CG1 - Comprender y utilizar las técnicas y modelos de la Estadística con el lenguaje matemático adecuado.

CG2 - Adquirir la capacidad para enunciar y demostrar proposiciones en distintos campos de la Estadística.

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.

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.

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.

CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.

CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Exposición teórica por parte del profesor.

Resolución de problemas individual o en grupo, tutorizada por el profesor.

Resolución individual o en grupo de problemas y entrega de algunos problemas escogidos por escrito.

30h (clases teóricas) + 30h (clases prácticas) + 6h (tutorías) + 81h (estudio autónomo de los contenidos) + 3h (actividades de evaluación) = 150h

2,4

3,6

7

No hay requisitos, pero se recomienda al estudiante haber cursado con aprovechamiento la asignatura de "Probabilidad".

(75%) Examen final
(25%) Evaluación in situ mediante observación directa del trabajo y desempeño de los estudiantes en clase

En la convocatoria ordinaria la calificación final será obtenida de acuerdo a la ponderación anterior. Como parte de la evaluación in situ (continua) se realizarán del orden de dos entregas de problemas en horas de clase. Se recuerda que la titulación es presencial y la asistencia es obligatoria, salvo motivos de causa mayor que deberían ponerse en conocimiento del profesorado para ser gestionados de la mejor manera posible.

La convocatoria extraordinaria será evaluada de manera análoga a la convocatoria ordinaria (misma ponderación). La evaluación continua (25% no correspondiente al examen final) sólo se podrá completar durante el curso debido a su razón de ser.

La calificación sigue las directrices del R.D. 1125/2003, artículo 5, apartado 4: "Los resultados obtenidos por el alumno en cada una de las materias del plan de estudios se calificarán en función de la siguiente escala numérica de 0 a 10, con expresión de un decimal, a la que podrá añadirse su correspondiente calificación cualitativa: 0-4,9: Suspenso (SS). 5,0-6,9; Aprobado (AP). 7,0-8,9: Notable (NT). 9,0-10: Sobresaliente (SB)".

P. BALDI (2023). Probability: An Introduction Through Theory and Exercises. Cham: Springer Nature.

P. BILLINGSLEY (2012). Probability and Measure. Hoboken, NJ: Wiley.

P. IBARROLA, L. PARDO & V. QUESADA (1997). Teoría de la Probabilidad. Madrid: Síntesis.

Profesora:

Nombre: Leire Beitia Antero
Despacho: 303-K, Facultad de CC Matemáticas, UCM
E-mail: lbeitia@ucm.es