1.PRESENTACIN DE LA ASIGNATURA

2.CONTEXTUALIZACIN EN EL PLAN DE ESTUDIOS

3.REQUISITOS PREVIOS REQUERIDOS PARA CURSAR LA ASIGNATURA

4.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

ASIGNATURA DE GRADO:

ESTADSTICA BSICA Curso 2013/2014

(Cdigo:61021045)

En esta asignatura se estudian los elementos esenciales de la Estadstica bsica, disciplina que aporta el rigor matemtico necesario para analizar los fenmenos aleatorios, que son los habituales en la Naturaleza. De hecho, se podra decir que la Estadstica es el lenguaje de la Naturaleza. Este estudio se har con la ayuda del paquete de libre distribucin R.

En esta asignatura se introducen, por primera vez, los conceptos y herramientas de la Estadstica. Se imparte en el primer semestre del Primer Curso del Grado en Matemticas y es una Materia Bsica que tiene asignados 6 crditos ECTS. En el contexto general del perfil profesional del Grado esta asignatura tiene como objetivo el adquirir los conocimientos tericos y aplicados bsicos de la Estadstica, algunos de los cuales sern estudiados con todo el rigor matemtico necesario en las asignaturas posteriores Clculo de Probabilidades I (primer cuatrimestre de segundo curso), Clculo de Probabilidades II (primer cuatrimestre de tercer curso) e Inferencia Estadstica (segundo cuatrimestre de tercer curso). El estudio de la asignatura ha de contribuir a la adquisicin de una serie de competencias especficas de la materia:

1. Conocimiento y dominio del paquete estadstico R, tanto en cuanto a su manejo general como en su aplicacin en los siguientes apartados. 2. Anlisis elemental de datos, tanto unidimensionales como bidimensionales, incluyendo su representacin grfica, determinacin de medidas

de posicin y dispersin, etc. 3. Estudio y anlisis del Espacio de Probabilidad como formalizacin matemtica de los fenmenos aleatorios. Clculo de Probabilidades. 4. Estudio y manejo de las propiedades de los Modelos Probabilsticos ms habituales. 5. Capacidad de realizar Inferencias Estadsticas basadas en estimadores puntuales y por intervalos. 6. Capacidad de disear y resolver con destreza Tests de Hiptesis tanto para el anlisis de una, dos o tres poblaciones. 7. Capacidad de establecer y contrastar Regresiones Lineales. 8. Capacidad de aplicar todas estas tcnicas a problemas reales. 9. Capacidad para el trabajo en equipo.

No se requiere formacin previa para cursar esta asignatura; en principio debe ser suficiente contar con una buena asimilacin de los conocimientos matemticos adquiridos en la etapa educativa anterior, y una capacidad de expresin escrita y oral adecuada al nivel universitario.

Las nuevas enseanzas de Grado surgidas a partir del acuerdo de Bolonia transfieren el centro de gravedad del aprendizaje del profesor, como era hasta ahora en las Licenciaturas, al alumno el cual debe cambiar su mentalidad en cuanto a que ahora ya no debe basar su aprendizaje en la memorizacin de conocimientos, sino tambin en la prctica de los conceptos adquiridos. As, no slo deber aprender Tests de Hiptesis, un Mtodo Estadstico que contiene el Programa de la asignatura, sino que deber aprender a utilizarlos: es decir, deber aprender en qu consiste este mtodo pero deber aprender a modelizar un problema real en el que aplicar esta tcnica y deber aprender a ejecutarla con R. se es el

5.CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA

6.EQUIPO DOCENTE

7.METODOLOGA Y ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

concepto del nuevo crdito ECTS. Con estas premisas, al finalizar el curso, el alumno obtendr una formacin que se sustenta, esencialmente, en los siguientes resultados de aprendizaje:

1. Adquisicin de un buen conocimiento de R, en especial de su aplicacin como herramienta de ejecucin de las tcnicas enunciadas en el Programa de la asignatura.

2. Saber representar y resumir de datos. 3. Saber manejar y calcular probabilidades. 4. Saber qu es un Estadstico y cmo se obtiene su distribucin en el muestreo. 5. Estudio de las distribuciones en el muestreo ms destacadas. 6. Conocer en qu consisten los Intervalos de Confianza y cmo se obtienen. 7. Saber qu es un Test de Hiptesis, su construccin y su aplicacin. 8. Conocer y entender los principales Mtodos no Paramtricos. 9. Adquirir un conocimiento de cundo, por qu y en qu condiciones se aplican las tcnicas del Anlisis de la Varianza.

10. Conocer qu significa y cmo se aplica un Anlisis de la Regresin Lineal. 11. Saber aplicar todas estas tcnicas al caso de datos reales, a nivel de ejercicios simples.

La asignatura se dedica al estudio de la Estadstica Bsica y se ha estructurado en 10 temas. El primero de ellos tiene por objeto aprender a manejar R, ya que en el resto del libro se irn resolviendo ejemplos con la ayuda de este software. Se estudian a continuacin tres temas bsicos: el Estadstica Descriptiva y dos de Clculo de Probabilidades. En el Tema 5 se inicia la Inferencia Estadstica con el estudio de los principales estadsticos a utilizar en las diversas situaciones planteadas. Los Intervalos de Confianza se estudian en el Tema 6 y los conceptos elementales de Tests de Hiptesis (la herramienta estadstica ms empleada, sin ninguna duda), se estudian en el Tema 7. Estos tests de hiptesis estudiados en el Tema 7 requieren habitualmente de la normalidad de los datos para poder ser utilizados. En el Tema 8 estudiamos tests, denominados no paramtricos, que no requieren de esta suposicin. Los dos ltimos temas abordan dos de las aplicaciones ms comunes de la Inferencia Estadstica; se trata del Anlisis de la Varianza, estudiado en el Tema 9, y del Anlisis de la Regresin, analizado en el Tema 10. PROGRAMA

1. Introduccin al R. 2. Estadstica Descriptiva. 3. Probabilidad. 4. Modelos Probabilsticos. 5. Estimadores. Distribucin en el muestreo. 6. Intervalos de Confianza. 7. Contraste de hiptesis. 8. Contrastes no paramtricos. 9. Anlisis de la Varianza.

10. Regresin Lineal y Correlacin.

ALFONSO GARCIA PEREZ

El modelo de enseanza a distancia, propio de la UNED, se basa en la interaccin entre el estudiante, el equipo docente de la Sede Central y el profesor tutor del centro asociado. El alumno ha de realizar un trabajo personal y regular de estudio a partir de los materiales que se le proponen por el equipo

8.EVALUACIN

docente. Deber iniciarse con la lectura de las orientaciones generales de esta gua de estudio y con las particulares de la asignatura; despus, ir estudiando cada uno de los temas del programa que aparecen en el Texto Base de la asignatura. Es de destacar que el alumno debe empezar a manejar R puesto que al ir estudiando los temas del Programa, podr ir ejecutndolos a la vez con R. En los nuevos Grados ya no tiene sentido el preparar la asignatura unos das antes del examen sino que el alumno deber trabajar de forma regular, para lo que el equipo docente le propondr una serie de actividades, base de la Evaluacin Continua. Para el estudio de los temas, dispondr, adems del Texto Base, de dos textos de problemas resueltos que constituirn las Pruebas de Autoevaluacin. Es muy recomendable que inicie el estudio de cada tema visionando el vdeo de introduccin que aparece en el Curso Virtual, lea las introducciones y motivaciones de la segunda parte de la Gua de Estudio, pasando despus al estudio detallado de cada tema segn el Texto Base. Despus, es muy recomendable que el alumno haga varios ejercicios resueltos del tema de entre los que aparecen en los dos textos de problemas resueltos o en el Curso Virtual. Tambin contar con otras ayudas en el Curso Virtual, dems de los vdeos de introduccin a los temas o las Pruebas de Autoevaluacin, tales como orientaciones didcticas, un glosario de trminos, temas adicionales de los que no ser evaluado pero le servirn de introduccin a cuestiones que estudiar en cursos posteriores, etc. En el Centro Asociado en el que est matriculado, seguramente tendr la posibilidad de asistir a las tutoras presenciales, donde el profesor tutor le brindar una ayuda al estudio en forma de explicaciones, resolucin de dudas y ejercicios prcticos. No obstante, el Equipo Docente pone especial nfasis en el Curso Virtual en donde habr Foros generales, Foros de contenidos de la asignatura clasificados por temas, Chats, etc. La resolucin de dudas o comentarios sobre la materia del programa se efectuar a travs de los tutores y del equipo docente, por medio de consultas directas, por los cauces existentes, correo postal, correo electrnico, telfono, video-conferencia y, especialmente, a travs del Curso Virtual. Para la realizacin de todas las actividades que constituyen el estudio de la asignatura, el estudiante deber organizar y distribuir su tiempo de forma personal y autnoma, adecuada a sus necesidades y deseos. Es recomendable que del tiempo total necesario para la asignatura se dedique, al menos el 60 70 %, al estudio de los contenidos del programa, reservando el resto para la lectura de las instrucciones y gua didctica, la realizacin de prcticas, actividades complementarias y asistencia a tutoras. Una de las caractersticas de los nuevos Grados es que el alumno debe aprender a aprender. Las enseanzas del siglo XXI ya no son estancas ni limitadas. Lo que se ensea en un curso, en muchas ocasiones, slo le llevar a lugares en donde le aparecern otras puertas que le lleven a otras cuestiones. En este sentido, en el Curso Virtual el alumno dispondr de temas adicionales de Estadstica (no incluidos en el Temario del curso y, por tanto, no evaluables) que tratarn de motivarle y abrirles otras puertas ms all de lo que pueda aprender en un cuatrimestre y que le vendrn bien como antesala de otras cuestiones de Estadstica que aprender con ms profundidad a lo largo del Grado.

La evaluacin de los conocimientos de esta asignatura se llevar a cabo de acuerdo con dos opciones: Modalidad A (Evaluacin Continua): Aprendizaje con el apoyo de actividades prcticas, cuya evaluacin ser tenida en cuenta en la calificacin final con un mximo del 20% de la nota. Modalidad B: Aprendizaje sin la realizacin de tales actividades, en cuyo caso la evaluacin final depender en su totalidad de la Prueba Presencial pudiendo obtener igualmente la mxima calificacin de 10 puntos. En la Modalidad A, los alumnos debern realizar una serie de ejercicios de Estadstica con R, cuyos enunciados estarn disponibles en el Curso Virtual. Estos ejercicios debern ser entregados antes del 10 de Enero obligatoriamente en el Curso Virtual. Se ruega entregar en un formato fcil de acceder como por ejemplo pdf. Los Tutores debern de haber calificado estas pruebas con una nota de 0 a 10 (que ponderadas en la nota final por 02 slo sumarn la calificacin de la Prueba Presencial entre 0 y 2) antes del final de la primera semana de las pruebas presenciales. Y, como mucho, al comienzo de la segunda semana de pruebas presenciales los alumnos pueden haber reclamado al Tutor por la nota con la que les calific, de manera que estas calificaciones sern definitivas al final de la segunda semana de exmenes. Las calificaciones as obtenidas se sumarn a la de la Prueba Presencial, si en sta se obtuvo una puntuacin de 4 o ms puntos, truncando a 10 aquellas notas que superen este valor. As, el alumno podr obtener hasta una calificacin de 10 puntos. No obstante, para obtener una calificacin de Matrcula de

9.BIBLIOGRAFA BSICA

10.BIBLIOGRAFA COMPLEMENTARIA

Honor deber haber obtenido un 10 en la Prueba Presencial. Por ejemplo, si un alumno obtiene un 1 en la Evaluacin Continua y un 4 en la Prueba Presencial, su calificacin final ser de 5; si obtiene un 1 en la Evaluacin Continua y un 10 en la Prueba Presencial, su calificacin final ser de 10 (MH); si obtiene un 2 en la Evaluacin Continua y un 35 en la Prueba Presencial, su calificacin final ser de 35; si obtiene un 1 en la Evaluacin Continua y un 9 en la Prueba Presencial, su calificacin final ser de 10. La realizacin de los ejercicios propuestos ser similar a la indicada en los textos de problemas recomendados aunque siempre deber ser efectuada con el programa de libre distribucin R. Dichos ejercicios slo sern evaluados si se presentan antes de la fecha lmite sealada anteriormente, de modo que si se envan fuera de plazo, los alumnos pasarn a la modalidad B. En la Modalidad B, los alumnos, bien por no realizar los ejercicios propuestos o bien por no entregarlos en las fechas previstas, se presentar directamente a evaluacin final, mediante la realizacin de la Prueba Presencial. Los estudiantes que opten slo por realizar la Prueba Presencial final, obtendrn la calificacin definitiva con arreglo a la nota obtenida en la misma. Todos los alumnos (tanto de la Modalidad A como de la Modalidad B) debern realizar la Prueba Presencial de todos los temas del programa. Las Pruebas Presenciales constarn de unos problemas del estilo de los ejemplos del Texto Base y de los problemas resueltos de los dos textos de problemas recomendados, aunque en la Prueba Presencial debern resolverlos sin la ayuda de R y slo con la ayuda de una calculadora no programable y de la Adenda Frmulas y Tablas Estadsticas, esta ltima con objeto de no tener que memorizar muchas frmulas.

Comentarios y anexos:

El Texto Base de la asignatura es

Estadstica Bsica con R, de Alfonso Garca Prez (2010). Editorial UNED, coleccin Grado (cdigo 6102104GR01A01). Adems, el alumno podr utilizar en la Prueba Presencial la Adenda

Frmulas y tablas estadsticas, de Alfonso Garca Prez (1998). Editorial UNED, coleccin Adendas (cdigo 41206AD01A01).

ISBN(13): 9788436236873 Ttulo: FRMULAS Y TABLAS ESTADSTICAS (1 ed.) Autor/es: Garca Prez, Alfonso ; Editorial: Universidad Nacional de Educacin a Distancia

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ISBN(13): 9788436260939 Ttulo: ESTADSTICA BSICA CON R Autor/es: Alfonso Garca Prez ; Editorial: Editorial UNED

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11.RECURSOS DE APOYO

12.TUTORIZACIN

Comentarios y anexos:

Los dos libros de problemas resueltos, que contienen numerosas Pruebas de Autoevaluacin y que son los recomendados para la Evaluacin Continua, son

Problemas Resueltos de Estadstica Bsica, de Alfonso Garca Prez. (1998). Editorial UNED, coleccin Educacin Permanente (cdigo 84011EP31A01). Ejercicios de Estadstica Aplicada, de Alfonso Garca Prez (2008). Editorial UNED, coleccin Cuadernos de la UNED (cdigo 0135284CU01A01).

ISBN(13): 9788436237658 Ttulo: PROBLEMAS RESUELTOS DE ESTADSTICA BSICA (1) Autor/es: Garca Prez, Alfonso ; Editorial: UNED

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ISBN(13): 9788436255478 Ttulo: EJERCICIOS DE ESTADSTICA APLICADA Autor/es: Alfonso Garca Prez ; Editorial: Editorial UNED

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Los estudiantes dispondrn en la biblioteca de su Centro Asociado de la bibliografa bsica recomendada y, al menos, de parte de la bibliografa complementaria. El Curso Virtual ser una herramienta fundamental para el contacto del alumno con el profesor-tutor y el equipo docente. Si el Centro Asociado lo solicita y el equipo docente lo considera necesario, se realizarn sesiones de videoconferencias o presenciales.

La forma habitual de comunicacin entre los alumnos y el Equipo Docente ser a travs del Curso Virtual. En l podrn formular los alumnos consultas a cualquier hora y en cualquier da, las cuales sern atendidas en un tiempo muy breve, consultas que pueden servir a otros alumnos del curso. Si algn alumno/a quiere tratar algn tema ms privado, como por ejemplo la revisin de su examen, puede utilizar mi e-mail agar-per@ccia.uned.es Aunque seguramente estar en mi nmero de telfono, 91 398 72 51, de lunes a jueves de 9:30 a 13:30 y, adems, los jueves por la tarde de 4 a 7, el horario oficial de guardia es Martes de 9:30 a 13:30 horas durante el primer cuatrimestre.

Si quiere una consulta presencial en mi despacho 104 de la Facultad de Ciencias, es imprescindible que pida hora en el telfono o e-mail anteriores.