CG1 - Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la Estadística con el lenguaje matemático adecuado.
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar
dichos objetos en diferentes contextos.

CT1 - Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas y la Estadística, partiendo de la base de
la educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos
aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen
demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística,
con base en las Matemáticas.
CT3 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de
sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de
autonomía.

CE1 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones en las que se presenten fenómenos estocásticos utilizando las
herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.
CE3 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u
otras para resolver problemas estadísticos.

Sesiones académicas teóricas.

Sesiones académicas de problemas.

Prácticas en el Aula de Informática

Prácticas informáticas.
Trabajos tutorizados por el profesor. Exposición de trabajos complementarios.

2,4

3,6

5

Se recomienda haber cursado con aprovechamiento la asignatura "Estadística".

Examen teórico-práctico: 80%
Trabajos prácticos/prácticas en el Laboratorio: 20%.
Esta ponderación se mantiene tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria.
Nota: El resultado del examen teórico-práctico sobre 10 debe ser superior a 4 para ser considerado en la calificación final.
En el caso excepcional de que no fuera posible la presencialidad en esta asignatura, y con el correspondiente permiso de Decanato, se sustituirán las clases presenciales por clases on-line a través de Google Meet o similar.

Montgomery, D.C., Peck, E.A. y Vining, G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley.

Bibliografía Complementaria:
Chatterjee, S., Hadi, A. S. (2013) Regression Analysis by Example. 5th ed. Wiley
Draper, Smith (1998). Applied regression analysis. Wiley
Sheater, S.J. (2009). A Modern Approach to Regression with R. Springer.
Weisberg, S. (2005). Applied Linear Regression. 3rd ed. Wiley.

Material del curso disponible en Campus Virtual.