General
Máquinas Eléctricas I
|
Estadística y Métodos Numéricos (2011)
Profesores Carmen María Sordo García Ángel Barón Caldera Francisco Javier González Ortiz Ángel Cobo Ortega María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación
|
El objetivo general del curso es introducir al alumno/a al análisis estadístico de datos y a los métodos numéricos y la optimización.
Por un lado, se trata de caracterizar la variabilidad y cuantificar el azar usando el cálculo de probabilidades y la inferencia estadística. Y por otra parte, modelizar y resolver matemáticamente, comprendiendo la adecuación de los métodos, problemas científico-técnicos básicos, usando para ello técnicas de resolución por ordenador.
Palabras Clave de la AsignaturaDistribuciones, Optimización, Probabilidad, Inferencia, Regresión, Ecuaciones no Lineales, Sistemas Lineales, Interpolación, R, Matlab. |
Datos identificativos de la Asignatura
|
Tema 1. Estadística descriptiva:
1.1. Tablas de datos.
1.2. Estadísticos.
Tema 2. Probabilidad y variable aleatoria:
2.1. Probabilidad: definición y propiedades.
2.2. Probabilidad condicionada, independencia. Propiedades.
2.3. Variables aleatorias discretas y continuas.
Tema 3. Distribuciones comunes:
3.1. Variables discretas más comunes.
3.2. Variables continuas más comunes.
Tema 4. Papel probabilistico:
4.1. Fundamentos del papel probabilístico.
Tema 5. Inferencia:
5.1. Introducción a la estimación puntual: estimación de proporciones, de medias y de varianzas.
5.2. Intervalos de confianza. Contrastes de hipótesis.
Tema 6. Modelos de regresión por mínimos cuadrados:
6.1. Ajuste de modelos a datos. Ecuaciones normales. Transformaciones.
Tema 7. Resolución numérica de sistemas lineales:
7.1. Error numérico, condicionamiento y estabilidad.
7.2. Métodos directos: eliminación gaussiana y factorizaciones matriciales.
Tema 8. Programación lineal y métodos de optimización:
8.1. Fundamentos de la optimización.
8.2. Modelos lineales y programación matemática.
Tema 9. Resolución numérica de ecuaciones no lineales:
9.1. Métodos cerrados: bisección.
9.2. Métodos abiertos: Newton y secante.
Tema 10. Interpolación, integración y resolución numérica de EDOs:
10.1. Interpolación polinómica: diferencias divididas de Newton.
10.2. Integración numérica: fórmulas de Newton-Cotes.
10.3. Métodos para la resolución de EDOs.
Castillo, E. & Pruneda, R.E. (2001): «Estadística aplicada». Editorial Moralea.
Luceño, A. & González, F.J. (2003): «Métodos estadísticos para medir, describir y controlar la variabilidad». Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cantabria.
Devore, J.L. (2005): «Probabilidad y estadística para Ingeniería y Ciencias». 6ª Ed. Thomson.
Benjamin, J.R. & Cornell, C.A. (1981): «Probabilidad y estadística en Ingeniería Civil». Mc Graw-Hill Co.
Johnson, R.A. (2005): «Miller & Freunds probability and statistics for engineers». 7ª Ed. Prentice Hall.
Scheaffer, R.L. & Mcclave, J.T. (1993): «Probabilidad y estadística para Ingeniería». Addison-Wesley Iberoamericana.
Arriaza, A.J.; Fernández, F.; López, M.A.; Muñoz, M.; Pérez, S. & Sánchez, A. (2008): «Estadística básica con R y R-Commander». Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.
Chapra, S. & Canale, R. (2005): «Numerical methods for engineers». McGraw-Hill Science/Engineering/Math.
Burden, R.L. & Faires, J.D. (2002): «Análisis numérico». 7ª Ed. Thompson.
Puig-Pey, Jaime (1996): «Métodos numéricos: ejercicios resueltos de examen». Publicaciones de la E.T.S.I. de Caminos, Canales y Puertos de la Universidad de Cantabria.
Quintela Estévez, P. (1997): «Introducción a MATLAB y sus aplicaciones». Servicio de publicaciones de la Universidad de Santiago de Compostela.
Cobo, Ángel (1995): «Optimización matemática». Ed. Ángel Cobo Ortega. Universidad de Cantabria.
Cordero, A. (et al.) (2006): «Problemas resueltos de métodos numéricos". Thomson-Paraninfo.
Quarteroni, A. & Saleri, F. (2006): «Cálculo científico con MATLAB y Octave».
Walpole, R.E.; Myers, R.H. & Myers, S.L. (1999): «Probabilidad y estadística para ingenieros». 6ª Ed. Prentice Hall.
Peña, D. (1987): «Estadística: modelos y métodos» (Vols. I y II). Alianza Editiorial.
Degroot, M.H. (1988): «Probabiblidad y estadística». Addison-Wesley Iberoamericana.
Ríos, D.; Ríos, S. & Martín, J. (1997): «Simulación: métodos y aplicaciones». Alfaomega-Rama.
Balbás, A. & Gil, J.A. (1990): «Programación matemática». 2ª Ed. Ed. AC. Madrid.
Guerrero Casas, Flor María (1994): «Curso de optimización. Programación matemática». Ed. Ariel Economía. Barcelona.
J.E. Dennis & R.B. Schnabel (1983): «Numerical methods for unconstrained optimization and nonlinear equations». Prentice-Hall.
Quarteroni, A. (et al.) (2007): «Numerical mathematics». 2nd Ed. Ed. Springer.
P.E. Gill, W. Murray & M.H. Wright (1991): «Numerical linear algebra and optimization». Addison-Wesley.
Barbolla, R., Cerdá, E. & Sanz, P. (1991): «Optimización matemática: teoría, ejemplos y contraejemplos». De. Espasa-Calpe. Madrid
Conte, S.D. & de Boor, C. (1981): «Elementary numerical analysis. An algorithmic approach». 3ª Ed. Mc Graw Hill. (Hay versión en castellano).
Yang, W.Y. (et al.) (2005): «Applied numerical methods using MATLAB». Ed. Wiley-Interscience.
Castillo, E.; Conejo, A.; Pedregal, P.; García, R. & Alguacil, N. (2002): «Formulación y resolución de modelos de programación matemática en Ingeniería y Ciencia». E.T.S. Ingenieros Industriales, E.T.S. Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos, UCLM.
MC-F-001. Tema 1. Estadística descriptiva.
MC-F-002. Tema 2.1. Probabilidad y variable aleatoria. (Probabilidad).
MC-F-003. Tema 2.2. Probabilidad y variable aleatoria. (Variable aleatoria).
MC-F-004. Tema 3. Distribuciones comunes.
MC-F-005. Tema 4. Papel probabilistico (se imparte de manera exclusivamente práctica. Ver Práctica 3).
MC-F-006. Tema 5. Inferencia.
MC-F-007. Tema 6. Modelos de regresión por mínimos cuadrados.
MC-F-008. Tema 7. Resolución numérica de sistemas lineales.
MC-F-009. Tema 8. Programación lineal y métodos de optimización.
MC-F-010. Tema 9. Resolución numérica de ecuaciones no lineales.
MC-F-011. Tema 10. Interpolación, integración y resolución numérica de EDOs.
MÉTODOS DE EVALUACIÓN "ESTADÍSTICA Y MÉTODOS NUMÉRICOS" |
||||
Descripción |
Tipología |
Evaluación final |
Recuperación |
% |
Prueba práctica I |
Evaluación en laboratorio |
No |
No |
14% |
|
||||
Prueba práctica II |
Evaluación en laboratorio |
No |
No |
14% |
|
||||
Prueba del Bloque I |
Examen escrito |
No |
Sí |
30% |
|
||||
Prueba del Bloque II |
Examen escrito |
No |
Sí |
30% |
|
||||
Trabajos de cooperación |
Trabajo |
No |
No |
8% |
|
||||
Prueba del Bloque I |
Examen escrito |
No |
Sí |
4% |
|
||||
TOTAL |
100% |
|||
OBSERVACIONES:
|
||||
OBSERVACIONES para alumnos/as a tiempo parcial: |
![]() |
Carmen María Sordo García
Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación |
![]() |
Ángel Barón Caldera
Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación UNIVERSIDAD DE CANTABRIA |
![]() |
Francisco Javier González Ortiz
Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación UNIVERSIDAD DE CANTABRIA |
![]() |
Ángel Cobo Ortega
Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación UNIVERSIDAD DE CANTABRIA |
![]() |
María Dolores Frías Domínguez
Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación UNIVERSIDAD DE CANTABRIA |
![]() |
Jesús Fernández Fernández
Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación UNIVERSIDAD DE CANTABRIA |
Contacto Información legal Sobre OCW RSS Universidad de Cantabria