BLOQUE 1: CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE DESCRIPCIÓN DE DATOS.
Tema 1. PRINCIPIOS BÁSICOS EN EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
Tema 2. DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS.
Tema 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL.
Tema 4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
Tema 5. MEDIDAS DE FORMA – DIAGRAMAS DE CAJAS O BOX-PLOT.
BLOQUE 2: INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD Y A LOS MODELOS DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES.
Tema 6. INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD.
Tema 7. VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS.
Tema 8. VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS.
Tema 9. MODELOS UNIVARIANTES DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES DISCRETOS Y CONTINUOS.
Tema 10. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE. APROXIMACIÓN ENTRE DISTRIBUCIONES.
BLOQUE 3: INFERENCIA ESTADÍSTICA.
Tema 11. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN PUNTUAL.
Tema 12. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA.
Tema 13. INRODUCCIÓN A LOS CONTRASTES DE HIPÓTESIS.
Tema 14. CONTRASTES PARAMÉTRICOS. RELACIÓN ENTRE INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTES.
BLOQUE 4: MANEJO DE HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS ESTADÍSTICAS
TRATAMIENTO DE LOS CONTENIDOS DE LOS BLOQUES 1,2, Y 3 SOBRE DATOS REALES
Las prácticas son sesiones de dos horas semanales (durante 10 semanas) en el aula de informática
El objetivo principal de la asignatura es dotar a los estudiantes de las herramientas y técnicas estadísticas necesarias para recopilar, analizar e interpretar datos de manera efectiva, facilitando la toma de decisiones basadas en evidencia en diversos contextos profesionales.
La asignatura abarca una variedad de temas, incluyendo la recolección y organización de datos, medidas de tendencia central y dispersión, probabilidad y distribuciones, inferencia estadística, regresión y correlación, así como el uso de software estadístico para el análisis de datos.
No es necesario tener conocimientos previos avanzados de estadística, aunque una base en matemáticas puede ser útil. La asignatura está diseñada para introducir y desarrollar gradualmente los conceptos estadísticos.
Se utiliza software estadístico como SPSS, R, y Excel. Los estudiantes aprenden a manejar estas herramientas para aplicar los conceptos teóricos a datos reales y obtener resultados precisos.
La estadística y el tratamiento de datos son fundamentales en muchos campos profesionales, incluyendo la investigación, la economía, la medicina, la psicología y el marketing. Estas habilidades permiten analizar tendencias, evaluar hipótesis y tomar decisiones informadas basadas en datos.
Al finalizar la asignatura, los estudiantes habrán adquirido competencias en análisis de datos, interpretación de resultados estadísticos, uso de software estadístico y aplicación de técnicas estadísticas en la toma de decisiones en diversos contextos profesionales.
Para obtener más información, los estudiantes pueden consultar el plan de estudios oficial de la Universidad de Huelva, contactar con el departamento correspondiente o visitar la página web de la universidad donde se detalla el programa y los recursos disponibles.