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
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG3 - Coordinar trabajo en equipo con grupos multidisciplinares y organizar y gestionar proyectos.
CG4 - Cultivar interés en el conocimiento, descripción e interpretación de fenómenos susceptibles de cuantificación.
CG5 - Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
CG7 - Plantear políticas de actuación encaminadas a tomar las mejores decisiones posibles.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.

CE3 - Describir situaciones con comportamiento aleatorio y aplicar la Ciencia de los Datos para resolver un problema real mediante los distintos pasos: identificar la información, diseñar el estudio, analizar los datos, construir un modelo adecuado, interpretar los resultados y emitir informes técnicos.
CE5 - Aplicar la estimación, diagnosis, comparación y validación de modelos en diferentes problemas de inferencia y predicción sobre poblaciones de estudio.

50%

50%

100%

2,4

3,6

2

Tener conocimientos básicos sobre cálculo de probabilidades y manejo de variables aletorias.

- Introducción a la inferencia
- Estimación puntual
- Estimación por intervalos
- Contrastes de hipótesis paramétricos. 

La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculara como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

- El alumno/a tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua, que consistirá en la realización de exámenes escritos y/o prácticas con software.

- Cualquier alumno/a tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Gómez Villegas, M. Á. (2018). Inferencia estadística (4ª reimp). Díaz de Santos.
Peña, Daniel. (2001). Fundamentos de estadística (Ser. El libro universitario. manuales, 070). Alianza.
Sahu, Sujit K. (2024). Introduction to Probability, Statistics & R. Springer. Disponible gratuitamente a través de la UCM en: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37865-2
Vélez, Ricardo y Pérez, Alfonso. (2012). Principios de inferencia estadística (Ser. Grado). Universidad Nacional de Educación a Distancia.