Wiely & Sons.

- Kish L. (1965) Survey Sampling. Wiley & Sons.

- Landeta, J. (1999). El método Delphi. Una técnica de previsión para la incertidumbre. Ed. Ariel.

- Linstone H.A., Turoff, M. (1987) The Delphi Method. Addison Wesley Publishing Comp. Inc.





Se realizará un examen escrito, al final del cuatrimestre. Para presentarse a este examen será imprescindible haber realizado un

trabajo práctico de la asignatura. Las condiciones del trabajo son las siguientes:

# Grupos de 10 alumnos, aproximadamente.

# Consistirá en el diseño y realización de una encuesta, así como la presentación de los resultados y conclusiones obtenidos,

mediante algún tratamiento de tipo informático.


125

Para la evaluación de este trabajo se tendrán en cuenta, entre otras, las siguientes cuestiones:

# Interés del tema.

# Planificación correcta del trabajo y definición clara de los objetivos

# Elaboración del cuestionario y buena presentación

# Aplicación de los conceptos tratados en clase y conocimientos adquiridos en otras asignaturas.

El examen escrito y el trabajo práctico puntuarán sobre diez puntos. La nota final será la media ponderada del examen (0.7), y el

trabajo (0.3). Para superarlo, dicha nota debe ser de al menos cinco puntos, siempre que la del examen escrito sea superior o

igual a 3 puntos.

Se realizará una prueba escrita final, bajo las mismas condiciones antes descritas, para aquellos alumnos que no hayan superado

la asignatura.



reducidosExámenes Temario

Primer Semestre H Total H Total H Total Total -

Nº total de horas 33,00 66,00 8,00 22,00 10,00 10,00 3,00 -

1ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

3ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 2,00 4,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 Tema 3

5ªSemana 2,00 4,00 0,00 2,00 1,00 1,00 0,00 Tema 3

6ªSemana 3,00 6,00 0,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

7ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

8ªSemana 2,00 4,00 0,00 4,00 2,00 2,00 0,00 Tema 5

9ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

10ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7

11ªSemana 3,00 6,00 0,00 2,00 2,00 2,00 0,00 Tema 7

12ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 8

13ªSemana 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 Tema 9

14ªSemana 2,00 4,00 0,00 2,00 1,00 1,00 0,00 Tema 10

15ªSemana 3,00 6,00 0,00 2,00 2,00 2,00 3,00 General


TEMA 1. Preliminares.

TEMA 2. Etapas básicas de una encuesta por muestreo.

TEMA 3. El marco de una encuesta.

TEMA 4. Métodos para la recolección de datos.

TEMA 5. El cuestionario y su codificación.

TEMA 6. Muestreo por cuotas.

TEMA 7. Selección aleatoria de las unidades elementales.


126

TEMA 8. Tratamiento de la #no respuesta#.

TEMA 9. Estadísticas españolas basadas en las encuestas por muestreo.

TEMA 10.El método delphi.



de cada tema.




127


NOMBRE DE ASIGNATURA: Introducción a la Inteligencia Artificial





Nombre: Introducción a la Inteligencia

Artificial

Código: 490029








MIGUEL ANGEL GUTIERREZ NARANJO Ciencias de la Comput. e Int. Artificial [email protected]


1. DESCRIPTORES

Búsqueda. Heurística. Planificación. Cálculo simbólico.

Search. Heuristics. Planning. Symbolic Calculus

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, primer cuatrimestre. En ella se estudian por

primera vez conceptos relacionados con la Inteligencia Artificial.


La asignatura no tiene prerrequisito previo, pero es recomendable haber cursado la asignatura "Informática" de primer curso.

3. COMPETENCIAS



128






Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









El alumno debe tener capacidad de abstracción y se capaz de modelizar problemas reales como problemas de espacio de

estados. Conocer los distintos algoritmos de búsqueda. Apreciar el papel de la heurística en la reducción de la complejidad

práctica de un proceso de búsqueda. Conocer otros aspectos básicos de la Inteligencia Artifical y su relación con otras

disciplinas.


129































4. OBJETIVOS

Aprender un lenguaje de programación en el que implementar algoritmos básicos de Inteligencia Artificial. Conocer el formalismo

de representación de problemas como espacios de estados. Conocer los distintos algoritmos de búsqueda. Conocer el papel de

la heurística como forma de incorporar información a las búsquedas. Conocer otros aspectos básicos de la Inteligencia Artificial.

5. Metodología:

La asignatura es cuatrimestral. Las clases serán teóricas, con exposición de los contenidos por parte del profesor, y prácticas

en el aula de informática, donde se alternarán la exposición de contenidos por parte del profesor con el desarrollo de ejercicios

por tparte del alumno.




130











DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Las clases serán teóricas y prácticas (en el laboratorio). Las 60 horas de clase se dividirán en 30

horas de clases teóricas y 30 horas de clases prácticas.



TEMA 2. El lenguaje de programación Prolog.

TEMA 3. Representación de problemas como espacios de estados.

TEMA 4. Técnicas básicas de búsqueda.

TEMA 5. Técnicas heurísticas de búsqueda.

TEMA 6. Procesamiento de Lenguaje Natural

TEMA 7. Aprendizaje

TEMA 8. Sistemas de planificación en inteligencia artificial.

TEMA 9. Razonamiento con incertidumbre.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Russell, Stuart J. . Artificial intelligence :a modern approach /Stuart J. RUssell and Peter Norvig ; contributing writers, John F.

Canny, Jitendra M. Malik, Douglas D. Edwards. . (1995.) . ISBN 0-13-360124-2 .

- Poole, David. . Computational intelligence :a logical approach /David Poole, Alan Mackworth, Randy Goebel. . (1997.) . ISBN

0-19-510270-3 .

- Rich, Elaine. . Inteligencia artificial /E. Rich. . (1988.) . ISBN 968-887-075-7 .

- Russell, Stuart J. . Inteligencia artificial : un enfoque moderno /Stuart J. Russell y Peter Norvig . (1996.) . ISBN 968-880-682-X .

- Nilsson, Nils J. . Inteligencia artificial :una nueva síntesis /Nils J. Nilsson. . (cop. 2001.) . ISBN 84-481-2824-9 .

- Bratko, Ivan. . Prolog : programming for artificial intelligence /Ivan Bratko. . 3rd ed. . (2001.) . ISBN 0-201-40375-7 .

8.2. Específica:

- Borrajo, D. y otros Inteligencia artificial: Métodos y técnicas (Centro de estudios Ramón Areces, 1993).

- Ginsberg, M. Essentials of Artificial Intelligence (Morgan Kaufmann Publishers, 1993).

- Luger, G.F. y Stubblefield, W.A. Artificial Intelligence (Structures and Strategies for Complex Problem Solving (3 edition)

(Addison{Wesley, 1997).

- Mira, J.; Delgado, A.E.; Boticario, J.G. y Díez, F.J. Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial (Sanz y Torres, 1995).


131

- Steele, G.L. Common Lisp the Language, 2nd edition http://www-2.cs.cmu.edu/

afs/cs.cmu.edu/project/ai-repository/ai/html/cltl/cltl2.html.

- Winston, P.R. Inteligencia artificial (3ª. ed.) (Addison-Wesley, 1994).







Hay dos sistemas de evaluación alternativos. La asignatura se evalúa mediante un examen teórico-práctico (incluyendo

examende prácrticas en el aula de informática) o bien mediante trabajos desarrollados durante el curso junto con controles

periódicos de adquisición de conocimientos.



reducidosOtras actividades

Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 0,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

2ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

4ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

5ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

8ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

9ªSemana 2,00 5,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

10ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

11ªSemana 2,00 5,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

12ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

13ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

15ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -



TEMA 2. El lenguaje de programación Prolog.

TEMA 3. Representación de problemas como espacios de estados.

TEMA 4. Técnicas básicas de búsqueda.


132

TEMA 5. Técnicas heurísticas de búsqueda.

TEMA 6. Procesamiento de Lenguaje Natural

TEMA 7. Aprendizaje

TEMA 8. Sistemas de planificación en inteligencia artificial.

TEMA 9. Razonamiento con incertidumbre.




133


NOMBRE DE ASIGNATURA: Modelos de la Investigación Operativa





Nombre: Modelos de la Investigación

Operativa

Código: 490030








EMILIO J. CARRIZOSA PRIEGO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

RAFAEL BLANQUERO BRAVO Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Teoría de Localización. Simulación. Teoría de colas. Modelos de inventario.

Location Theory. Simulation. Queueing Theory. Inventory Models.

2. SITUACIÓN






Se recomienda tener aprobadas las siguientes asignaturas: Investigación Operativa y Ampliación de Investigación Operativa.

3. COMPETENCIAS



134






Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









El alumno se enfrentará a problemas de modelado de situaciones reales en las que se debe tomar una decisión óptima. Una vez

modelado el problema y especificada su formulación matemática, se deberá seleccionar el método numérico adecuado para

determinar la solución óptima y deberá analizarse los problemas que pueden plantearse a la hora de implementar la solución.


135































4. OBJETIVOS

La asignatura tiene como objetivo analizar algunas aplicaciones de la Investigación Operativa en diversos campos, como son la

Localización de Servicios, la Gestión de Inventarios, la Teoría de Colas y el Transporte y Distribución de recursos. El análisis de

los modelos estudiados se realizará desde la óptica de la Programación Matemática y la Simulación de Sistemas.

5. Metodología:








136






DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura se imparte durante el primer cuatrimestre a razón de cuatro horas semanales. Con

carácter general, se dedicarán tres horas por semana al planteamiento de modelos y una a la resolución numérica de problemas

y a la implantación de algoritmos.


TEMA 1. Modelos de localización.

TEMA 2. Gestión de inventarios.

TEMA 3. Modelos con congestión.

TEMA 4. Modelos de transporte y distribución.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Fourer, Robert. . AMPL :a modeling language for mathematical programming /Robert Fourer, David M. Gay, Brian W. Kernighan.

. (2003.) . ISBN 0-89426-232-7 .

- Gross, Donald. . Fundamentals of queueing theory /Donald Gross, Carl M. Harris. . 3rd ed. . (1998.) . ISBN 0-471-17083-6 .

- Hillier, Frederick S. . Introducción a la investigación de operaciones /Frederick Hillier, Gerald J. Lieberman. . 5a ed., 3a ed. en

español. . (1991.) . ISBN 968-422-993-3 .

- Bartmann, Dieter. . Inventory Control :Models and Methods /Dieter Bartmann, Martin J. Beckmann. . (1992.) . ISBN

0-387-55820-9 .



Investigación operativa :modelos determinísticos y estocásticos /Sixto Ríos Insua... [et al.] . (D.L. 2004.) . ISBN 84-8004-666-X .

- Mathews, John H. . Métodos numéricos con MATLAB /John H. Mathews, Kurtis D. Fink ; traducción, Pedro José Paúl Escolano ;

revisión técnica, Antonio Fernández Carrión, Manuel Contreras Márquez. . 3a ed., reimp. . (2004.) . ISBN 8483221810 .

- Daskin, Mark S. . Network and discrete location :models, algorithms and applications /Mark S. Daskin. . (1995.) . ISBN

0-471-01897-X .

- Evans, James R. . Optimization algorithms for networks and graphs /James R. Evans, Edward Minieka. . 2nd ed., rev. and

expanded. . (1992.) . ISBN 0-8247-8602-5 .

- Salazar González, Juan José. . Programación matemática /Juan José Salazar González. . (2001.) . ISBN 84-7978-504-7 .

- Pazos Arias, José Juan. . Teoría de colas y simulación de eventos discretos/José Juan Pazos Arias, Andrés Suárez González,

Rebeca P. Díaz Redondo. . (2003.) . ISBN 84-205-3675-X .

8.2. Específica:

TEMA 1. Referencias bibliográficas:

- Daskin, M.S. Network and Discrete Location. Wiley, 1995.

- Evans, J.R., Minieka, E. Optimization Algorithms for Networks and Graphs, Marcel Dekker, 1992.


137


- Bartmann, D., Beckmann, M.J. Inventory Control: Models and Methods, Springer-Verlag, 1992.

- Hillier, F.S., y G.J. Lieberman. Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw-Hill, 2001.

- Winston, W.L. Investigación de Operaciones: Aplicaciones y algoritmos. Thomson, 2005.


- Gross, D.Y., y C.N. Harris. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley, 1998.

- Hillier, F.S., y G.J. Lieberman. Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw-Hill, 2001.

- Pazos, J.J., Suárez, A., Díaz, R.P. Teoría de colas y simulación de eventos discretos. Pearson Education, 2003.

- Winston, W.L. Investigación de Operaciones: Aplicaciones y algoritmos. Thomson, 2005.

TEMA 4. Referencia bibliográfica:

- Evans, J.R., Minieka, E. Optimization Algorithms for Networks and Graphs, Marcel Dekker, 1992.








En los exámenes oficiales de la asignatura el alumno tendrá que construir modelos y resolver numéricamente los problemas de

optimización resultantes. Alternativamente, el alumno podrá aprobar la asignatura antes de la realización del primer examen

oficial si supera las pruebas que se realizarán durante el curso, y que serán anunciadas en clase por los profesores con la debida

antelación.


HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Otras actividadesTrabajo de



Nº total de horas 30,00 75,00 30,00 52,50 0,00 4,50 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

4ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

8ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4


138

HORAS SEMANALES Teoría Prácticas Otras actividadesTrabajo de



Nº total de horas 30,00 75,00 30,00 52,50 0,00 4,50 0,00 0,00 4,00 -

12ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

13ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 3,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3


TEMA 1. Modelos de localización. Localización discreta: problemas de cubrimiento, de la p-mediana y del p-centro, problemas de

localización de plantas. Localización sobre grafos: métodos de discretización. Localización continua.

TEMA 2. Gestión de inventarios. Modelos determinísticos. Modelos estocásticos.

TEMA 3. Modelos con congestión. Modelos markovianos. Modelos no markovianos.

TEMA 4. Modelos de transporte y distribución. Problemas de rutas por arcos. El problema del viajante. Problemas de rutas de

vehículos.




139


NOMBRE DE ASIGNATURA: Modelos Lineales





Nombre: Modelos Lineales

Código: 490031








JUAN LUIS MORENO REBOLLO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

JOSE FERNANDO LOPEZ BLAZQUEZ Estadística e Investigación Operativa [email protected]



1. DESCRIPTORES

Modelos de regresión. Análisis de varianza y covarianza. Introducción al diseño de experimentos.

Regression Models. Analysis of variance and covariance. Introduction to the design of experiments.

2. SITUACIÓN






Es conveniente que el alumno domine los conceptos que se desarrollan en las asignaturas:

Cálculo de Probabilidades y Teoría de la Probabilidad, de primer curso, y Estadística Matemática I y II, de segundo curso.

3. COMPETENCIAS



140






Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









- Síntesis y representación de la información contenida en un conjunto de datos.

- Selección y aplicación de las técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.

- Selección y aplicación de los métodos de estimación más adecuados en función de sus propiedades.

- Aplicación de los procedimientos generales de contrastes de hipótesis.


141

- Apliación del modelo de regresión simple y análisis de la varianza.

- Validación de modelos.

- Manejo de software estadístico.































4. OBJETIVOS

Estudio de los modelos de regresión y de diseño de experimentos y la aplicación práctica de estos conceptos para la resolución

de situaciones reales.

5. Metodología:





142









OTRAS: - Sesiones prácticas en el aula de informática. - Seminarios.

DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: La asignatura consta de cinco horas semanales. De forma general se dedicarán tres horas semanales


#software# apropiado.


TEMA 1. Modelo de regresión lineal simple.

TEMA 2. Introducción al diseño estadístico de experimentos.

TEMA 3. Diseño de un factor completamente aleatorizado.

TEMA 4. Diseño en bloques.

TEMA 5. Diseños con más de dos factores.

TEMA 6. Análisis de la covarianza.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Weber, Donald C. . A first course in the design of experiments :a linear models approach /Donald C. Weber, John H. Skillings. .

(2000.) . ISBN 0-8493-9671-9 .


- Draper, N.R.; Smith, H. . Applied regresión análisis . (1.998) .

- Tejedor, F.J. . Cuadernos de Estadística: Análisis de la Varianza . (1.999) .

- Hinkelmann, Klaus, . Design and analysis of experiments /Klaus Hinkelmann, Oscar Kempthorne. . (1993.) . ISBN 0-471-55178-3

.

- Petersen, Roger G., . Design and analysis of experiments /Roger G. Petersen. . (1985.) . ISBN 0-8247-7340-3 .

- Kuehl, R.O. . Diseño de experimentos : principios estadísticos de diseño y análisis de investigación . (2.001) .

- Vicente, M.L.; Girón, P.; Nieto, C.; Pérez, T. . Diseño de Experimentos. Soluciones con SAS y SPSS . (2.005) .

- Montgomery, D.C. . Diseño y Análisis de Experimentos . (2.002) .

- Peña Sánchez de Rivera, Daniel. . Estadística :modelos y métodos /Daniel Peña Sánchez de Rivera. . [1a ed., reimp.] . (1987.) .

ISBN 84-206-8983-1 .

- Navidi, William. . Estadística para ingenieros /William Navidi ; traducción, Ana Elizabeth García Hernández ; revisión técnica,

Nicolás Gómez Castillo. . (2006.) . ISBN 0072841591 (Cd-Rom) .



143






Evaluación continua.

Durante el curso se realizarán diversas pruebas: teórico-prácticas (TP) y prácticas de ordenador (PO).

Las calificaciones globales de las pruebas TP y PO serán las medias de las correspondientes pruebas realizadas, siempre que

en cada una de ellas se obtenga al menos una calificación de 4. En este caso, la calificación final de la asignatura será: 0,7 TP +

0,3 PO.

Convocatorias Junio-Septiembre-Diciembre:

La evaluación final consistirá en un examen (que constará de una parte teórica y una práctica) y una práctica de ordenador.

La calificación final de la asignatura será: 0,7 E + 0,3 PO,

donde E y PO representan las calificaciones del examen y de la práctica de ordenador, respectivamente, si:

Las calificaciones de las partes teórico y práctica del examen son mayores o iguales a 3.

La calificación global del examen es al menos 4.

Aquellos alumnos que en la evaluación continua hayan obtenido al menos un 4 en TP podrán conservar esta calificación para la

convocatoria de Junio.

La calificación de PO de la evaluación continua se mantendrá para las convocatorias de Junio, Septiembre y Diciembre.




Trabajo de



Nº total de horas 36,00 90,00 30,00 60,00 9,00 9,00 0,00 7,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

4ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1 y 2

5ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

9ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3 y 4

10ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4, 5

12ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

13ªSemana 3,00 7,50 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5


144



Trabajo de



Nº total de horas 36,00 90,00 30,00 60,00 9,00 9,00 0,00 7,00 0,00 0,00 4,00 -

14ªSemana 1,00 2,50 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5, 6

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6


TEMA 1. Modelo de regresión lineal simple. Introducción a los modelos de regresión. Modelo de regresión lineal simple.

Estimación de mínimos cuadrados. Propiedades de los estimadores. Residuos y estimación de σ2. Teoría normal en el

modelo de regresión lineal simple. Estimación de máxima verosimilitud. Inferencia respecto de los parámetros. Estimación del

valor medio. Predicción de una nueva observación. Validación y diagnosis del modelo.

TEMA 2. Introducción al diseño estadístico de experimentos. Introducción. Conceptos y principios básicos del diseño de

experimentos. Clasificación de los diseños. Algunos diseños clásicos.

TEMA 3. Diseño de un factor completamente aleatorizado. Introducción. Análisis de un diseño completamente aleatorizado. Tabla

ANOVA. Diagnosis del modelo. Comparaciones múltiples. Modelo de efectos aleatorios. Determinación del tamaño muestral.

TEMA 4. Diseños en bloques. Concepto de bloque. Diseño en bloques aleatorizados completo. Análisis del modelo. Eficiencia

relativa del DBAC. Diseño en cuadrados latinos y grecolatinos. Diseño en bloques incompletos balanceados.

TEMA 5. Diseños con dos o más factores. Introducción. Modelo factorial de dos factores. Análisis del modelo. Algunos casos

especiales. Efectos aleatorios en un diseño con dos factores. Diseño con tres o más factores.

TEMA 6. Análisis de la Covarianza. Introducción. Modelo de la covarianza simple. Contraste de paralelismo. Otros modelos de

covarianza.


- Reuniones periódicas de seguimiento entre los profesores.

- Reuniones con los alumnos en las horas de tutorías.

- Reunión final de valoración del cumplimiento de objetivos.




145


NOMBRE DE ASIGNATURA: Análisis Multivariante





Nombre: Análisis Multivariante

Código: 490022








JOAQUIN A. GARCIA DE LAS HERAS Estadística e Investigación Operativa [email protected]

JUAN MANUEL MUÑOZ PICHARDO Estadística e Investigación Operativa [email protected]

MARIA DOLORES CUBILES DE LA VEGA Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Análisis de componentes principales. Análisis de correspondencia, factorial y de conglomerados. Correlación canónica. Análisis

discriminante.

Principal Components. Factor Analysis. Cluster Analysis. Canonical Correlation Analysis. Discrimination and Classification.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter obligatorio en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, segundo cuatrimestre.


El alumno previamente, para una mejor adquisición de conocimientos, destrezas y competencias, debiera haber cursado las asignaturas

Estadística Matemática y Modelos Lineales.

3. COMPETENCIAS


146







Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Texto a rellenar por el profesor: ver libro blanco como ayuda.



147



Análisis de datos



























4. OBJETIVOS

Presentar métodos y técnicas estadísticas multivariantes con objeto de que los alumnos adquieran la capacidad de modelar

fenómenos aleatorios descritos a través de vectores aleatorios.

Capacidad de aplicar estas técnicas en campos como la medicina, agricultura, biología, economía, sociología, psicología, medio

ambiente...,

Desarrollar la capacidad de manejo de software estadístico adecuado y el uso de un lenguaje apropiado para comunicarse con

especialistas en otros campos.

5. Metodología:

Cada semana se impartirán 2 horas de teoría y 2 de prácticas en aula de informática.

Cada tema será introducido con la presentación y análisis de un caso práctico.

En las horas prácticas se analizarán problemas y datos reales, en el aula de informática, a través del software adecuado.


148







• Trabajo en grupo reducido (Horas presenciales + Horas no presenciales = Total de horas): 6,00 + 0,00 = 6,00






DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Se presentarán los modelos en sesiones teóricas, y posteriormente se desarrollará el estudio de

casos prácticos reales a través de sesiones en el aula de informática con software estadístico. En media, se asignará

aproximadamente un 50% para las dos técnicas citadas. La utilización de las técnicas estadísticas multivariantes en campos tan

diversos como la medicina, agricultura, biología, economía, sociología, psicología, medio ambiente..., hace necesario que,

además de que los alumnos adquieran los conceptos teóricos, dominen la aplicación de las mismas a problemas reales. Para

ello, se facilitará al alumno el manejo de software estadístico adecuado y se le introducirá en el uso de un lenguaje apropiado

para comunicarse con especialistas en otros campos. Ello da lugar a que el desarrollo semanal sea el especificado

anteriormente.


TEMA 1. Introducción. Vectores y matrices aleatorias.

TEMA 2. Población normal multivariante. Distribuciones asociadas.

TEMA 3. Regresión lineal múltiple.

TEMA 4. Inferencia en poblaciones normales multivariantes.

TEMA 5. Análisis de componentes principales.

TEMA 6. Análisis factorial.

TEMA 7. Análisis discriminante.

TEMA 8. Análisis de conglomerados.

TEMA 9. Otras técnicas multivariantes.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:



- Peña, Daniel. . Análisis de datos multivariantes /Daniel Peña. . (2002.) . ISBN 84-481-3610-1 .

- Johnson, Richard A. . Applied multivariate statistical analysis /Richard A. Johnson, Dean W. Wichern. . 3rd ed. . (1992.) . ISBN

0-13-041773-4 .

- Cuadras Avellana, Carlos María. . Métodos de análisis multivariante /C. M. Cuadras. . 2a. ed. . (1991.) . ISBN 84-7665-771-4 .


149

8.2. Específica:

1. Anderson, T.W. (1984). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. John Wiley..

2. Dillon, W. and Goldstein, M. (1984). Multivariate Analysis. Methods and Applications. John Wiley.

3. Graybill, F.A. e Iyer, H.K. (1994). Regression Analysis. Concepts and Applications. Duxbury Press.

4. Hair-Anderson-Tatham-Bla (1999). Análisis multivariante. Prentice Hall.

5. Jobson, J.D. (1992). Applied Multivariate Data Analysis. Springer-Verlag.

6.Mardia, K.V. et al. (1979). Multivariate Analysis. Academic Press.

7.Seber, G.A.F. (1984). Multivariate Observations. John Wiley.

8.3. Observaciones:

Enlace de interés:

http://www.us.es/destadio/ Departamento de Estadística e Investigación Operativa.






Durante el periodo de clases, se realizarán diferentes pruebas para cada tema o conjunto de temas. Estas pruebas consistirán en

exámenes y/o trabajos prácticos. Cada prueba será evaluada sobre un máximo de diez puntos. Los alumnos que reúnan las

siguientes condiciones tendrán la asignatura aprobada sin necesidad de realizar el examen correspondiente a la primera

convocatoria oficial:

1. Tener como máximo una prueba suspensa. En sus caso, la calificación de ésta debe ser al menos de 3 puntos.

2. Obtener una calificación media, entre todas las pruebas, de al menos cinco puntos.

Los alumnos que no aprueben, según los criterios anteriores, podrán presentarse al examen de la convocatoria oficial que

publique Ordenación Académica o al resto de convocatorias oficiales del curso. Cada examen constará de dos partes: teoría y

prácticas, siendo la nota global la media entre ambas partes, siempre que en cada una de las partes se supere la calificación de

tres puntos sobre diez.




Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 6,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

8ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6


150



Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 6,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

11ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7

12ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 7

13ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 8

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 8

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 9


TEMA 1. Introducción. Vectores y matrices aleatorias.

TEMA 2. Población normal multivariante. Distribuciones asociadas.

TEMA 3. Regresión lineal múltiple.

TEMA 4. Inferencia en poblaciones normales multivariantes.

TEMA 5. Análisis de componentes principales.

TEMA 6. Análisis factorial.

TEMA 7. Análisis discriminante.

TEMA 8. Análisis de conglomerados.

TEMA 9. Otras técnicas multivariantes.



de cada tema.

Reuniones periódicas del profesorado para evaluar el proceso




151


NOMBRE DE ASIGNATURA: Computadores y Comunicaciones


DEPARTAMENTO: Tecnología Electrónica



Nombre: Computadores y Comunicaciones

Código: 490023








JORGE JUAN CHICO Tecnología Electrónica G0.60 ETSII [email protected]

JULIAN VIEJO CORTES Tecnología Electrónica G0.66 ETSII [email protected]


1. DESCRIPTORES

Evaluación y selección de equipos informáticos. Redes públicas. Servicios telemáticos.

2. SITUACIÓN


La asignatura es autocontenida, por lo que no se requieren conocimientos previos específicos.


Asignatura de carácter optativo en la Titulación, que se imparte en el tercer curso, segundo cuatrimestre. La asignatura se oferta también

dentro del programa de Libre Configuración de la Universidad.


El profesor atenderá tutorías en inglés tanto de forma presencial como telemática para aquellos alumnos que lo soliciten.

3. COMPETENCIAS





152




Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético












Arquitectura y funcionamiento del ordenador

Objetivo de los sistemas operativos

Representación digital de la información

Aplicaciones ofimáticas y multimedia

Redes TCP/IP y sus aplicaciones

Seguridad, cifrado y certificados digitales


Conversión entre formatos de información digital

Empleo de aplicaciones informáticas genéricas


153

Comunicación en Internet mediante diversos protocolos


Uso racional de la tecnología

Significado de los avances tecnológicos

Importancia de los estándares abiertos

4. OBJETIVOS

El objetivo principal de la asignatura es proporcionar a sus alumnos una idea clara y práctica del funcionamiento de los

ordenadores y las redes de ordenadores con especial énfasis en los sistemas operativos y las tecnologías y servicios de Internet.

5. Metodología:

La asignatura se articula en torno a diversas actividades docentes encaminadas a facilitar la asimilación de los contenidos

desde un enfoque práctico, el fomento de una actitud participativa y el desarrollo de una evaluación continuada y flexible. Estas

actividades son:

- Clases teorico-prácticas

- Clases de laboratorio

- Pruebas escritas

- Trabajos de laboratorio

- Actividades voluntarias

- Exámenes finales

Clases teorico-prácticas

En las clases teorico-prácticas se expondrán los contenidos reflejados en el programa teorico-práctico de la asignatura, así

como los procedimientos para la resolución de los problemas y cuestiones recogidos en los boletines de problemas.

Muchos conceptos se explican haciendo uso del ordenador por lo que algunas de estas clases podrán realizarse en aula

informática.

Clases de laboratorio

En las clases de laboratorio se desarrollará el programa de laboratorio de la asignatura, cuyo objeto es llevar a la práctica los

conceptos expuestos en las clases teorico-prácticas.

Estas clases tienen carácter obligatorio y se articularán en base a la técnica de laboratorio cerrado, esto es, el alumno asistirá a

las sesiones a unas horas asignadas previamente y estará dirigido por el profesor correspondiente.

Pruebas escritas

Las pruebas escritas, junto con los trabajos de laboratorio, son la base de la evaluación por curso, detallada más adelante.

Durante el curso se realizarán entre 3 y 6 pruebas consistentes en la realización de una o varias cuestiones y/o problemas de

aplicación de los conceptos expuestos en la asignatura, con las siguientes características:

Las pruebas escritas se realizarán en horario de clase y serán anunciadas por el profesor con al menos una semana de

antelación.

Las pruebas escritas tendrán una duración aproximada entre media y una hora.

El peso relativo de cada prueba en la evaluación de la asignatura puede variar en función de los contenidos de la misma.

Trabajos de laboratorio

En relación con las clases de laboratorio, el profesor propondrá la realización de ejercicios en clase así como de trabajos más


154

elaborados sobre los que el alumno deberá entregar una memoria en los plazos que se establezcan. Los ejercicios y trabajos

propuestos serán evaluados de forma ponderada en función de la relevancia de los mismos.

Actividades voluntarias

Durante el curso, el profesor podrá proponer actividades de carácter voluntario relacionadas con la asignatura: asistencia a

seminarios, trabajos monográficos, actividades en aula, etc. La participación en estas actividades será evaluada, contribuyendo

a la calificación final de la asignatura.

Exámenes finales

En cada convocatoria oficial de la asignatura se realizará un examen final que versará sobre los contenidos teóricos y prácticos

impartidos en la asignatura. Para los alumnos que no hayan superado las prácticas de laboratorio, podrá existir un examen final

de prácticas de laboratorio.













DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Cada tema comienza con una introducción donde, aparte de los contenidos específicos, se exponen

cuestiones transversales: aspectos sociales, económicos, etc. que son objeto de debate. Todas las clases se desarrollan en

aula informática. Los contenidos teóricos expuestos son puestos en práctica de forma inmediata por los alumnos en la misma

clase. Al final de cada bloque temático los alumnos deben realizar un conjunto de ejercicios de aplicación sobre el ordenador de

los contenidos expuestos.


Tema 1: Software y Sistemas Operativos

Tema 2: Administración de sistemas

Tema 3: Redes de ordenadores

Tema 4: Servicios de red

Tema 5: Seguridad y aplicaciones avanzadas

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:



155

- Peterson, Larry L. . Computer Networks :A Systems Approach /Larry L. Peterson . 2nd ed. . (2000.) . ISBN 1-55860-577-0 .

- Stallings, William. . Comunicaciones y redes de computadores /William Stallings. . 5a ed. . (1997.) . ISBN 84-89660-01-8 .

- Stallings, William. . Organización y arquitectura de computadores /William Stallings . 7a ed., reimp. . (2007.) . ISBN

9788489660823 .

- Tanenbaum, Andrew S. . Structured computer organization /Andrew S. Tanenbaum. . 5a ed. . (cop. 2006.) . ISBN 0-13-148521-0

.

8.3. Observaciones:

Página web de la asignatura: http://www.dte.us.es/docencia/fm/ccc

Historia de los Computadores. http://ei.cs.vt.edu/~history/

Enciclopedia General con excelentes artículos técnicos. http://www.wikipedia.org







Existen dos modalidades de evaluación: evaluación por curso y examen final. Los alumnos podrán optar por cualquiera de estas

modalidades o por ambas.

Evaluación por curso

Entre 2 y 4 pruebas teórico-prácticas realizadas en aula informática, calificadas en su conjunto entre 0 y 10. Esta calificación tiene

en cuenta la participación en clase y la evolución del alumno a lo largo del curso.

Examen final teórico-práctico

Examen teórico-práctico realizado en aula informática, calificado entre 0 y 10 puntos, correspondiente a cada convocatoria oficial

de la asignatura.




Trabajo de



Nº total de horas 30,00 60,00 30,00 75,00 0,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

1ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

4ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

7ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

9ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4


156



Trabajo de



Nº total de horas 30,00 60,00 30,00 75,00 0,00 6,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

11ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

13ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

15ªSemana 2,00 4,00 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5


Tema 1: Software y Sistemas Operativos

Teoría

Estructura del ordenador. Estructura del software. Concepto de sistema operativo. Tareas de los sistemas operativos. Historia de

los sistemas operativos

Aplicación

Historia de UNIX/GNU/Linux. Modelo de desarrollo de GNU/Linux. Distribuciones. Configuración del BIOS. Instalación del sistema

operativo. Inicio y parada del sistema. Interacción básica con GNU/Linux. Interfaz de comandos. Control de procesos. Acceso

remoto

Tema 2: Administración de sistemas

Teoría

Introducción. Monoprogramación/multiprogramación. Tiempo compartido. Sistemas multi-usuario. Acceso: autentificación y

permisos

Aplicación

Gestión de usuarios. Sistemas de archivos. Instalación/desinstalación de software. Configuración de la hora. Configuración de la

impresora. Configuración básica de la red. Configuración del entorno gráfico. Configuración de otros periféricos

Tema 3: Redes de ordenadores

Teoría

Redes de área local. Internet. Elementos de configuración de un ordenador en Internet. Puertos y servicios

Aplicación

Configuración del interfaz de red. Servicio de nombres. Utilidades para gestión de la red

Tema 4: Servicios de red

Teoría

Servicio de nombres de dominio. Páginas web. Correo electrónico. Servidores de ficheros

Aplicación

Instalación de un servidor web. Instalación de un servidor de correo: SMTP, POP, IMAP, etc.. Instalación y configuración de un

servidor de ficheros. Control de servicios de red

Tema 5: Seguridad y aplicaciones avanzadas

Teoría

Seguridad en redes. Filtros de paquetes: firewall. Traducción de direcciones IP (NAT)

Aplicación

Configuración de un servidor seguro. Configuración de un firewall. Conexión de intranets


157


Las pruebas parciales son la base del seguimiento del aprendizaje y del sistema de evaluación continua.

Aparte se propone:

- Receptividad a las opiniones de los alumnos.

- Evaluación del proceso por parte de los alumnos: encuestas.




158


NOMBRE DE ASIGNATURA: Economía


DEPARTAMENTO: Teoría Económica y Economía Política



Nombre: Economía

Código: 490025








ANTONIO MARTINEZ MONTERO Teoría Económica y Economía Política [email protected]


1. DESCRIPTORES

Introducción a la economía. Conocimientos básicos de macroeconomía. Modelos básicos.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, segundo cuatrimestre.

3. COMPETENCIAS







Referencia 1 2 3 4


159




diferentes fuentes


Trabajo en equipo






CONOCIMIENTOS DISCIPLINARES (SABER)

Adquirir los conocimientos básicos sobre el comportamiento de los agentes económicos y el funcionamiento de los mercados.

Comprender la teoría microeconómica para aplicarla al análisis de la realidad económica y empresarial.

El estudiante aprenderá los conceptos básicos, de escasez, teoría de la demanda, preferencia de los consumidores, teoría de la

utilidad, punto de equilibrio, elasticidad de la demanda, teoría de la producción, costes de producción, forma de estimación del

precio y análisis de los tipos de mercados.

El estudiante comprenderá que la microeconomía afecta a todo tipo de problema relacionado con la oferta y demanda de un

bien o servicio, en un mercado de competencia perfecta, mercado de monopolio puro, mercado de competencia

imperfecta.

OTRAS COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

Interés por el conocimiento de los problemas económicos de la sociedad en la que vive, por su valoración y solución con una

actitud crítica y reflexiva.

4. OBJETIVOS

Alcanzar unos conocimientos elementales pero claros de los basamentos de lo que es Economía.

5. Metodología:

En las clases teóricas, la metodología predominante será la clase magistral. Se hará uso de un manual de conocimientos

teóricos cuyo contenido se complementará con lecturas de actualidad económica y con otros manuales incluidos en la

bibliografía complementaria. Se realizarán, simultaneamente, sesiones de control donde los alumnos podrán autoevaluar el

ritmo de adquisición de sus conocimientos, destrezas y habilidades. Las clases prácticas consistirán en el planteamiento y

resolución de problemas en los que el alumno debe aplicar convenientemente sus conocimientos teóricos así como sus

habilidades relacionadas con el cálculo algebráico y diferencial, así como el adecuado manejo de los datos microeconómicos.









160


DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Las primeras sesiones serán fundamentalmente teóricas, pero con claros ejemplos prácticos

intercalados para una mayor comprensión de la teoría. Las últimas sesiones, si el nivel lo permite, serán básicamente ejercicios

a resolver por los alumnos haciendo uso de sus conocimientos teóricos.


BLOQUE 1 Introcuccion al concepto de Economía.

BLOQUE 2 Historia del pensamiento económico.

BLOQUE 3 Teoría del consumo.

BLOQUE 4 Teoría de la producción.

BLOQUE 5 Mercados y precios.

BLOQUE 6 Teoría de la distribución

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Samuelson, Paul Anthony, . Economía /Paul A. Samuelson, William D. Nordhaus ; traducción, Luis Toharia Cortés. . 12a ed. .

(1987.) . ISBN 8476151225 .

- Wonnacott, Paul. . Economía /Paul Wonnacott, Ronald Wonnacott. . 3a ed. . (1987.) . ISBN 84-7615-172-1 .

- Barber, William J. . Historia del pensamiento económico /William J. Barber ; version española de Carlos Solchaga y Gloria Barba

Bernabeu ; revisión de Pedro Schwartz. . 1a ed., 17a reimp. . (2005.) . ISBN 8420621013 .

- Lipsey, Richard G., . Introducción a la economía positiva /Richard G. Lipsey ; traducción y nota preliminar de J. Hortala Arau. .

11a ed., [3a reimp.] . (1989.) . ISBN 84-316-2357-8 .

- Dornbusch, Rudiger. . Macroeconomía /Rudiger Dornbusch, Stanley Fischer, Richard Startz ; traducción Esther Rabasco, Luis

Toharia . 9a ed. . (cop. 2004.) . ISBN 8448141814 .

8.2. Específica:

1. Lebon,C.; Economía.



Participación en clase: 80%

Examen: 20%




Nº total de horas


TEMA 1. El problema económico.


161

TEMA 2. Factores condicionantes de la actividad económica.

TEMA 3. El método de la ciencia económica.

TEMA 4. La organización económica.

TEMA 5. Historia del pensamiento económoco: Mercantilismo y Fisiocracia.

TEMA 6. Historia del pensamiento económico: principales representantes del pensamiento clásico.

TEMA 7. Historia del pensamiento económico: la escuela histórica y el Socialismo.

TEMA 8. Historia del pensamiento económico: la Economía Neoclásica y Keynesiana.

TEMA 9. Teoría del consumo I.

TEMA 10.Teoría del consumo II.

TEMA 11.Teoría del consumo III.

TEMA 12.Teoría de la producción I.

TEMA 13.Teoría de la producción II.

TEMA 14.Teoría de la producción III.

TEMA 15.Mercados y precios.

TEMA 16.Los monopolios.

TEMA 17.Competencia imperfecta y competencia oligopolista.

TEMA 18.Teoría de la distribución I.

TEMA 19.Teoría de la distribución II.


Reuniones periódicas entre los profesores que imparten la asignatura y asignaturas afines para evaluar el seguimiento del

proceso.




162


NOMBRE DE ASIGNATURA: Estadística Pública





Nombre: Estadística Pública

Código: 490026










1. DESCRIPTORES

La Estadística pública. Fuentes. Sistemas estadísticos regional, nacional y de la Comunidad Económica Europea. Estadísticas

económicas, demográficas y sociales

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter obligatorio en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, segundo cuatrimestre.


Haber cursado Estadística demográfica en segundo curso. Formación en acceso a internet y software de alto nivel.

3. COMPETENCIAS






163



Referencia 1 2 3 4







diferentes fuentes


Toma de decisiones


















Capacidad para acceder al conocimiento de la realidad a través de la información estadística pública.



Análisis de datos














164













4. OBJETIVOS

Capacitar al alumno para conocer los distintos sistema estadísticos públicos, actividades de los mismos, fuentes de datos y

acceso a las mismas, recuperación de estadísticas públicas, metainformación, elaboración de informes basados en las mismas.

5. Metodología:

Explicaciones teóricas. Acceso y localización de información en los distintos órganos estadísticos públicos autonómicos,

nacional y de la UE. Elaboración de prácticas sobre trabajos concretos relacionados con la estadística pública.













DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: El curso se desarrolla con clases teóricas y clases prácticas que incluyen trabajos con lenguaje de

alto nivel, paquetes informáticos, recuperación de datos, metodología y metainformación de estadísticas públicas sectoriales.

Elaboración de prácticas dirigidas basadas en los elementos anteriores. Elaboración de informes.



165

BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN.

TEMA 1. La Estadística Pública.

TEMA 2. Las fuentes estadísticas.Clasificaciones y Códigos

TEMA 3. El tratamiento de datos en la estadística pública.

BLOQUE 2: EL SISTEMA ESTADÍSTICO PÚBLICO.

TEMA 4. El Sistema Estadístico Nacional.

TEMA 5. El Sistema Estadístico de Andalucía (SEA).

TEMA 6. El Sistema Estadístico Europeo.

BLOQUE 3: LA PRODUCCIÓN Y DIFUSIÓN ESTADÍSTICA PÚBLICA.

TEMA 7. Las estadísticas demográficas.

TEMA 8. Las estadísticas sociales.

TEMA 9. Las estadísticas económicas.

TEMA 10. Las estadísticas de síntesis.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.2. Específica:

Legislaciones estadísticas de diarios oficiales y publicaciones de los órganos estadísticos públicos.

Direcciones web de los órganos estadísticos públicos autonómicos, nacional y de la UE.






Examen con requisito previo de realización y presentación de las distintas prácticas propuestas..




Trabajo de



Nº total de horas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -


BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN.

TEMA 1. La Estadística Pública.

Necesidad de información estadística en el ámbito público. Definiciones. La Estadística Pública en las distintas administraciones


166

.

TEMA 2. Las fuentes estadísticas. Clasificaciones y códigos.

Tipología de fuentes y características. Principales clasificaciones utilizadas en la estadística pública.

TEMA 3. El tratamiento de los datos en la estadística pública.

Herramientas diversas de uso en el tratamiento de datos, según fuentes.

BLOQUE 2: EL SISTEMA ESTADÍSTICO PÚBLICO.

TEMA 4. El Sistema Estadístico Nacional.

Regulación de la actividad estadística. La organización estadística de la Administración General del Estado. El Instituto Nacional

de Estadística (INE). La actividad estadística de la Comunidades Autónomas.

TEMA 5. El Sistema Estadístico de Andalucía (SEA).

Regulación de la actividad estadística. La organización estadística de Andalucía. El Instituto de Estadística de Andalucía (IEA). La

actividad estadística de las Consejerías.

TEMA 6. El Sistema Estadístico Europeo.

Los institutos nacionales de estadística (INEs). EUROSTAT. Los comités estadísticos. Coordinación internacional (OCDE, ONU,

OIT, etc.). Legislación. Los planes y programas estadísticos.

BLOQUE 3: LA PRODUCCIÓN Y DIFUSIÓN ESTADÍSTICA PÚBLICA.

TEMA 7. Las estadísticas demográficas.

Censos de población. Padrones municipales. Estadísticas de movilidad. Las estadísticas vitales. Proyecciones de población.

Otras estadísticas de población.

TEMA 8. Las estadísticas sociales.

Encuestas a hogares. Estadísticas del mercado de trabajo. Estadísticas sanitarias. Estadísticas educativas y de investigación.

Estadísticas medio-ambientales. Estadísticas culturales. Otras estadísticas sectoriales. Indicadores sociales.

TEMA 9. Las estadísticas económicas.

Los censos económicos. Las estadísticas agrarias. Precios y salarios. Transporte. Servicios. Contabilidad nacional y regional.

Tablas input/output. Otras estadísticas económicas.

TEMA 10. Las estadísticas de síntesis.

Anuarios. Boletines. Banco de datos. Internet. Otros productos de síntesis.


Trabajo de prácticas: revisión, corrección y control de prácticas y dos examenes-control a lo largo del cuatrimestre.




167


NOMBRE DE ASIGNATURA: Introducción a la Ingeniería del Conocimiento





Nombre: Introducción a la Ingeniería del

Conocimiento

Código: 490028








FERNANDO SANCHO CAPARRINI Ciencias de la Comput. e Int. Artificial [email protected]


1. DESCRIPTORES

Sistemas basados en el conocimiento. Knowledge Based Systems

2. SITUACIÓN


El Plan de Estudios no establece ningún prerrequisito para poder cursar esta asignatura


Asignatura de carácter optativo en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, segundo cuatrimestre.


La asignatura no tiene prerrequisitos, pero es recomendable haber cursado la asignatura "Informática" de primer curso.

3. COMPETENCIAS






168



Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









El alumno debe tener capacidad de abstracción y ser capaz de modelizar problemas reales. Debe dominar las herramientas para

diseñar e implementar sistemas basados en el conocimiento. Debe ser capaz de diseñar y estructurar una base de conocimiento

así como diversos motores de inferencia.




169


Análisis de datos



























4. OBJETIVOS

Aprender a diseñar sistemas basados en el conocimiento. Aprender un lenguaje de programación en el que implementar

sistemas basados en el conocimiento, tanto la base de conocimiento como el motor de inferencia. Conocer el desarrollo histórico

de los sistemas basados en el conocimiento, sus aplicaciones e interacción con otras materias. Conocer diversos sistemas de

adquisición del conocimiento. Aprender técnicas básicas y sistemas de aprendizaje automático.

5. Metodología:










170





DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Cada semana se impartirán 2 horas de teoría y 2 de prácticas que se repartirán entre clases de

problemas y prácticas en el aulas de informática


TEMA 1. Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento.

TEMA 2. Modelos Básicos de Representación del conocimiento.

TEMA 3. Modelos para representación del razonamiento complejo.

TEMA 4. Construcción de Sistemas de razonamiento.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Giarratano, Joseph C. . Expert systems :principles and programming : solutions manual /Joseph Giarratano, Gary Riley. . 2nd

ed. . (1994.) . ISBN 0-534-93745-4 .

- Maté Hernández, J. Luis. . Ingeniería del conocimiento : diseño y construcción de sistemas expertos /José Luis Maté Hernández,

Juan Pazos Sierra. . (1988.) . ISBN 950-9592-06-4 .

- Rich, Elaine. . Inteligencia artificial /E. Rich. . (1988.) . ISBN 968-887-075-7 .

- Lucas, Peter. . Principles of expert systems /Peter Lucas, Linda van der Gaag. . (1991.) . ISBN 0-201-41640-9 .

8.2. Específica:

1 D. Poole, A. Mackworth y R. Goebel. Computational Intelligence (A Logical Approach) Oxford University Press (1998).2. E.

Rich y K. Knight. Inteligencia Artificial (2ª Ed) McGraw-Hill Interamericana (1994)3. S. Russell y P. Norvig. Artificial Intelligence (A

Modern Approach) Prentice Hall International (1995)4. P.R. Winston. Inteligencia Artificial (3ª Ed.) Addison Wesley (1994)







Hay dos sistemas de evaluación alternativos. La asignatura se evalúa mediante un examen teórico-práctico (incluyendo examen

de prácticas en el aula de informática) o bien mediante trabajos desarrollados durante el curso junto con controles periódicos de

adquisición de conocimientos.



171



Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 6,00 6,00 0,00 6,00 0,00 0,00 4,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

2ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

3ªSemana 2,00 5,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

4ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

6ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

8ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

11ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

12ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

13ªSemana 2,00 5,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -

15ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -


TEMA 1. Introducción a los Sistemas Basados en el Conocimiento.

TEMA 2. Modelos Básicos de Representación del conocimiento:Introducción a los Sistemas Basados en Reglas.Sistemas de

reconocimiento de patrones.

TEMA 3. Modelos para representación del razonamiento complejo.Conocimientos estratégicos y de control.Agentes y Sistemas

Multiagentes.Razonamiento bajo incertidumbre. Razonamiento estadístico.

TEMA 4. Construcción de Sistemas de razonamiento.




172


NOMBRE DE ASIGNATURA: Teoría de la Decisión





Nombre: Teoría de la Decisión

Código: 490032








JOSE LUIS PINO MEJIAS Estadística e Investigación Operativa [email protected]

PASCUAL RUIZ CANALES Estadística e Investigación Operativa [email protected]


1. DESCRIPTORES

Modelos de decisión individual. Decisión bajo incertidumbre. Grafos de decisión. Decisión múltiple.

2. SITUACIÓN




Asignatura de carácter troncal en la Universidad de Sevilla, que se imparte en tercer curso, segundo cuatrimestre.


Si bien no es obligatorio, es muy recomendable que el alumno tenga afianzados los conocimientos que se imparten en las asignaturas de

Estadística Matemática-I y Estadística Matemática-II. Deberían también saber resolver los problemas básicos de Programación Lineal y No

Lineal.


Se realizarán las adaptaciones necesarias en caso de que existan estudiantes con necesidades especiales.

3. COMPETENCIAS


173







Referencia 1 2 3 4










diferentes fuentes


Toma de decisiones


Trabajo en equipo







Compromiso ético







Liderazgo









Conocimiento de las técnicas fundamentales de la Teoría de la Decisión, y su aplicación en el contexto estadístico.

Saber modelar y resolver problemas de toma de decisiones en situaciones de incertidumbre o riesgo, o en presencia de

múltiples agentes


174




Análisis de datos



























4. OBJETIVOS

Familiarizar al alumno con los métodos y modelos de la Teoría de la Decisión, y, en particular, de la Teoría de la Decisión

Estadística.

5. Metodología:

Los fundamentos de cada tema se expondrán en las clases teóricas, para el resto de contenido de cada tema se empleará una

metodología de "aprendizaje basado en la resolución de problemas".





175









DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN: Cada semana se impartirán, aproximadamente, dos horas de teoría y dos de problemas. Las clases de

problemas se impartirán en la forma de sesión académica de problemas o de sesión práctica en el aula de informática en

función del tipo de problemas a realizar.


TEMA 1. Decisión bajo incertidumbre.

TEMA 2. Decisión multicriterio.

TEMA 3. Decisión bajo riesgo.

TEMA 4. Introducción a la Estadística Bayesiana.

TEMA 5. Inferencia Bayesiana.

TEMA 6. Problemas de decisión secuenciales.

8. BIBLIOGRAFÍA

8.1. General:


- Bernardo, José Miguel. . Bayesian theory /José M. Bernardo, Adrian F.M. Smith. . (1994.) . ISBN 0-471-92416-4 .

- French, Simon. . Decision theory :an introduction to the mathematics of rationality /Simon French. . (1988.) . ISBN

0-470-20308-0 .

- Ríos Insua, Sixto. . Fundamentos de los sistemas de ayuda a la decisión /Sixto Ríos Unsua, Concepción Bielza Lozoya, Alfonso

Mateos Caballero. . (2002.) . ISBN 8478974946 .

- Ríos García, Sixto. . Procesos de decisión multicriterio /Sixto Ríos, Sixto Ríos-Insúa, María Jesús Ríos-Insúa. . (1989.) . ISBN

84-7754-037-3 .

- Infante Macías, Rafael. . Teoría de la decisión /Rafael Infante Macías. . 2a ed., 2a reimpr. . (1997.) . ISBN 84-362-0810-2 .

- Romero, Carlos, . Teoría de la decisión multicriterio :conceptos, técnicas y aplicaciones /Carlos Romero. . (1993.) . ISBN

84-206-8144-X .

- Fishburn, Peter C. . Utility theory for decision making /Peter C. Fishburn. . (1970.) .

8.2. Específica:

Tema 1: Referencias:

French S. (1986). Decisión Theory. Wiley & Sons.

García Aguado, J. (2002). Métodos de decisión: ejercicios resueltos. Pearson Educación.

Infante, R. (1975) Teoría de la Decisión. Unidades Didácticas de la UNED.


176

Ríos-Insúa, S., Bielza, C., y Mateos, A. (2002) Fundamentos de los Sistemas de Ayuda a la Decisión. Ra-Ma.





Ríos, S., Ríos-Insúa, M.J., Ríos-Insúa, S. (1989). Procesos de decisión multicriterio. EUDEMA.

Romero, C. (1993). Teoría de la decisión multicriterio. Alianza Universidad.

Tema 3: Referencias:.

Fishburn P.C. (1970) Utility Theory for decision making. Wiley.






Bernardo, J.M., Smith, A.F.M., (1994). Bayesian Theory. Wiley.




Bernardo, J.M., Smith, A.F.M., (1994). Bayesian Theory. Wiley.






177


Winston, W. (1987). Operations Research: Applications and Algorithms. Duxbury.

8.3. Observaciones:

Enlaces de interes :

http://alojamientos.us.es/destadio/Asignaturas/DE3TD.html

http://personal.us.es/jlpino






Existen dos procedimientos alternativos de evaluación. El examen final, de carácter teórico práctico, en el que se plantearán

cuestiones teóricas y la resolución de problemas (con o sin ayuda del ordenador) relacionados con los temas impartidos. Los

alumnos aprobados podrán mejorar su calificación, hasta un máximo de 2 puntos sobre 10, realizando trabajos individuales

complementarios, cuya temática será acordada con el profesor.

Alternativamente, se realizarán controles periódicos de adquisición de conocimientos, con un nivel de dificultad y estructura

similar al del examen final.



Seminarios

Trabajo de



Nº total de horas 24,00 60,00 30,00 60,00 8,00 8,00 0,00 0,00 8,00 -

1ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

2ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 1

3ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

4ªSemana 0,00 0,00 4,00 8,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

5ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 2

6ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

7ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 3

8ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

9ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

10ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

11ªSemana 0,00 0,00 2,00 4,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 4

12ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

13ªSemana 2,00 5,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 5

14ªSemana 2,00 5,00 2,00 4,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6

15ªSemana 0,00 0,00 4,00 8,00 2,00 2,00 0,00 0,00 0,00 Tema 6


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TEMA 1. Decisión bajo incertidumbre.

Ingredientes de los problemas de Decisión. Tablas de decisión. Criterios clásicos.

TEMA 2. Decisión multicriterio.

Relaciones binarias. Representación de preferencias. Homogeneización de columnas de una tabla de decisión. Agregación de

preferencias: métodos AHP; métodos de superación.

TEMA 3. Decisión bajo riesgo.

Utilidad esperada. Equivalente cierto. Métodos de construcción de la función de utilidad.

TEMA 4. Introducción a la Estadística Bayesiana.

Decisión con experimentación. Regla de Bayes. Métodos bayesianos de clasificación. Representaciones.

TEMA 5. Inferencia Bayesiana.

Estimación puntual. Contrastes de hipótesis.

TEMA 6. Problemas de decisión secuenciales.

Árboles de decisión. Métodos de clasificación no paramétricos: árboles de clasificación y regresión.


Periódicamente se reunirán los profesores de la asignatura. Se podrán realizar encuestas a los alumnos complementarias a las

que se realicen el departamento, el centro o la universidad.




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Colección de Guías Docentes para la titulación DIPLOMADO EN ...

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