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Ficha de la asignatura: ESTADISTICA
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Ficha de la asignatura

GUÍA DOCENTE
21007 - ESTADISTICA (2016-17)

Código21007
Crdts. ECTS.6


Departamentos y Áreas
DepartamentosÁreaCréditos teóricos presencialesCréditos prácticos presencialesDpto. Respon.Respon. Acta
CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIALCIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL1,21,2


Estudios en los que se imparte
GRADO EN INGENIERÍA MULTIMEDIA


Contexto de la asignatura para el curso 2016-17

La asignatura Estadística forma parte de la formación básica de la titulación de grado en Ingeniería Multimedia que capacitará al alumnado para resolver los problemas matemáticos relacionados con la estadística que se le planteen en su futuro tanto universitario como profesional. Esta formación básica será útil para la dirección y desarrollo de proyectos multimedia complejos tanto del sector del ocio digital como del sector de la producción y difusión de contenidos digitales enriquecidos. Tener una formación sólida en Estadística permitirá además enfrentarse a aspectos relacionados con el posicionamiento y medición de audiencias en Internet, la seguridad y criptografía y a la toma de decisiones y el control de calidad sobre los productos desarrollados. Aunque la asignatura tiene un carácter autocontenido, se requiere una sólida base matemática preuniversitaria en aspectos relacionados especialmente con la teoría de conjuntos, el análisis combinatorio, el concepto de probabilidad, el cálculo de integrales sencillas, el concepto de integral definida y la utilización adecuada de la notación y el lenguaje matemático.



Profesor/a responsable
MIGALLON GOMIS, Mª VIOLETA


Profesores (2016-17)
Grupo Profesor/a
TEORÍA DE 210071MIGALLON GOMIS, Mª VIOLETA
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
 2MIGALLON GOMIS, Mª VIOLETA
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 210071MIGALLON GOMIS, Mª VIOLETA
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
 2BELLIDO IBORRA, PEDRO
PROFESOR/A ASOCIADO/A LOU
 3MIGALLON GOMIS, Mª VIOLETA
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
 4MIGALLON GOMIS, Mª VIOLETA
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
 5BELLIDO IBORRA, PEDRO
PROFESOR/A ASOCIADO/A LOU


Matriculados en grupos principales (2016-17)
Grupo (*)Número
1: TEORÍA DE 21007 62
2: TEORÍA DE 21007 49
TOTAL 111


Grupos de matricula (2016-17)
Grupo (*)SemestreTurnoIdiomaDistribución
1  (PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
1  (TEORÍA DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
2  (PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
2  (TEORÍA DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
3  (PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
4  (PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
5  (PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 21007) 2do. M CAS desde NIF - hasta NIF -
(*) 1:1 - CAS
(*) 1:1 - CAS
(*) 2:2 - CAS
(*) 2:2 - CAS
(*) 3:3 - CAS
(*) 4:4 - CAS
(*) 5:5 - CAS


Consulta Gráfica de Horario
   Más informaciónPincha aquí


Horario (2016-17)
ModoGrupo (*)Día inicioDía finDíaHora inicioHora finAula 
CLASE TEÓRICA 1 30/01/2017 24/05/2017 M 09:00 11:00 EP/S-12M 
  2 30/01/2017 24/05/2017 L 09:00 11:00 A2/0D01 
PRÁCTICAS CON ORDENADOR 1 30/01/2017 24/05/2017 M 11:00 13:00 0016P2006 
  2 30/01/2017 24/05/2017 X 13:00 15:00 0016P2006 
  3 30/01/2017 24/05/2017 X 11:00 13:00 0016P2006 
  4 30/01/2017 24/05/2017 L 13:00 15:00 0016P2007 
  5 30/01/2017 24/05/2017 M 13:00 15:00 0016P2006 
(*) CLASE TEÓRICA
 1: 1 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
 1: 1 - CAS
(*) CLASE TEÓRICA
 2: 2 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
 2: 2 - CAS
 3: 3 - CAS
 4: 4 - CAS
 5: 5 - CAS


Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

GRADO EN INGENIERÍA MULTIMEDIA

Competencias Transversales Básicas de la UA
  • CT1: Competencias en un idioma extranjero.
  • CT2: Competencias informáticas e informacionales.
  • CT3: Competencias en comunicación oral y escrita.

Competencias Específicas:

    Básicas
    • B1: Resolver los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería multimedia aplicando conocimientos sobre álgebra, geometría, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, estadística y optimización.


Objetivos formativos
  • Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
  • Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero/a Multimedia.


Objetivos específicos aportados por el profesorado para el curso 2016-17
  • Conocer la terminología básica de Estadística.
  • Conocer distintas técnicas de muestreo siendo capaz de aplicar la técnica más apropiada atendiendo al estudio estadístico a realizar.
  • Ser capaz de discernir aquellas situaciones en las que es posible y necesario un análisis estadístico.
  • Comprender, interpretar y analizar los métodos estadísticos tratados en esta asignatura relacionados con el muestreo y la estadística descriptiva.
  • Comprender el concepto de probabilidad, saber utilizar las técnicas y métodos relacionados con el cálculo de probabilidades y ser capaz de aplicarlos en los procedimientos de inferencia estadística.
  • Comprender, interpretar y analizar los métodos estadísticos tratados en esta asignatura relacionados con la inferencia estadística.
  • Adquirir aquellos conceptos básicos, resultados y métodos asociados con la estadística que son co-requisitos o prerrequisitos de otras asignaturas.
  • Comprender la importancia de la materia como base central de aplicación de desarrollos y técnicas estadísticas en cuestiones relativas a otras asignaturas del plan de estudios.
  • Comprender la metodología para sintetizar los datos de las fichas de una encuesta en una base de datos para su posterior análisis estadístico y ser capaz de analizar la información obtenida a partir de dichos datos con la ayuda de distintas técnicas estadísticas y paquetes de software estadístico.
  • Ser capaz de aplicar la estadística a distintos ámbitos y en particular a la medición de audiencias, marketing y posicionamiento.
  • Desarrollar la capacidad de asimilar nuevas técnicas estadísticas que puedan ser necesarias en la vida profesional.


Contenidos para el curso 2016-17


  • Tema 1: "Introducción a la estadística. Aplicaciones. Software estadístico". Introducción. Aplicaciones de la Estadística. Primeros pasos a través del SPSS. Introducción de datos usando el SPSS. Los operadores del SPSS. Alternativas de software libre al SPSS: R, OpenOffice Calc, calculadoras estadísticas en Internet, etc.

  • Tema 2: "Introducción al muestreo y sistemas de medición de audiencias". Introducción. Población y muestra. Recogida de datos: determinación de los objetivos, técnicas de muestreo, diseño del instrumento de recolección, obtención de los datos. Sistemas de medición de audiencias.

  • Tema 3: "Estadística Descriptiva". Introducción. Distribución de frecuencias. Parámetros y estadísticos de centralización, posición y dispersión. Forma. Gráficos caja. Regresión lineal. Aplicación de la estadística descriptiva a la medición de audiencias, marketing y posicionamiento.

  • Tema 4: "Cálculo de probabilidades y análisis combinatorio". Introducción. Concepto de probabilidad. Probabilidad condicional. Teorema de la probabilidad total y teorema de Bayes. Análisis combinatorio. Cálculo de probabilidades usando análisis combinatorio.

  • Tema 5: "Modelos de distribución discretos y continuos". Introducción. Variables aleatorias discretas. Distribución Binomial. Distribución Poisson. Variables aleatorias continuas. Distribución Normal. Distribuciones Ji cuadrado, F de Snedecor y T de Student.

  • Tema 6: "Estimación de parámetros poblacionales". Introducción. Intervalos de confianza para un parámetro poblacional (media, desviación típica y proporciones). Intervalos de confianza para diferencia de medias. Tamaño de la muestra y error de estimación.

  • Tema 7: "Contrastes de hipótesis para parámetros poblacionales". Introducción. Pasos a realizar en un contraste. Contrastes de hipótesis bajo normalidad. Contrastes de hipótesis para muestras grandes. Toma de decisiones a partir de un contrate de hipótesis.

  • Tema 8: "Análisis inferencial de datos categóricos". Introducción. Contrastes de homogeneidad y contingencia. El test de bondad de ajuste Ji-cuadrado. Aplicación del análisis inferencial de datos a la toma de decisiones.




Tipos de actividades (2016-17)
Actividad docenteMetodologíaHoras presencialesHoras no presenciales
CLASE TEÓRICA

Para la adquisición de las competencias y objetivos descritos se utilizará una metodología participativa que fomente el autoaprendizaje, la participación y la colaboración entre estudiantes de forma responsable siguiendo un esquema formativo basado en problemas. En las clases de teoría se explicarán los procedimientos estadísticos y su interpretación. La lección magistral se complementará con el uso de diapositivas y otros medios audiovisuales, así como con actividades de trabajo en grupo e individual que afiancen los conceptos vistos y permitan aumentar la capacidad de expresión, tanto oral como escrita, del alumnado en el ámbito de la estadística. Todo el material de la asignatura se incluirá en el Campus Virtual, y el alumnado podrá ayudarse de las sesiones on-line programadas en él para organizar tanto su trabajo presencial como no presencial. Cada sesión corresponde a un tema de la asignatura e incluye material para profundizar en los conceptos y técnicas tratados en el mismo y facilitar el trabajo no presencial del alumnado. Las explicaciones teóricas de las sesiones se intercalan con ejemplos ilustrativos, demostraciones multimedia, diapositivas, vídeos, ejercicios de autoevaluación con su solución, material complementario de ampliación y las actividades propuestas para la evaluación continua de la asignatura.

3045
PRÁCTICAS CON ORDENADOR

Para la adquisición de las competencias y objetivos descritos se utilizará una metodología participativa que fomente el autoaprendizaje, la participación y la colaboración entre estudiantes de forma responsable. Por una parte se explicará de forma interactiva el software que se utilizará para realizar los correspondientes análisis estadísticos y la forma de aplicarlo a los distintos problemas planteados. Parte de las actividades prácticas se realizarán conjuntamente entre el profesorado y el alumnado. Por otra parte, el alumnado dispondrá de tiempo para realizar -con el apoyo y tutorización en grupo del profesorado- las actividades prácticas propuestas así como distintas pruebas y controles planteados en la asignatura. Cada una de las sesiones on-line del Campus Virtual incluye también el enunciado de distintas actividades prácticas planteadas para preparar la asignatura, los ficheros de datos para realizar las actividades y los correspondientes apartados con material multimedia para profundizar en la forma de utilizar el software estadístico en cada tema concreto e interpretar los resultados.

3045
TOTAL6090


Desarrollo semanal orientativo de las actividades (2016-17)
SemanaUnidadDescripción trabajo presencialHoras presencialesDescripción trabajo no presencialHoras no presenciales
011
  • Clase teórica: Presentación de la asignatura y explicación del funcionamiento, planificación y normas de la misma. Introducción a la estadística y sus  aplicaciones.
  • Prácticas con ordenador: Introducción al software estadístico. Profundización en el funcionamiento y planificación de las clases prácticas. 
4

Recopilación de material. Estudio de las normas y planificación de la asignatura. Instalación del software libre necesario en los ordenadores  personales del alumnado. 

2
021 y 2
  • Clase teórica: Explicación de la primera parte del tema 2 (Introducción al muestro). Realización de ejercicios y problemas relacionados de forma cooperativa. 
  • Prácticas con ordenador: Introducción al SPSS. Alternativas de software libre. Realización de la práctica del tema 1 de forma interactiva entre el profesorado y el alumnado.
4

Estudio autónomo de la primera parte del tema 2 con apoyo de la sesión on-line  del Campus Virtual. Realización de las actividades  complementarias propuestas para esta parte del tema.

6
032 y 3
  • Clase teórica: Explicación de la segunda parte del tema 2 (medición de audiencias). Realización de ejercicios y problemas relacionados de forma  cooperativa. 
  • Prácticas de laboratorio: Explicación de la primera parte del tema 3 (distribución de frecuencias) con apoyo del software estadístico. Realización de ejercicios ilustrativos de forma interactiva. Inicio de la práctica del tema 3.
4

Estudio autónomo de la segunda parte del tema 2 con apoyo de la sesión on-line  del Campus Virtual. Realización de actividades   propuestas para esta parte del tema.

6
043 y 4
  • Clase teórica: Explicación de la primera parte del tema 4 (Probabilidad y teoremas relacionados). Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de  los conceptos y procedimientos tratados para el cálculo de probabilidades.
  • Prácticas de laboratorio: Explicación de la segunda parte del tema 3 (parámetros y estadísticos de centralización, posición y dispersión, gráficos caja) con apoyo del  software estadístico. Realización de ejercicios ilustrativos de forma interactiva. Continuación de la práctica del tema 3.
4

Estudio autónomo  de la primera parte del tema 4 con ayuda de la sesión on-line  del Campus Virtual. Realización de actividades   propuestas para esta parte del tema.

6
053 y 4
  • Clase teórica: Explicación de la segunda parte del tema 4 (Análisis combinatorio y cálculo de probabilidades usando análisis combinatorio). Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de los conceptos y procedimientos tratados con aplicación al cálculo de probabilidades. 
  • Prácticas de laboratorio: Explicación de la tercera parte del tema 3 (análisis de regresión) con apoyo del software estadístico. Realización de ejercicios ilustrativos de forma interactiva. Finalización de la práctica del tema 3. Debate y discusión de las actividades realizadas.
4

Estudio autónomo  de la segunda parte del tema 4 con ayuda de  la sesión on-line  del Campus Virtual.

6
062, 4 y 5
  • Clase teórica: Repaso de los temas 2 y 4. Explicación de la primera parte del tema 5 (variables aleatorias discretas).
  • Prácticas de laboratorio: Explicación de algunas distribuciones discretas con apoyo del software estadístico. Realización de ejemplos ilustrativos de forma interactiva.
4

Estudio autónomo para repasar y preparar el control del tema 2 y 4. Lectura de la primera parte del tema 5 siguiendo  la sesión on-line  del Campus Virtual.

7
072, 4 y 5
  • Clase teórica: Explicación de la segunda parte del tema 5 (variables aleatorias continuas). Inicio en el manejo e interpretación de las tablas estadísticas para el cálculo de probabilidades en variables continuas. Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de los conceptos y procedimientos tratados.. 
  • Prácticas de laboratorio: Realización de actividades prácticas sobre la segunda parte del tema 5 (distribuciones continuas).
4

Preparación del control de los temas 2 y 4. Estudio autónomo  de la primera parte del  tema 5 con ayuda de   la sesión on-line  del Campus Virtual. 

7
082, 4 y 5
  • Clase teórica: Realización del primer control (temas 2 y 4).
  • Prácticas de laboratorio:  Explicación de algunas distribuciones especiales continuas con apoyo del software estadístico. Realización de actividades prácticas del tema 5 de forma interactiva.
4

Repaso final para preparar el  control de los temas 2 y 4.  Estudio autónomo  del tema 5 con ayuda de la sesión on-line del Campus Virtual. Realización de actividades complementarias propuestas para este tema.

6
095
  • Clase teórica: Finalización del tema 5. Realización de ejercicios y problemas del tema 5 de forma cooperativa. 
  • Prácticas de laboratorio: Debate y discusión de las actividades realizadas sobre el tema 5.
4

Estudio autónomo del tema 5 con ayuda de la sesión on-line del Campus Virtual. Realización de actividades complementarias propuestas para este tema.

6
10 6
  • Clase teórica: Explicación de la primera parte del tema 6 (Intervalos de confianza para parámetros poblacionales). Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de los conceptos y procedimientos tratados.
  • Prácticas de laboratorio: Explicación de la parte práctica del tema con apoyo del software estadístico. Realización de ejercicios.
4

 Lectura y preparación de la primera parte del tema 6 siguiendo la sesión on-line del Campus Virtual.

6
115 y 6
  • Clase teórica: Explicación de la segunda parte del tema 6 (Tamaño de muestra y error de estimación). Realización de ejercicios y problemas de forma cooperativa: aplicación de los conceptos y procedimientos tratados a la medición de audiencias y el impacto social de los medios.
  • Prácticas de laboratorio: Realización del control del tema 5. Explicación de  actividades prácticas del tema 6 utilizando software estadístico.
4

Estudio autónomo  de los  temas 5 y 6 con ayuda de la sesión on-line del Campus Virtual.

6
126 y 7
  • Clase teórica: Explicación de la primera parte del tema 7 (contrastes de hipótesis bajo normalidad). Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de los conceptos y procedimientos tratados.
  • Prácticas de laboratorio.  Explicación de las actividades prácticas del tema 7 sobre procedimientos bajo normalidad  con apoyo del software estadístico. Realización de ejemplos ilustrativos de forma interactiva. 
4

Estudio autónomo de parte del tema 7 con ayuda de la sesión on-line del Campus Virtual. Realización de actividades propuestas sobre el tema 6 y 7.

6
13 6 y 7
  • Clase teórica: Explicación de la segunda parte del tema 7 (contrastes de hipótesis para muestras grandes). Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de los conceptos y procedimientos tratados.
  • Prácticas de laboratorio:  Realización y corrección de actividades prácticas sobre los temas 6 y 7.
4

Estudio autónomo  del tema 7 con ayuda de la sesión on-line del Campus Virtual. Realización de actividades propuestas.

6
146, 7 y 8
  • Clase teórica: Explicación del tema 8. Realización de ejercicios y problemas ilustrativos de los conceptos y procedimientos tratados. 
  • Prácticas de laboratorio: Explicación, preparación y discusión de actividades relacionadas con el tema 8 con apoyo del software estadístico. Realización de ejercicios ilustrativos de forma interactiva. 
4

Preparación del control de los temas 6, 7 y 8 con ayuda de las sesiones on-line del Campus Virtual y las actividades realizadas durante las clases presenciales y otras actividades propuestas.

7
156, 7 y 8
  • Clase teórica: Profundización de los conceptos y procedimientos tratados en el tema 8. Actividades de repaso de los temas 6, 7 y 8. Tutoría grupal.
  • Prácticas de laboratorio: Realización del control de los temas 6, 7 y 8. Resolución de dudas sobre el contenido del control. 
4

Preparación del control de los temas 6, 7 y 8 con ayuda de las sesiones on-line del Campus Virtual, las actividades realizadas durante las clases presenciales y otras actividades propuestas. 

7
TOTAL60 90


Instrumentos y Criterios de Evaluación 2016-17

La evaluación se realizará de forma continua, teniendo en cuenta las diferentes actividades formativas y el desglose de notas indicada en la tabla. La información sobre las fechas exactas de entregas y controles, de cada curso académico, estará disponible en el Campus Virtual al inicio de cada curso académico.

Para aprobar la asignatura mediante evaluación continua, es necesario haberse presentado a todos los controles y que la nota total (calculada según la ponderación de las distintas actividades indicadas en la tabla) sea mayor o igual que 5 (sobre 10). Es caso de no cumplirse alguna de las condiciones anteriores, no se podrá aprobar la asignatura por evaluación continua.

Para el alumnado que haya aprobado la asignatura por evaluación continua, la nota total podrá aumentarse hasta 1 punto atendiendo a la actitud presentada en la asignatura y el comportamiento en clase. Se valorará especialmente:

  • Asistencia a clase con participación activa en la resolución de los ejercicios propuestos o debatidos en el aula.
  • Realización semanal de las actividades prácticas y ejercicios adicionales propuestos para preparar la asignatura.
  • Ausencia de errores en la solución de las actividades propuestas. Ausencia de errores conceptuales y de interpretación de los resultados. Resolución de las actividades de forma razonada, incluyendo su planteamiento y pasos realizados de forma clara.

Para optar a matrícula será necesario haber obtenido una nota superior a 10.5 (incluida la nota de actitud).Las personas que no quieran o puedan seguir la evaluación continua podrán realizar un examen final (ponderación: 90%), teniendo en cuenta que la actividad 1 no es recuperable (ponderación:10%) y se mantendrá la nota obtenida durante la evaluación a lo largo del curso. Dicho examen constará tanto de parte práctica como parte teórica de los temas 2, 4, 5, 6, 7 y 8. Por otra parte las personas que no superen la evaluación continua tienen la opción también de realizar dicho examen final. Los criterios de evaluación de dicho examen final son análogos a los exigidos en la evaluación continua. La segunda convocatoria (julio) y cualquier convocatoria extraordinaria se evaluarán de forma análoga, es decir: el examen final pondera un 90% y la práctica de estadística descriptiva realizada a lo largo del curso un 10% (no recuperable).

TipoCriterioDescripciónPonderación
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE
  • Ausencia de errores en la solución de las actividades propuestas.
  • Ausencia de errores conceptuales y de  interpretación de los resultados.
  • Resolución de las actividades de forma razonada, incluyendo su planteamiento y pasos realizados de forma clara.
  • Uso adecuado  la terminología estadística y el lenguaje matemático relacionado.
  • Fluidez en el uso del software estadístico.
  • Análisis global del contenido de la práctica entregada.
Actividad 1: Práctica de los temas 1 y 3 (estadística descriptiva)10
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE
  • Ausencia de errores en la solución de las actividades propuestas.
  • Ausencia de errores conceptuales y de  interpretación de los resultados.
  • Resolución de las actividades de forma razonada, incluyendo su planteamiento y pasos realizados de forma clara.
  • Uso adecuado de la terminología estadística y el lenguaje matemático relacionado.
Actividad 2: Control teórico-práctico de los temas 2 y 4.30
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE
  • Ausencia de errores en la solución de las actividades propuestas.
  • Ausencia de errores conceptuales y de  interpretación de los resultados.
  • Resolución de las actividades de forma razonada, incluyendo su planteamiento y pasos realizados de forma clara.
  • Uso adecuado de la terminología estadística y el lenguaje matemático relacionado.
  • Fluidez en el uso del software estadístico.
Actividad 3 Control teórico-práctico del tema 5.25
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE
  • Ausencia de errores en la solución de las actividades propuestas.
  • Ausencia de errores conceptuales y de  interpretación de los resultados.
  • Resolución de las actividades de forma razonada, incluyendo su planteamiento y pasos realizados de forma clara.
  • Uso adecuado de la terminología estadística y el lenguaje matemático relacionado.
  • Fluidez en el uso del software estadístico.
Actividad 4: Control teórico-práctico de los temas 6, 7 y 8.35
TOTAL100


Fechas de exámenes oficiales para el curso 2016-17
ConvocatoriaGrupo (*)fechaHora inicioHora finAula(s) asignada(s)Observ:
Periodo ordinario para asignaturas de segundo semestre y anuales 13/06/2017 09:00 12:00 0016P2006 
0016P2007 
Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster 12/07/2017 15:00 18:00 0016P2007 
0016P2006 
** La franja horaria asociada al examen solo hace referencia a la reserva del aula y no a la duración del propio examen **
(*) 1:1 - CAS
(*) 1:1 - CAS
(*) 2:2 - CAS
(*) 2:2 - CAS
(*) 3:3 - CAS
(*) 4:4 - CAS
(*) 5:5 - CAS


Enlaces relacionados
Sin Datos


Bibliografía

Estadística : modelos y métodos
Autor(es):PEÑA SÁNCHEZ DE LA RIVERA, Daniel
Edición:Madrid : Alianza, 1998.
ISBN:84-206-8983-I (o.c.)
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores

Matemática discreta
Autor(es):MIGALLÓN GOMIS, Violeta ; PENADÉS MARTÍNEZ, José
Edición:San Vicente del Raspeig : Universidad de Alicante, 2004.
ISBN:978-84-95434-24-1
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Cálculo de probabilidades y estadística
Autor(es):FERNÁNDEZ-ABASCAL, H. [et al.]
Edición:Barcelona : Ariel, 1994.
ISBN:84-344-2094-5
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Estadística II
Autor(es):MIGALLON GOMIS, Violeta; PENEDES MARTINEZ, José
Edición:San Vicente del Raspeig : Universidad de Alicante, 2000.
ISBN:84-95434-01-6
Categoría:Sin especificar (*3)
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Cálculo de probabilidades : problemas resueltos
Autor(es):REQUENA RUIZ, José ; REQUENA RUIZ, Antonio
Edición:Alicante : Club Universitario, 1996.
ISBN:84-89522-23-5
Categoría:Básico (*3)
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Estadística e informática (SPSS) en la investigación descriptiva e inferencial
Autor(es):GIL PASCUAL, Juan Antonio
Edición:Madrid : Universidad Nacional de Educación a Distancia, 2006.
ISBN:84-362-5264-0
Categoría:Sin especificar (*3)
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Estadistica I : Probabilidad
Autor(es):MARTÍN-PLIEGO LÓPEZ, Francisco Javier ; RUIZ-MAYA PÉREZ, Luis
Edición:Madrid : Thomson, 2004.
ISBN:84-9732-335-1 (v. 1)
Categoría:Sin especificar (*3)
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Métodos estádisticos avanzados con SPSS
Autor(es):PÉREZ, César
Edición:Madrid : Thomson, 2005.
ISBN:978-84-9732-387-1
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Investigación de mercados : un enfoque aplicado
Autor(es):MALHOTRA, Naresh K.
Edición:México : Pearson, 2004.
ISBN:970-26-0491-5
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Introducción a la probabilidad y la estadística
Autor(es):LIPSCHUTZ, Seymour, SCHILLER, John J.
Edición:Madrid : McGraw Hill, 2001.
ISBN:84-481-2504-5
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Estadística para negocios.
Autor(es):HANKE, John E.; REITSCH, Arthur G.
Edición:Madrid : Mc Graw-Hill , 1997.
ISBN:84-481-0831-0
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Estadística : problemas resueltos y aplicaciones
Autor(es):PÉREZ LÓPEZ, César
Edición:Madrid : Pearson/Prentice Hall, 2003.
ISBN:84-205-3780-2
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Fundamentos de estadística : estadística descriptiva y modelos probabilísticos para la inferencia
Autor(es):DURÁ PEIRÓ, José Manuel ; LÓPEZ CUÑAT, Javier M.
Edición:Barcelona : Ariel, 1992.
ISBN:978-84-344-2031-1
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores

La investigación de audiencias en televisión: fundamentos estadísticos
Autor(es):JAUSET BERROCAL, Jordi A.
Edición:Barcelona : Paidós, 2000.
ISBN:84-493-0904-2
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

55 respuestas a dudas típicas de estadística
Autor(es):BEHAR GUTIÉRREZ, Roberto ; GRIMA CINTAS, Pere
Edición:Madrid : Díaz de Santos, 2004.
ISBN:84-7978-643-4
Categoría:Sin especificar (*3)
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Estadística descriptiva y nociones de probabilidad
Autor(es):ESTEBAN GARCÍA, Jesús [et al.]
Edición:Madrid : Thomson, 2005.
ISBN:84-9732-374-2
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria
(*3) Estos apartados hacen referencia a la pertenencia de la obra para la asignatura, no a la calidad de la misma.
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