Estadística y Medidas en Automoción

Objetivos

• Trabajar con grandes cantidades de datos que puedan surgir en la vida diaria y saber extraer su esencia. (B1, B3, E1)
• Interpretar dichos datos y tomar decisiones a partir de su análisis. (E1, T1)
• Usar las herramientas adecuadas para poder afrontar problemas de carácter estadístico o probabilístico. (G1, T4)

Resultados de aprendizaje

• Analiza y resuelve problemas de probabilidad, estadística y optimización.
• Identifica y utiliza correctamente la terminología, notación y métodos de matemáticas.
• Discute y analiza críticamente los resultados obtenidos en la resolución de problemas.
• Usa correctamente software específico para la resolución analítica y numérica de problemas.
• Recopila e interpreta datos e informaciones sobre los que puede fundamentar sus conclusiones, incluyendo, cuando es necesario y pertinente, reflexiones sobre asuntos de índole social, científica o ética en el ámbito de su campo de estudio.

Competencias

Generales

• Combinar el conocimiento científico con las habilidades técnicas y los recursos tecnológicos para resolver las dificultades de la práctica profesional.

Específicas

• Comprender los fundamentos de la teoría matemática para resolver los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería y aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal, geometría, geometría diferencial, cálculo diferencial e integral, ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización. 

Básicas

• Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
• Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

Transversales

• Actuar con espíritu y reflexión críticos ante el conocimiento en todas sus dimensiones, mostrando inquietud intelectual, cultural y científica y compromiso hacia el rigor y la calidad en la exigencia profesional.
• Mostrar habilidades para el ejercicio profesional en entornos multidisciplinares y complejos, en coordinación con equipos de trabajo en red, ya sea en entornos presenciales o virtuales, mediante el uso informático e informacional de las TIC.

Contenidos

0. Introducción: estadística y probabilidad en la ingeniería
1. Probabilidad
   1. Cálculo de probabilidades
   2. Variable aleatoria
   3. Modelos de variable aleatoria
2. Estadística
   1. Inferencia estadística
   2. Inferencia para comparar poblaciones
   3. Regresión lineal
3. Aprendizaje automático (machine learning, ML)
   1. Introducción, pretratamiento y características
   2. Modelos de clasificación
   3. Medidas de funcionamiento

Evaluación

• Exámenes (65 %)
  • Examen de probabilidad (30 %), a mitad del curso
  • Examen de estadística (35 %), al final del curso
• Seguimiento y realización de trabajos durante el curso (15 %)
  • Laboratorio de programación:
  • Ejercicios
• Trabajo en grupo de ML (20 %)

Hay un examen de recuperación en el que el estudiante puede escoger uno de los dos exámenes de la asignatura para recuperar: probabilidad o estadística.

La parte correspondiente al seguimiento durante el curso y el trabajo en grupo de ML no se pueden recuperar.

La nota para aprobar la asignatura debe ser de 5 o más. Para aprobar no es necesario obtener una nota igual o superior a 5 en cada una de las partes.

Metodología

En esta asignatura se imparten sesiones teóricas y se llevan a cabo el planteamiento y la resolución de ejercicios en el aula. Por otro lado, se realizan un conjunto de sesiones prácticas guiadas (laboratorio de programación) individuales y un trabajo de machine learning (ML) en grupo. Por lo que respecta al trabajo personal, el estudiante debe llevar a cabo el seguimiento teórico de la asignatura, resolver los problemas propuestos y realizar los informes finales de las partes prácticas.

Bibliografía

Básica

• González, José A. (2008). Estadística per a enginyers informàtics. Recuperado de http://hdl.handle.net.biblioremot.uvic.cat/2099.3/36774
• Pozo, F., Parés, N., Vidal, Y., i Mazaira, F. (2010). Probabilitat i estadística matemàtica: Teoria i problemes resolts. Recuperado de http://hdl.handle.net/2099.3/36649
• Prat Bartés, A. (1997). Métodos estadísticos: Control y mejora de la calidad. Recuperado de http://hdl.handle.net.biblioremot.uvic.cat/2099.3/36717
• Zaiats, V., Calle, M. L. (2001). Probabilitat i estadística: exercicis II. Universitat Autònoma de Barcelona.