Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2019_20
Asignatura ESTADÍSTICA Y MUESTREO Código 00915001
Enseñanza
MASTER UNIVERSITARIO EN GEOINFORMATICA PARA LA GESTION DE RECUROS NATURALES
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
3 Obligatoria Primer Primero
Idioma
Prerrequisitos
Departamento ECONOMIA Y ESTADISTICA
Responsable
HUERGA CASTRO , MARÍA DEL CARMEN
Correo-e mchuec@unileon.es
ralve@unileon.es
Profesores/as
ÁLVAREZ ESTEBAN , RAMÓN
HUERGA CASTRO , MARÍA DEL CARMEN
Web http://
Descripción general Con esta asignatura se pretende que el alumno adquiera la formacion estadistica necesaria para la obtencion y el tratamiento de los datos utilizados en la geoinformatica con un enfoque eminentemente práctico. Se profundizará en los aspectos del análisis exploratorio de datos, en el muestreo estadístico y en la comparación de muestras.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente ECONOMIA Y ESTADISTICA MURES QUINTANA , MARIA JESUS
Secretario ECONOMIA Y ESTADISTICA ABAD GONZáLEZ , JULIO IGNACIO
Vocal ECONOMIA Y ESTADISTICA VALLEJO PASCUAL , MARIA EVA
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente ECONOMIA Y ESTADISTICA RODRIGUEZ FERNANDEZ , MARIA DEL PILAR
Secretario ECONOMIA Y ESTADISTICA BLANCO ALONSO , PILAR
Vocal ECONOMIA Y ESTADISTICA GARCIA GALLEGO , ANA BELEN

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
  A17846 915CE1 Capacidad de programar y automatizar procesos geoespaciales para el tratamiento espacial y estadístico de datos.
  A17854 915CE3 Capacidad para diseñar muestreos, analizar un conjunto de datos multidimensional, y desarrollar y evaluar modelos adecuados a casos reales.
Tipo B Código Competencias Generales y Transversales
  B5542 915CG2 Capacidad para desarrollar bases de datos geoespaciales, y aplicar y desarrollar geoprocesos de forma que el modelado de la información geográfica posibilite la extracción de información útil en gestión de recursos naturales.
  B5543 915CG3 Aptitud para seleccionar, aplicar y evaluar las metodologías y técnicas geoinformáticas avanzadas más adecuadas en su aplicación a problemas de gestión de recursos naturales.
  B5544 915CT1 Capacidad de toma de decisiones basadas en criterios objetivos, así como capacidad de argumentar y justificar dichas decisiones.
  B5545 915CT2 Capacidad de trabajo tanto en equipo como de forma independiente para resolución de problemas.
  B5546 915CT3 Capacidad de resolución de problemas: localizar problemas, identificar causas e identificar, analizar, evaluar y seleccionar alternativas de solución.
  B5548 915CT5 Capacidad de organización y planificación.
  B5549 915CT6 Capacidad para buscar información, seleccionarla, hacer análisis críticos, reelaborarla, comunicarla y hacer un uso ético de la misma.
Tipo C Código Competencias Básicas
  C1 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  C2 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  C4 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
  C5 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Planificar correctamente la recogida de datos B5542
B5545
B5548
B5549
 C1
C5
Saber aplicar las técnicas estadísticas adecuadas para analizar datos A17846
 B5543
B5544
 C1
C5
Conocer los principios del muestreo estadístico C4
C5
Diseñar procedimientos para obtener muestras de calidad A17854
 B5545
B5548
B5549
 C5
Saber aplicar las técnicas de comparación de muestras B5546
B5548
 C1
C2

Contenidos
Bloque Tema
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS 1.-Tipos de variables
2.-Gráficos
3.-Medidas de centralidad y dispersión
4.-Correlación lineal
MUESTREO 1.-Inferencia estadística. Población y muestra
2.-Contexto de muestreo
3.-Pasos del muestreo
4.-Métodos de muestreo(aleatorio simple, sistemático, estratificado)
5.-Cálculo del tamaño de la muestra y estimación del error de muestreo
6.-Análisis de la potencia
COMPARACIÓN DE MUESTRAS 1.-Comparación de dos muestras: métodos paramétricos y no paramétricos.
2.-Comparación de más de dos muestras: métodos paramétricos y no paramétricos

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Practicas a través de TIC en aulas informáticas 8 13 21
 
Trabajos 0 19 19
 
Sesión Magistral 5 10 15
 
Pruebas mixtas 2 18 20
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías   ::  
  descripción
Practicas a través de TIC en aulas informáticas Actividad Supervisada: Se guiará al alumno en el aprendizaje y manejo de las técnicas estadísticas mediante el uso de software estadístico en las Aulas de Informática.
Trabajos Actividad Autónoma: Se proponen al alumno distintas tareas para su realización en un plazo determinado a partir de información previamente recogida por él.
Sesión Magistral Actividad Dirigida. En la sesión magistral se explicarán los contenidos del programa mediante el uso de pizarra o cañón de proyección y el empleo de materiales de apoyo disponibles previamente en la Web. De forma previa a las clases teóricas de cada uno de los temas, el alumno trabajará sobre los materiales, bibliografía o recursos que hayan sido recomendados por el profesor. De este modo, estará en disposición de participar de forma activa en las clases teóricas en que se aborden dichos contenidos.

Tutorías
 
Trabajos
descripción
El alumno puede contar con la ayuda del profesor en tutorías individuales, de carácter no obligatorio. Estas tutorías se realizaran en el despacho del profesor o por vía telemática (e-mail, videoconferencia).

Evaluación
  descripción calificación
Trabajos Resolución y entrega de tareas y trabajos. 35%
Pruebas mixtas Una prueba teorico-práctica en las que se evalúa el correcto desarrollo de los aspectos teóricos y la resolución e interpretación correctas de resultados en los ejercicios planteados. 60%
Otros Asistencia, participación y actitud 5%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Para superar la asignatura en la primera convocatoria el alumno tiene que alcanzar, como mínimo, un 5 en la prueba mixta y una nota global mínima de 5 en los trabajos.

En la segunda convocatoria se contemplan dos opciones:

1.- Los alumnos que hayan realizado todos los trabajos a lo largo del semestre conservarán la nota obtenida (40%) y deberán repetir la prueba mixta (60%).

2.- Los alumnos que NO hayan realizado todos los trabajos a lo largo del semestre deberán realizar la prueba mixta, cuyo peso será del 60% sobre la nota final y resolver un caso práctico global (que ponderará un 40%) y que que planteará en la misma fecha  que la recuperación de la prueba mixta.

Normas  para las pruebas:

Durante el desarrollo de las pruebas no se permitirá manejar ningún material a excepción de las tablas de las distribuciones de probabilidad y de la calculadora. Queda terminantemente prohibida la tenencia y el uso de dispositivos móviles y/o electrónicos durante la celebración de las pruebas. La simple tenencia de dichos dispositivos así como de apuntes, libros, carpetas o materiales diversos no autorizados durante las pruebas de evaluación, supondrá la retirada inmediata del examen, su expulsión del mismo y su calificación como suspenso, comunicándose la incidencia a la Autoridad Académica del Centro para que realice las actuaciones previstas en las Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación, aprobadas por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno de 29 de enero de 2015

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

Boza Chirino, J.; Pérez- Rodríguez, J.; León Ledesma, J. (2016). Introducción a las Técnicas de Muestreo. Pirámide.

Cohen, Y., Cohen, Y. (2008). Statistics and Data with R: An Applied Approach Through Examples. John Wiley & Sons.

Crawley, M.J. (2013). The R Book. John Wiley & Sons, Ltd.

Daniel, W.W. (1990). Applied Nonparametric Statistics. USA, PWS-KENT. 

Peña, D. (2010). Regresión y Diseño de Experimentos.  Alianza Editorial

Peña, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial

Pérez, C. (1999). Técnicas de Muestreo Estadístico. Teoría, Práctica y Aplicaciones Informáticas. Ra-ma.

Ross, S. M. (2007):Introducción a la Estadística. Reverté

Scheaffer, R.L.; Mendenhall, W.; Ott, L. (1987). Elementos de Muestreo. Iberoamericana.

Recomendaciones


Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
PROGRAMACIÓN INFORMÁTICA EN PROCESOS GEOESPACIALES / 00915005