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.
CG5 - Saber construir nuevos métodos y modelos bien fundamentados mediante el análisis y demostración de sus propiedades más relevantes.
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

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.
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.
CE4 - Desarrollar programas que resuelvan problemas estadísticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.

Clases presenciales de teoría

Clases presenciales de resolución de problemas

2,4

3,6

8

Construcción y análisis de modelos matemáticos desde la aplicación de procesos estocásticos básicos, como son las cadenas de Markov y los procesos de Poisson, entre otros.

Conocimientos sobre cadenas de Markov en tiempo-discreto y tiempo-continuo, procesos de Poisson, Probabilidad, Cálculo y Álgebra.

1.- Formular modelos matemáticos asociados a fenómenos reales desde una perspectiva estocástica.
2.- Estudiar modelos estocásticos básicos en teoría de colas, fiabilidad de sistemas, sistemas de producción, inventarios, epidemiología, genética, dinámica de poblaciones y movilidad laboral.
3.- Resolver analítica y/o numéricamente modelos estocásticos.
4.- Aplicar la teoría sobre procesos estocásticos.

Examen escrito teórico-práctico: 80%
Trabajos prácticos y participación activa en clase (in situ): 20%

Allen LJS (2011) "An Introduction to Stochastic Processes with Applications to Biology. 2nd Edition". CRC Press.
Artalejo JR & Gómez-Corral A (2008) "Retrial Queueing Systems: A Computational Approach". Springer.
Bhat UN (1984) "Elements of Applied Stochastic Processes", Wiley.
Kulkarni VG (1999) "Modeling, Analysis, Design, and Control of Stochastic Systems", Springer.