bachelor en inteligencia artificial y data science la salle campus barcelona

Grado en Artificial Intelligence and Data Science

Probabilidad y estadística

Descripción: 

Esta asignatura ofrece al estudiante herramientas probabilísticas básicas para modelar sistemas cuya evolución temporal depende del azar. Con una herramienta matemática sencilla se desarrollan los conceptos fundamentales. Se pretende que el alumno adquiera un sólido conocimiento básico de la estructura de los procesos de forma que pueda analizar casos reales simples. A continuación, se presentan los métodos estadísticos y sus aplicaciones.

Tipo asignatura
Primer - Obligatoria
Semestre
Segundo
Curso
1
Créditos
6.00

Profesores Titulares

Conocimientos previos: 

Ninguno.

Objetivos: 

- Comprendre els conceptes que fonamenten la probabilitat i l’estadística que s’utilitza.

- Saber resoldre problemes tant en situacions univariants com multivariants

- Conéixer les principals distribucions estadístiques i com operar amb les seves taules

- Introduir a l’estudiant en la modelització lineal de les dades

- Millorar la competència en gestió de dades i fulles de càlcul 

Contenidos: 

1. Estadística descriptiva

2. Probabilidad

3. Variables aleatorias

4. Inferencia Estadística

5. Regresión lineal 

Metodología: 

Tres sesiones por semana donde se mostrarán los conceptos básicos y su aplicación en situaciones prácticas. Se resolverán ejercicios en clase y también se propondrán problemas para que los estudiantes puedan aplicar los conceptos aprendidos. Algunos de estos ejercicios se analizarán en la siguiente sesión.

Cada tema tendrá los siguientes elementos:

- Teoría: Clase magistral

- Resolución de casos: Resolución de problemas

- Revisión de conceptos: Actividades evaluativas

Evaluación: 

Habrá dos sistemas de evaluación: Evaluación Continua (EC) y Examen Final (EF). La nota final será el valor máximo entre EC y EF. 

Criterios evaluación: 

-

Bibliografía básica: 

- Bowerman, B. L., O'Connell, R. T., Murphree, E., Huchendorf, S. C., Porter, D. C., & Schur, P. (2003). Business statistics in practice. New York: McGraw-Hill/Irwin.

- Newbold, P., Carlson, W. L., & Thorne, B. M. (2013). Statistics for business and economics. Pearson.

- Johnson, R. A., & Bhattacharyya, G. K. (2019). Statistics: principles and methods. John Wiley & Sons.

Material complementario: 

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