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.

100%

2,4

3,6

5

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

Examen teórico-práctico: 70%
Trabajos prácticos/prácticas en el Laboratorio: 30%.
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.

Montgomery, D.C., Peck, E.A. y Vining, G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley.
Chatterjee, S., Hadi, A. S. (2013) Regression Analysis by Example. 5th ed. Wiley

Bibliografía Complementaria:
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.