2022_23
Guía docente 
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Química
A A A 
castellano 
Grado en Ingeniería Mecánica (2010)
 Asignaturas
  MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGENIERÍA
   Contenidos
tema Subtema
1. Introducción al análisis de datos 1.1. Concepto de Estadística. Contenido de la Estadística.
1.2. Concepto de población, muestra, individuo y variable estadística.
1.3. Clasificación de les variables estadísticas.
1.4. Distribución de frecuencias. Representaciones gráficas.
1.5. Agrupación de datos en intervalos.
1.6. Parámetros de posición.
1.7. Parámetros de dispersión.
2. Variables aleatorias 2.1. Concepto de probabilidad y propiedades.
2.2. Concepto de variable aleatoria.
2.3. Variables aleatorias discretas: función de probabilidad y función de distribución.
2.4. Variables aleatorias continuas: función de densidad y función de distribución.
2.5. Esperanza matemática.
2.6. Varianza.
3. Modelos de distribución de probabilidades 3.1. Distribuciones discretas: Weibull, Bernoulli, binomial, Poisson, uniforme.
3.2. Distribuciones continuas: uniforme, exponencial, normal.
3.3. Ley normal general. Ley normal reducida: N(0,1).
3.4. Distribuciones deducidas de la normal: chi-cuadrado, t de Student y F de Snedecor.
3.5. Convergencia a la ley normal: teorema del límite central.
3.6. Uso de las tablas estadísticas.
4. Intervalos de confianza 4.1. Nociones de muestra y muestreo.
4.2. Concepto de estadístico y de parámetro.
4.3. Estimación puntual y estimación por intervalos.
4.4. Noción de intervalo de confianza. Coeficiente de confianza.
4.5. Determinación de intervalos de confianza.
4.6. Aplicación de los intervalos de confianza al control de procesos.
5. Contraste de hipótesis 5.1. Hipótesis estadísticas. Tipos de hipótesis.
5.2. Concepto de región crítica y región de aceptación.
5.3. Tipos de errores. Nivel de significación.
5.4. Aplicación de los contrastes de hipótesis.
5.5. Control de recepción.
6. Análisis de la varianza 6.1. Generalidades sobre el análisis de la varianza.
6.2. Diseño de un factor.
6.3. Diseño de dos factores sin interacción. Bloques aleatorizados.
6.4. Diseño de dos factores con interacción.
7. Regresión lineal 7.1. Modelo de regresión mostral simple.
7.2. Estimación de la recta de regresión por el método de los mínimos cuadrados.
7.3. Medidas de bondad de ajuste.
7.4. Contrastes de significación.
7.5. Construcción de intervalos de predicción.
7.6. Regresión no lineal.
7.7. Regresión lineal múltiple.