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43275 - MODELIZACIÓN ESTOCÁSTICA Y MULTIVARIANTE (2014-15)

Datos generales  

Código: 43275
Profesor/a responsable:
CASTRO LOPEZ, MARIA ANGELES
Crdts. ECTS: 3,00
Créditos teóricos: 0,00
Créditos prácticos: 1,20
Carga no presencial: 1,80

Departamentos con docencia

Estudios en los que se imparte



Competencias y objetivos

Contexto de la asignatura para el curso 2014-15

Se trata de una asignatura de carácter optativo que se imparte en el segundo semestre del primer curso. Pertenece al módulo de Ingeniería de Procesos y Producto. Los estudiantes que acceden a esta asignatura han cursado previamente las materias de fundamentos matemáticos de los planes de estudio del Grado de Ingeniería Química de las universidades españolas, en las que habrán adquirido los conocimientos y habilidades generales de Matemáticas y específicas de Estadística aplicada necesarios para desarrollar la asignatura. Dentro del ámbito de la Ingeniería Química, esta asignatura aporta herramientas básicas necesarias para modelizar matemáticamente problemas con componentes estocásticos, incluyendo problemas con un alto número de variables involucradas.

 

 

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

Competencias Generales del Título (CG)

  • CG1 : Capacidad para aplicar el método científico y los principios de la ingeniería y economía, para formular y resolver problemas complejos en procesos, equipos, instalaciones y servicios, en los que la materia experimente cambios en su composición, estado o contenido energético, característicos de la industria química y de otros sectores relacionados entre los que se encuentran el farmacéutico, biotecnológico, materiales, energético, alimentario o medioambiental.
  • CG11 : Poseer las habilidades del aprendizaje autónomo para mantener y mejorar las competencias propias de la Ingeniería Química que permitan el desarrollo continuo de la profesión.
  • CG2 : Concebir, proyectar, calcular, y diseñar procesos, equipos, instalaciones industriales y servicios, en el ámbito de la Ingeniería Química y sectores industriales relacionados, en términos de calidad, seguridad, economía, uso racional y eficiente de los recursos naturales y conservación del medio ambiente.
  • CG5 : Saber establecer modelos matemáticos y desarrollarlos mediante la informática apropiada, como base científica y tecnológica para el diseño de nuevos productos, procesos, sistemas y servicios, y para la optimización de otros ya desarrollados.
  • CG6 : Tener capacidad de análisis y síntesis para el progreso continuo de productos, procesos, sistemas y servicios utilizando criterios de seguridad, viabilidad económica, calidad y gestión medioambiental.

 

Competencias específicas (CE)

  • CE1 : Aplicar conocimientos de matemáticas, física, química, biología y otras ciencias naturales, obtenidos mediante estudio, experiencia, y práctica, con razonamiento crítico para establecer soluciones viables económicamente a problemas técnicos.
  • CE10 : Adaptarse a los cambios estructurales de la sociedad motivados por factores o fenómenos de índole económico, energético o natural, para resolver los problemas derivados y aportar soluciones tecnológicas con un elevado compromiso de sostenibilidad.
  • CE3 : Conceptualizar modelos de ingeniería, aplicar métodos innovadores en la resolución de problemas y aplicaciones informáticas adecuadas, para el diseño, simulación, optimización y control de procesos y sistemas.
  • CE4 : Tener habilidad para solucionar problemas que son poco familiares, incompletamente definidos, y tienen especificaciones en competencia, considerando los posibles métodos de solución, incluidos los más innovadores, seleccionando el más apropiado, y poder corregir la puesta en práctica, evaluando las diferentes soluciones de diseño.
  • CE6 : Diseñar, construir e implementar métodos, procesos e instalaciones para la gestión integral de suministros y residuos, sólidos, líquidos y gaseosos, en las industrias, con capacidad de evaluación de sus impactos y de sus riesgos.

 

Competencias Básicas y del MECES (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior)

  • CB10 : 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.
  • CB6 : 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.
  • CB7 : 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.
  • CB9 : Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

 

Competencias Transversales Básicas

  • CT2 : Ser capaz de usar herramientas informáticas y tecnologías de la información.
  • CT3 : Ser capaz de expresarse adecuadamente tanto oralmente como por medios escritos.

 

Competencia exclusiva de la asignatura

Sin datos

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Conocer y aplicar los conceptos y elementos necesarios para modelizar y simular procesos, fenómenos y sistemas no deterministas.
  • Conocer y aplicar los conceptos básicos del análisis de riesgos y fiabilidad de componentes y sistemas y comprender su importancia en el diseño de sistemas complejos.
  • Utilizar métodos gráficos y técnicas de reducción de dimensión y de clasificación para extraer y comunicar información relevante a partir de grandes volúmenes de datos con un alto número de variables.
  • Identificar los distintos tipos de variables en un problema no determinista y seleccionar el método más apropiado para su descripción y análisis.
  • Conocer las técnicas de regresión y análisis de la varianza como casos particulares de los modelos lineales y su aplicación de forma crítica, evaluando el cumplimiento de los supuestos de los métodos y la adecuación de los modelos ajustados.
  • Identificar problemas de multicolinealidad en modelos de regresión y conocer y aplicar las técnicas adecuadas para tratarlos, incluyendo el análisis de regresión en componentes principales (PCR) y el método de mínimos cuadrados parciales (PLS).
  • Conocer la utilidad y aplicación del método PLS para problemas de predicción y calibración en Ingeniería Química con datos multivariantes o con un alto número de variables explicativas.
  • Identificar distintos diseños experimentales usuales en problemas de diseño y optimización de procesos y de investigación en Ingeniería Química y seleccionar y aplicar el más adecuado en cada caso.
  • Conocer generalizaciones de los modelos lineales para problemas con errores no normales o correlacionados e identifica cuándo deben aplicarse.
  • Conocer y utilizar programas gráficos y estadísticos para aplicar de forma efectiva las técnicas tratadas en la asignatura, y en particular el sistema R y los paquetes específicos adecuados para cada método.

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2014-15

  • Conocer y aplicar los conceptos y elementos necesarios para modelizar y simular procesos, fenómenos y sistemas no deterministas.
  • Conocer y aplicar los conceptos básicos del análisis de riesgos y fiabilidad de componentes y sistemas y comprender su importancia en el diseño de sistemas complejos.
  • Utilizar métodos gráficos y técnicas de reducción de dimensión y de clasificación para extraer y comunicar información relevante a partir de grandes volúmenes de datos con un alto número de variables.
  • Identificar los distintos tipos de variables en un problema no determinista y seleccionar el método más apropiado para su descripción y análisis.
  • Conocer las técnicas de regresión y análisis de la varianza como casos particulares de los modelos lineales y su aplicación de forma crítica, evaluando el cumplimiento de los supuestos de los métodos y la adecuación de los modelos ajustados.
  • Identificar problemas de multicolinealidad en modelos de regresión y conocer y aplicar las técnicas adecuadas para tratarlos, incluyendo el análisis de regresión en componentes principales (PCR) y el método de mínimos cuadrados parciales (PLS).
  • Conocer la utilidad y aplicación del método PLS para problemas de predicción y calibración en Ingeniería Química con datos multivariantes o con un alto número de variables explicativas.
  • Identificar distintos diseños experimentales usuales en problemas de diseño y optimización de procesos y de investigación en Ingeniería Química y seleccionar y aplicar el más adecuado en cada caso.
  • Conocer generalizaciones de los modelos lineales para problemas con errores no normales o correlacionados e identifica cuándo deben aplicarse.
  • Conocer y utilizar programas gráficos y estadísticos para aplicar de forma efectiva las técnicas tratadas en la asignatura, y en particular el sistema R y los paquetes específicos adecuados para cada método.

Contenidos y bibliografía

Contenidos para el curso 2014-15

TEMA 1.- Introducción a la modelización estocástica.

- Revisión de conceptos de probabilidad y estadística.
- El sistema R.
- Estadística básica con R.
- Introducción a la simulación estocástica.

TEMA 2.- Análisis de riesgos y fiabilidad.

- Conceptos básicos.
- Funciones de riesgo y fiabilidad.
- Aplicaciones.

TEMA 3.- Exploración y análisis de datos multivariantes.

- Exploración de datos multivariantes.
- Análisis de componentes principales.
- Análisis de conglomerados.

TEMA 4.- Modelos de regresión y técnicas afines.

- Regresión lineal múltiple.
- Multicolinealidad.
- Regresión en componentes principales (PCR).
- Mínimos cuadrados parciales (PLS).
- Técnicas afines.


TEMA 5.- Diseño experimental, modelos lineales y extensiones.

- Fundamentos de diseño experimental.
- Análisis de la varianza y modelos lineales.
- Modelos .

 

Enlaces relacionados

Sin datos

 

Bibliografía

The R book
Autor(es): Crawley, Michael J.
Edición: Chichester : John Wiley & Sons, 2013;
ISBN: 978-0-470-97392-9
Categoría: Complementario

Chemometrics with R : multivariate data analysis in the natural sciences and life sciences
Autor(es): Weherns, Ron
Edición: Berlin : Springer Berlin Heidelberg, 2011;
ISBN: 3-662-62027-8
Categoría: Básico

An introduction to multivariate statistical analysis
Autor(es): Anderson, Theodore Wilbour
Edición: New York : Wiley, 2003;
ISBN: 0-471-36091-0
Categoría: Complementario

An introduction to applied multivariate analysis with R
Autor(es): Everitt, Brian; Hothorn, Torsten
Edición: New York : Springer, 2011;
ISBN: 978-1-4419-9650-3
Categoría: Complementario

Evaluación

Instrumentos y criterios de evaluación 2014-15

La asignatura se podrá superar mediante las actividades de la evaluación continua (50-100% de la nota total). Quienes no hayan superado la asignatura con las actividades de la evaluación continua podrán compensar hasta el 50% de la nota con la prueba final.

 

Las actividades de evaluación continua se controlarán de forma continua en las sesiones de seminario, tutorías grupales y prácticas por ordenador. La fecha límite de entrega del trabajo será la última semana del curso (primera semana de junio).

Descripción Criterio Tipo Ponderación

Participación en clase, entrega y control de prácticas, trabajo (50-100 %)

ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE 50

Resolución de problemas similares a los realizados durante el curso (0-50%).

EXAMEN FINAL 50

 

Fechas de pruebas de evaluación oficiales para el curso 2014-15

Convocatoria Fecha Hora Grupo - Aula(s) asignada(s) Observaciones
(C3) Periodo ordinario para asignaturas de segundo semestre y anuales 19/06/2015
(C4) Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster 13/07/2015

 

 



Profesorado

CASTRO LOPEZ, MARIA ANGELES
Profesor/a responsable

  • PRÁCTICAS CON ORDENADOR: Grupos:
    • 1
  • TUTORÍAS GRUPALES: Grupos:
    • 1
  • SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER: Grupos:
    • 1

 

Grupos

PRÁCTICAS CON ORDENADOR

Grupo Semestre Turno Idioma Matriculados
Gr. 1 (PRÁCTICAS CON ORDENADOR) : GRUPO 1 2S Todo el día CAS 0


TUTORÍAS GRUPALES

Grupo Semestre Turno Idioma Matriculados
Gr. 1 (TUTORÍAS GRUPALES) : GRUPO 1 2S Todo el día CAS 0


SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER

Grupo Semestre Turno Idioma Matriculados
Gr. 1 (SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER) : GRUPO 1 2S Todo el día CAS 0




Horarios

PRÁCTICAS CON ORDENADOR

Grupo Fecha inicio Fecha fin Día Hora inicio Hora fin Aula
1 27/02/2015 27/02/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  
1 13/03/2015 13/03/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  
1 27/03/2015 27/03/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  
1 20/04/2015 20/04/2015 LUN 08:00 09:00 A2/B21  
1 24/04/2015 24/04/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  
1 08/05/2015 08/05/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  
1 22/05/2015 22/05/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  
1 05/06/2015 05/06/2015 VIE 11:30 13:30 A2/B21  

TUTORÍAS GRUPALES

Grupo Fecha inicio Fecha fin Día Hora inicio Hora fin Aula
1 23/02/2015 23/02/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 09/03/2015 09/03/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 23/03/2015 23/03/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 20/04/2015 20/04/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 04/05/2015 04/05/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 18/05/2015 18/05/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 01/06/2015 01/06/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  

SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER

Grupo Fecha inicio Fecha fin Día Hora inicio Hora fin Aula
1 16/02/2015 16/02/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 02/03/2015 02/03/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 16/03/2015 16/03/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 30/03/2015 30/03/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 27/04/2015 27/04/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 11/05/2015 11/05/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11  
1 25/05/2015 25/05/2015 LUN 11:30 12:30 A2/B11