Guía docente de la asignatura

Estadística

Curso 2021 / 2022
Fecha última actualización: 21/06/2021
Fecha de aprobación: 21/06/2021

Grado

Grado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos

Rama

Ciencias

Módulo

Formación Básica

Materia

Estadística

Curso

1

Semestre

2

Créditos

6

Tipo

Troncal

Profesorado

Teoría

  • Francisco Antonio Ocaña Lara. Grupos: E

Prácticas

  • Francisco Antonio Ocaña Lara. Grupos: 1
  • Juan Manuel Praena Fernández. Grupos: 2 y 3

Tutorías

Francisco Antonio Ocaña Lara

focana@ugr.es
    Segundo semestre
    • Lunes de 18:00 a 20:00 (Facultad de Farmacia)
    • Martes de 18:00 a 20:00 (Facultad de Farmacia)
    • Miércoles de 17:00 a 19:00 (Facultad de Farmacia)
    Primer semestre
    • Lunes de 19:00 a 20:00 (Facultad de Farmacia)
    • Martes de 16:00 a 18:00 (Facultad de Farmacia)
    • Miércoles de 16:00 a 17:00 (Facultad de Farmacia)
    • Miércoles de 19:00 a 20:00 (Facultad de Farmacia)
    • de 16:00 a 17:00 (Facultad de Farmacia)

Juan Manuel Praena Fernández

jpraena_2@ugr.es
  • Lunes de 8:30 a 11:30
  • Lunes de 13:00 a 14:00
  • de 13:00 a 15:00

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

  • Es recomendable tener cursada la asignatura Técnicas Matemáticas Operacionales.
  • Disponer de conocimientos adecuados sobre funciones reales de una variable: continuidad, derivación, integración, etc.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Grado)

  • Introducción a la Estadística. Análisis descriptivo de datos estadísticos.
  • Medidas descriptivas de una variable numérica.
  • Modelos de regresión estadística.
  • Tablas de contingencia.
  • Probabilidad e inferencia.
  • Muestreo. Control estadístico de la calidad.

Competencias asociadas a materia/asignatura

Competencias generales

  • CG01  - Capacidad de expresarse correctamente en lengua española en su ámbito disciplinar 
  • CG02  - Resolución de problemas 
  • CG03  - Trabajo en equipo 
  • CG04  - Capacidad de aplicar los conocimientos teóricos a la práctica 
  • CG06  - Capacidad de compromiso ético 
  • CG08  - Razonamiento crítico 
  • CG10  - Capacidad de organización y planificación 
  • CG11  - Capacidad de gestión de la información 
  • CG13  - Capacidad de sensibilización hacia temas medioambientales 

Competencias específicas

  • CE01  - Reconocer y aplicar los fundamentos físicos, químicos, bioquímicos, biológicos, fisiológicos, matemáticos y estadísticos necesarios para la comprensión y el desarrollo de la ciencia y tecnología de los alimentos 

Competencias transversales

  • CT02  - Capacidad de utilizar con desenvoltura las TICs 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Entender los métodos descriptivos estadísticos, medidas estadísticas y técnicas de regresión.
  • Saber cuáles son los fundamentos de probabilidad, variables aleatorias y distribuciones notables de probabilidad.
  • Saber cuáles son los procedimientos más frecuentes de selección de muestras.
  • Dominar los principios básicos de la inferencia estadística.

Programa de contenidos teóricos y prácticos

Teórico

  • Tema 1. Análisis descriptivo de datos.
    1. Introducción. Conceptos básicos.
    2. Variable estadística: tipos, tablas, gráficos.
    3. Medidas estadísticas.
    4. Variables estadísticas bidimensionales: covarianza, coeficiente de correlación lineal.
    5. Ejercicios y aplicaciones.
  • Tema 2. Modelos de regresión.
    1. Concepto de regresión estadística.
    2. Criterio de mínimos cuadrados.
    3. Regresión lineal: rectas de regresión, varianza residual.
    4. Regresión polinómica.
    5. Regresión no lineal.
    6. Ejercicios y aplicaciones.
  • Tema 3. Probabilidad.
    1. Conceptos básicos. Álgebra de sucesos.
    2. Espacio de probabilidad.  Definiciones de probabilidad. Axiomas de probabilidad.
    3. Probabilidad condicionada. Independencia.
    4. Teoremas de la probabilidad total y de Bayes.
    5. Aplicación a pruebas diagnósticas.
    6. Ejercicios y aplicaciones. 
  • Tema 4. Variable aleatoria.
    1. Introducción.
    2. Tipos de variables aleatorias.
    3. Distribución de una variable aleatoria. 
    4. Características de una variable aleatoria.
    5. Distribuciones notables de variables aleatorias discretas.
    6. Distribuciones notables de variables aleatorias continuas.
    7. Aproximaciones de distribuciones.
    8. Ejercicios y aplicaciones.
  • Tema 5. Inferencia Estadística.
    1. Planteamiento del problema. Conceptos básicos.
    2. Muestreo.
    3. Procedimientos de estimación. Estimación puntual. 
    4. Propiedades de algunos estimadores. Teorema Central del Límite.
    5. Ejercicios y aplicaciones.
  • Tema 6. Intervalos de confianza. 
    1. Introducción. 
    2. Intervalos de confianza sobre el modelo Normal. 
    3. Intervalo de confianza sobre el modelo de Poisson.
    4. Intervalo de confianza para una proporción.
    5. Ejercicios y aplicaciones.
  • Tema 7. Contrastes de hipótesis. 
    1. Introducción. Conceptos básicos. 
    2. Contrastes de hipótesis sobre el modelo Normal. 
    3. Contrastes de hipótesis sobre el modelo de Poisson. 
    4. Contrastes de hipótesis para una proporción. 
    5. Contrastes Chi-cuadrado.
      • Contraste de bondad de ajuste.
      • Contraste de homogeneidad de poblaciones.
      • Contraste de independencia de atributos.
    6. Ejercicios y aplicaciones.
  • Tema 8. Control estadístico de calidad. 
    1. Objeto del control de la calidad. El control de calidad en la producción. 
    2. Variabilidad: tipos. 
    3. Control en curso de fabricación: intervalos de tolerancia y gráficos de control. 
    4. Control de recepción. 
    5. Planes de muestreo. Planes de aceptación-rechazo.

En la parte teórica, se utilizarán de forma complementaria las plataformas PRADO y SWAD. 

Número de horas para la parte teórica: 45.

Práctico

  1. Análisis descriptivo de datos unidimensionales: tablas, gráficos estadísticos, parámetros estadísticos. Análisis descriptivo de datos bidimensionales: tablas, parámetros estadísticos.
  2. Regresión lineal. Ajuste y análisis de modelos.
  3. Regresión polinómica. Ajuste y análisis de modelos.
  4. Regresión no lineal. Ajuste y análisis de modelos.
  5. Inferencia Estadística: estimación puntual y mediante intervalos de confianza, contrastes de hipótesis.

Número de horas para el temario práctico: 15.

Seminarios y Talleres en grupo reducido en Aula de Informática. 

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Aguilera, A.M. (2000) Curso y Ejercicios de Cálculo de Probabilidades. Granada: La autora.
  • Alonso, F.J., García, P.A., y Ollero, J.E. (1996) Estadística para Ingenieros. Madrid: Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
  • Bhargava, A.  (2014) Econometrics, Statistics, and Computational Approaches in Food and Health Sciences. Singapur: World Scientific Publishing. Disponible en: ProQuest Ebook Central.
  • Kenett, R., y Shelemyahu, Z. (2000) Estadística Industrial Moderna: Diseño y Control de la Calidad y la Confiabilidad.  México: Thomson Editores.
  • Martínez Almécija, A., Rodríguez Torreblanca, C., y Gutiérrez Jáimez, R. (1993) Inferencia Estadística. Un enfoque clásico. Madrid: Pirámide.
  • Montgomery, D.C. (2013) Control Estadístico de la Calidad. C.México: Limusa-Wiley.
  • Rossi, F., y Mirtchev, V. (2016) Statistics for Food Scientists : making sense of the numbers. Nueva York: Academic Press.
  • Rohatgi, V.K., y  Ehsanes Saleh, A,K. Md. (2015) An Introduction to Probability and Statistics. Nueva York: Wiley.
  • Valderrama, M.J. y otros (2020) Biometría. Granada: Editorial Técnica Avicam.

Bibliografía complementaria

  • Ardanuy, R., y Martín, Q. (1993) Estadística para Ingenieros. Salamanca: Hespérides.
  • Hoerl R.W., y Snee, R. (2010) "Statistical Thinking and Methods in Quality Improvement: A Look to the Future". Quality Engineering, 22(3), 119-129, DOI: 10.1080/08982112.2010.481485.
  • Hubbard, M.R. (2003) Statistical Quality Control for the Food Industry. Nueva York: Kluwer Academic.
  • King, M. (2017)  Statistics for process control engineers : a practical approach. Nueva Jersey: Wiley Blackwell. 
  • Jarvis, B. (2016) Statistical Aspects of the Microbiological Examination of Foods (3ª Ed.). Amsterdam: Academic Press.
  • Kenett, R.S., y Zacks, S. (2000) Estadística Industrial Moderna. México: Thomson.
  • Lara, A. M. (2002) Estadística para Ciencias Biológicas y Ciencias Ambientales. Granada: Proyecto Sur.
  • Martín, A., y Luna, J.D. (2016) 50 ± 10 horas de Bioestadística. Madrid: Norma.
  • Sánchez, M., Frutos, G., y Cuesta, P.L. (1996) Estadística y Matemáticas Aplicadas. Madrid: Síntesis.
  • Shewhart, W. (1986) Statistical Methods from the view point of Quality Control. Nueva York: Dover.

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01  LECCIÓN MAGISTRAL/EXPOSITIVA. Expondrá claramente los objetivos principales del tema y desarrollará en detalle de forma sistemática y ordenada los contenidos necesarios para una correcta comprensión de los conocimientos. Son impartidas por profesorado de forma presencial, los cuales disponen de los medios audiovisuales más avanzados, incluida conexión a Internet en las aulas y sistemas de grabación.  
  • MD02  SEMINARIOS Y SESIONES DE DISCUSIÓN Y DEBATE. Estas actividades se organizan en grupos de tamaño variable según el tema. En general ambas actividades proporcionarán temas de análisis estableciendo los procedimientos de búsqueda de información, análisis y síntesis de conocimientos. En el caso de los seminarios, se plantean también problemas de apoyo al aprendizaje. Las sesiones de discusión y debate deben ser trabajadas previamente por los estudiantes que redactarán un texto que someter a la crítica de los demás estudiantes, para pasar posteriormente a una discusión en una reunión coordinada por el profesor. 
  • MD03  RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ESTUDIO DE CASOS PRÁCTICOS. Se plantearán problemas numéricos relacionados con la materia de las clases teóricas que se desarrollarán de forma individual o grupal. En el estudio de casos prácticos, el estudiante se enfrenta a un problema concreto que describe una situación de la vida real. Se desarrolla en pequeños grupos de trabajo que deberán analizar los hechos para llegar a una decisión razonada. 
  • MD06  PRÁCTICAS EN SALA DE INFORMÁTICA. Clases prácticas de simulación por ordenador que permiten modificar las condiciones del ensayo y observar cómo ello afecta a los resultados. También se realizan en el aula de informática clases prácticas que requieren el empleo algún paquete de software que servirá como herramienta para la resolución de problemas prácticos. 
  • MD12  PARTICIPACIÓN EN PLATAFORMAS DOCENTES. Constituyen un complemento a la enseñanza presencial. Fomentan la comunicación profesor/estudiante, facilitan el acceso a la información, fomentan el debate y la discusión, permiten el desarrollo de habilidades y competencias, se comparten recursos educativos. 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación ordinaria

  • El sistema de evaluación preferente y por defecto en la asignatura es continuo. No obstante, el estudiante podrá solicitar la Evaluación Única Final, de acuerdo con la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada, siguiendo el procedimiento administrativo establecido.
  • La parte teórica de la asignatura tiene un peso total de un 70%, distribuyéndose ésta entre las dos pruebas previstas: una primera prueba, en la mitad aproximada del período docente, y una prueba final (prevista en la convocatoria ordinaria), con el resto de la materia. Ambas pruebas tendrán contenidos teóricos-prácticos (problemas). Las fechas de ambas pruebas aparecerán publicadas en el calendario oficial de exámenes de la Facultad. Los pesos en la nota de esta componente para ambas pruebas serán, aproximadamente, proporcionales de acuerdo al número de temas que incluyan y a su dificultad (aprox. 35% cada prueba).
  • Las prácticas de ordenador  supondrán un 20% de la calificación final, realizándose, además de los ejercicios propuestos diariamente, una prueba final, con ordenador. La evaluación de esta parte se llevará a cabo de forma continua a lo largo de la semana prevista para su realización.
  • La participación activa del estudiante en clase o a través de actividades planteadas alcanzará el 10% de la calificación final.

Evaluación extraordinaria

  • Ejercicios sobre cuestiones teóricas (10%)
  • Ejercicios de problemas (70%).
  • Ejercicio práctico con ordenador, en el caso de que las condiciones lo permitan, o, con calculadora, en caso contrario (20%).

Evaluación única final

  • Ejercicios sobre cuestiones teóricas (10%)
  • Ejercicios de problemas (70%).
  • Ejercicio práctico con ordenador, en el caso de que las condiciones lo permitan, o con calculadora, en caso contrario (20%).

Información adicional

ESCENARIO A (ENSEÑANZA-APRENDIZAJE PRESENCIAL Y TELE-PRESENCIAL)

Horario (Según lo establecido en el POD)

Dr. Francisco A. Ocaña Lara, http://www.ugr.es/~focana/tutorias.htm

Herramientas para la atención tutorial (Indicar medios telemáticos para la atención tutorial)

Dr. Francisco A. Ocaña Lara

  • Presencial en despacho ubicado en la 1ª planta de la Facultad de Farmacia.
  • Foros y mensajería de PRADO y SWAD.
  • No presencial: Google Meet.

Medidas de adaptación de la evaluación (Instrumentos, criterios y porcentajes sobre la calificación)

  • Incorporación de la impartición de lecciones teórico-prácticas de forma no presencial en el horario oficial.
  • Impartición de lecciones teórico-prácticas presenciales dirigidas a presentar puntos clave de un tema (iniciar el tema, resolver dudas sobre contenidos de la asignatura, resolver problemas de especial dificultad, etc.), dependiendo de la evolución de la docencia.
  • En las lecciones teórico-prácticas, se combinará la explicación teórica con la aplicación práctica, para facilitar la comprensión de contenidos.
  • En la parte teórica se utilizarán indistintamente las plataformas PRADO y SWAD.
  • Seminarios y sesiones de discusión y debate en grupos reducidos en sesiones de prácticas, que se desarrollarán en aula de informática. Unas sesiones serán de forma presencial y otras, de forma no presencial.
  • Resolución de problemas y estudios de casos prácticos. Descripción, análisis y formulación de problemas relacionados con la ciencia y tecnología de alimentos mediante las herramientas facilitadas por los contenidos del temario. Interpretación y discusión de resultados. Unas sesiones serán de forma presencial y otras de forma no presencial.
  • Las sesiones no presenciales mencionadas aquí podrán ser síncronas (Google Meet) o asíncronas (vídeos, foros de PRADO), dependiendo de la evolución del curso. Se procurará que las sesiones síncronas sean grabadas (Google Apps UGR), siendo en tal caso puestas a disposición de los estudiantes a través de PRADO.

Evaluación ordinaria

  • La parte teórica de la asignatura tiene un peso total de un 70%, distribuyéndose ésta entre las pruebas y actividades, presenciales y no presenciales, que se propongan como evaluables. Estas pruebas tendrán contenidos teóricos-prácticos (problemas).
  • Las prácticas de ordenador  supondrán un 20% de la calificación final, realizándose en base a ejercicios propuestos con ordenador. La evaluación de esta parte se llevará a cabo de forma continua a lo largo del  periodo previsto para su realización.
  • La participación activa del estudiante en clase a través de actividades planteadas alcanzará el 10% de la calificación final. Estas actividades se propondrán a través de los distintos tipos de sesiones (resolución de ejercicios en clase, participación en los foros, etc.).

Evaluación extraordinaria

  • Ejercicio de problemas y cuestiones teóricas (75%).
  • Ejercicio práctico con ordenador, en el caso de que las condiciones lo permitan, o, con calculadora, en caso contrario (25%).

Evaluación única final

  • Ejercicio de problemas y cuestiones teóricas (75%).
  • Ejercicio práctico con ordenador, en el caso de que las condiciones lo permitan, o, con calculadora, en caso contrario (25%).

ESCENARIO B (SUSPENSIÓN DE LA ACTIVIDAD PRESENCIAL)

Horario (Según lo establecido en el POD)

Dr. Francisco A. Ocaña Lara, http://www.ugr.es/~focana/tutorias.htm

Herramientas para la atención tutorial (Indicar medios telemáticos para la atención tutorial)

Dr. Francisco A. Ocaña Lara

  • Foros y mensajería de PRADO y SWAD.
  • No presencial: Google Meet.

Medidas de adaptación de la evaluación (Instrumentos, criterios y porcentajes sobre la calificación)

  • Discusión de problemas y ejercicios planteados en el desarrollo de la exposición de contenidos de los temas, a través de los foros de PRADO.
  • Impartición de las clases de teoría de forma no presencial.
  • Las sesiones no presenciales mencionadas aquí podrán ser síncronas (Google Meet) o asíncronas (vídeos, foros de PRADO), dependiendo de la evolución del curso. Se procurará que las sesiones síncronas sean grabadas (Google Apps UGR), siendo en tal caso puestas a disposición de los estudiantes a través de PRADO.
  • Toda la documentación de la parte teórica, incluyendo las transparencias utilizadas en las clases de teoría, se encontrarán disponibles en SWAD.
  • Seguimiento de teoría a través de (1) la valoración de las intervenciones en los foros (calificables) de PRADO, (2) propuestas de tareas en PRADO y (3) realización de cuestionarios de PRADO.
  • En la parte teórica, se utilizarán indistintamente PRADO y SWAD.
  • Prácticas a realizar  por los estudiantes a través del servicio Aula de Informática Virtual (CSIRC) y del software estadístico disponible a través de misoft.
  • Contenidos de prácticas explicados a través de vídeos, elaborados por los profesores. Estos serán puestos a disposición de los estudiantes en PRADO, a través de Google Apps UGR.
  • Discusión y resolución de dudas de prácticas a través de los foros de PRADO. Seguimiento de las prácticas a través de (1) la valoración de las intervenciones en los foros de PRADO y (2) la realización de tareas en PRADO.

Evaluación ordinaria

  • Herramienta: Tareas de PRADO (Teoría)
    • Descripción: Planteamiento de resolución de problemas  y ejercicios de la parte de teoría.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá una nota media ponderada, por el grado de dificultad, de las calificaciones obtenidas en las distintas tareas de PRADO que se planteen en la parte de Teoría.
    • Porcentaje sobre calificación final: 25%.
  • Herramienta: Cuestionarios de PRADO (Teoría)
    • Descripción: Pruebas de resolución de ejercicios y cuestiones teóricas.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá una nota media ponderada, por el grado de dificultad, de las calificaciones obtenidas en los distintos cuestionarios de PRADO que se planteen.
    • Porcentaje sobre calificación final: 35%.
  • Herramienta: Foros calificables de PRADO (Teoría y Práctica)
    • Descripción: Discusión de resolución de ejercicios, problemas o casos (Teoría, fundamentalmente, y Práctica)
    • Criterios de evaluación: Dentro de un mismo foro, la calificación de cada estudiante corresponderá al máximo de las obtenidas en sus intervenciones. Al final, cada estudiante obtendrá la nota media ponderada, por la relevancia en el contenido de la asignatura,  de las calificaciones finales obtenidas en los distintos foros de PRADO.
    • Porcentaje sobre calificación final: 15%.
  • Herramienta: Tareas de PRADO (Práctica)
    • Descripción: Pruebas de resolución de casos prácticos.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá la nota media de las calificaciones obtenidas en las distintas tareas de PRADO que se planteen.
    • Porcentaje sobre calificación final: 25%.

Evaluación extraordinaria

  • Herramienta: Tareas de PRADO (Teoría)
    • Descripción: Pruebas de resolución de problemas, casos prácticos y ejercicios de la parte de teoría.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá una nota media ponderada, por el grado de dificultad, de las calificaciones obtenidas en las distintas tareas de PRADO que se planteen en la parte de Teoría.
    • Porcentaje sobre calificación final: 30%.
  • Herramienta: Cuestionarios de PRADO (Teoría y Práctica)
    • Descripción: Pruebas de resolución de ejercicios y cuestiones.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá una nota media ponderada, por el grado de dificultad, de las calificaciones obtenidas en los distintos cuestionarios de PRADO que se planteen.
    • Porcentaje sobre calificación final: 40%.
  • Herramienta: Tareas de PRADO (Práctica)
    • Descripción: Pruebas de resolución de casos prácticos.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá la nota media de las calificaciones obtenidas en las distintas tareas de PRADO que se planteen
    • Porcentaje sobre calificación final: 30%.

Evaluación única final

  • Herramienta: Tareas de PRADO (Teoría)
    • Descripción: Pruebas de resolución de problemas, casos prácticos y ejercicios de la parte de teoría.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá una nota media ponderada, por el grado de dificultad, de las calificaciones obtenidas en las distintas tareas de PRADO que se planteen en la parte de Teoría.
    • Porcentaje sobre calificación final: 30%.
  • Herramienta: Cuestionarios de PRADO (Teoría y Práctica)
    • Descripción: Pruebas de resolución de ejercicios y cuestiones.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá una nota media ponderada, por el grado de dificultad, de las calificaciones obtenidas en los distintos cuestionarios de PRADO que se planteen.
    • Porcentaje sobre calificación final: 40%.
  • Herramienta: Tareas de PRADO (Práctica)
    • Descripción: Pruebas de resolución de casos prácticos.
    • Criterios de evaluación: Cada estudiante obtendrá la nota media de las calificaciones obtenidas en las distintas tareas de PRADO que se planteen.
    • Porcentaje sobre calificación final: 30%.