Estadística Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.
DISEÑO DE EXPERIMENTOS - 801596
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 0825 - GRADO EN ESTADÍSTICA APLICADA (2009-10)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG12 Preocupación por la calidad de su trabajo
Específicas
CE4 Identificar y organizar la información relevante de un problema
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación
CE11 Interpretar los resultados del trabajo estadístico
CE24 Conocer las ventajas, inconvenientes y limitaciones de los distintos tipos de análisis de datos estudiados
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
En esta asignatura, se estudian los Modelos 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: SPSS, SAS y R
Requisitos
Contenido
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
TEMA I: INTRODUCCIÓN AL DISEÑO DE EXPERIMENTOS
I.1.- Introducción
I.2.- Conceptos y definiciones básicas
I.3.- Estructuras de diseño y de tratamientos. Ejemplos
I.4.- Modelos con efectos fijos y efectos aleatorios
TEMA II: DISEÑO UNIFACTORIAL COMPLETAMENTE ALEATORIZADO
II.1.- Introducción
II.2.- Planteamiento del modelo
II.3.- Estimación de los parámetros
II.4.- Construcción de intervalos de confianza
II.5.- Análisis de la varianza
II.6.- Contraste de igualdad de medias
II.7.- Comparaciones entre medias
II.8.- Comprobación de la idoneidad del modelo
II.9.- Transformaciones que estabilizan la varianza
II.10.- Métodos no paramétricos para comparar tratamientos
II.11.- Reparametrización del modelo
II.12.- Selección del tamaño muestral
II.13.- Contrastes ortogonales
II.14.- Efectos aleatorios
TEMA III: DISEÑOS FACTORIALES
III.1.- Introducción
III.2.- Diseño factorial con dos factores
III.3.- Estimación de los parámetros
III.4.- Análisis de la varianza
III.5.- Igualdad de medias
III.6.- Comparaciones múltiples
III.7.- Potencia de los contrastes
III.8.- Comprobación de la idoneidad del modelo. Análisis de residuos
III.9.- Diseño bifactorial sin replicaciones
III.10.- Diseño trifactorial
III.11.- Efectos aleatorios
TEMA IV: DISEÑO UNIFACTORIAL POR BLOQUES ALEATORIZADOS COMPLETOS
IV.1.- Introducción. Planteamiento del modelo
IV.2.- Estimación de los parámetros
IV.3.- Análisis de la varianza
IV.4.- Contraste de hipótesis
IV.5.- Potencia del contraste
IV.6.- Comprobación de la idoneidad del modelo. Análisis de los residuos
IV.7.- Estimación de valores perdidos
IV.8.- Comparaciones múltiples
IV.9.- Efectos aleatorios
TEMA V: DISEÑOS ANIDADOS Y DISEÑOS CRUZADOS-ANIDADOS
V.1.- Introducción
V.2.- Planteamiento del modelo
V.3.- Estimación de los parámetros
V.4.- Análisis de la varianza y Contrastes de Hipótesis
V.5.- Modelo de efectos aleatorios y mixtos
V.6.- Diseño con m factores anidados
V.7.- Diseño con factores anidados y cruzados
V.7.1.- Modelo de efectos fijos
V.7.2.- Modelos de efectos aleatorios
V.7.3.- Modelo de efectos mixtos
V.8.- Otros casos
Evaluación
- Cada alumno realizará distintas prácticas. La nota media de las prácticas, junto con resolución de las cuestiones planteadas por el profesor y la realización de ejercicios propuestos será el 40% de la nota final. La realización y presentación de ejercicios o prácticas en el aula se realizarán de forma presencial.
- El examen final sumará el 60% restante de la nota. Por tanto, el estudiante no tendrá la opción de superar la asignatura únicamente por el procedimiento de evaluación continua. Este examen final será presencial.
- La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculara como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua del 40%.
- Cualquier alumno/a tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.
Bibliografía
Lawson, J. (2014) Design and Analysis of Experiments with SAS. CRC Press.
Montgomery, D.C. (2014) Diseño y Análisis de Experimentos. Mexico: Limusa Whiley.
Peña, D. (2017). Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza editorial.
Vicente Hernanz, M. L., Girón Daviña, P. R., Nieto Zayas, C., Pérez Pérez, T. (2005) Diseño de Experimentos. Soluciones con SAS y SPSS. Pearson Education
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| DISEÑO Y RECOGIDA DE LA INFORMACIÓN | MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN LA RECOGIDA DE LA INFORMACIÓN. APOYO INFORMÁTICO |
Grupos
| Actividades prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo mañana A | 09/09/2024 - 20/12/2024 | MARTES 13:00 - 15:00 | - | ELENA DEL CARMEN GAVILAN GARCIA |
| grupo tarde B | 09/09/2024 - 20/12/2024 | VIERNES 16:00 - 18:00 | - | VICTOR MANUEL RUIZ MORCILLO |
| Clases teóricas y/o prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo mañana A | 09/09/2024 - 20/12/2024 | VIERNES 11:00 - 13:00 | - | ELENA DEL CARMEN GAVILAN GARCIA |
| Grupo tarde B | 09/09/2024 - 20/12/2024 | MARTES 18:00 - 20:00 | - | VICTOR MANUEL RUIZ MORCILLO |