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Estadística Aplicada

Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.

MÉTODOS AVANZADOS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS - 801612

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG12 Preocupación por la calidad de su trabajo
Específicas
CE4 Identificar y organizar la información relevante de un problema
CE6 Diseñar y planificar un estudio estadístico para la resolución de un problema real
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

6

Breve descriptor:

En esta asignatura, se estudian los Modelos Avanzados de Diseño de Experimentos analizando las distintas situaciones que pueden presentarse. Para la aplicación de estos modelos y la resolución de casos prácticos, se utilizan los principales paquetes estadísticos introducidos a lo largo de la titulación.

Requisitos

Se requiere haber cursado la asignatura Diseño de Experimentos, así como tener nociones de los paquetes estadísticos SAS, SPSS y R.

Contenido

MÉTODOS AVANZADOS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS

CAPÍTULO 1.- DISEÑOS FACTORIALES 2k
- Diseños Factoriales 22.
- Diseños Factoriales 23 .
- Diseños Factoriales 2k.
- Fracciones Factoriales.

CAPÍTULO 2.- DISEÑOS MEDIDAS REPETIDAS.
- Diseño de Medidas Repetidas con un factor intra-sujetos.
- Diseño de Medidas Repetidas con dos factores intra-sujetos.
- Diseño de Medidas Repetidas con un factor intra-sujetos y un factor inter-sujetos.

CAPÍTULO 3.- DISEÑO DE PARCELAS DIVIDIDAS O DISEÑOS SPLIT-PLOT 
- Modelo de Parcelas Divididas con bloques. 
- Modelo de Parcelas Divididas Completamente Aleatorizado. 

CAPÍTULO 4.- ANÁLISIS DE LA COVARIANZA. 
- Modelo Unifactorial Completamente Aleatorizado.
- Modelo Unifactorial con Bloques Aleatorios Completos. 


Evaluación

El alumnado será evaluado a lo largo del curso mediante la realización de prácticas, ejercicios propuestos, presentaciones o actividades en el aula, pero no tiene la posibilidad de superar la asignatura únicamente con evaluación continua. Asímismo, todos los estudiantes tienen derecho al examen final.

La calificación de la asignatura se calculará como el máximo entre:

a) La calificación del examen final.

b) La media ponderada de la evaluación continua (35%) y la calificación del examen final (65%).

En caso de tener un estudiante a tiempo parcial o un estudiante que no ha desarrollado su trabajo a lo largo del curso, podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo, el 100% de su calificación final.


Bibliografía

- Kuehl, R. (2001) "Diseño de experimentos: principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones". Thomson Learning, Mexico.
- Lawson, J. (2010) "Design and Analysis of Experiments with SAS". Taylor & Francis Group: USA
- Montgomery, D.C. (2004) "Design and Analysis of Experiments". 2ª Ed. Wiley & Sons: NY.
- Peña, D. (2002). "Regresión y Diseño de Experimentos". Alianza editorial.
- Vicente Hernanz, M. L., Girón Daviña, P. R., Nieto Zayas, C., Pérez Pérez, T. "Modelos Avanzados de Diseño de Experimentos". Ed. Complutense.

Otra información relevante

La asignatura está virtualizada en el Campus Virtual de la UCM con todos los materiales y recursos necesarios para un poder realizar el seguimiento de la misma.

Estructura

MódulosMaterias
TÉCNICAS DE GESTIÓN EN PROCESOS INDUSTRIALESMÉTODOS ESTADÍSTICOS DE REDUCCIÓN DE COSTES Y MEJORA DE LA PLANIFICACIÓN

Grupos

Actividades prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A22/01/2025 - 13/05/2025VIERNES 13:00 - 15:00-DANIEL MARTIN GARCIA
Grupo tarde B22/01/2025 - 13/05/2025JUEVES 18:00 - 20:00-DANIEL MARTIN GARCIA


Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo mañana A22/01/2025 - 13/05/2025MIÉRCOLES 11:00 - 13:00-DANIEL MARTIN GARCIA
Grupo tarde B22/01/2025 - 13/05/2025LUNES 18:00 - 20:00-DANIEL MARTIN GARCIA