Estadística (EST)

L'assignatura presenta, per una part, tècniques d'anàlisi de dades (estadistica descriptiva, ...) que permeten a l'estudiant enfrontar-se de manera addient als reptes d'interpretació de dades que afrontarà a la pràctica professional.
Per altra part, es presenten els fonaments de probabilitat aplicada que un informàtic pot necessitar al llarg del seu exercici professional. Aquests fonaments han de ser la base per a abordar camps com:
o fiabilitat de sistemes i/o software,
o estudi del rendiment de sistemes,
o tractament de les dades de la simulació i teoria de cues,
o disseny de sistemes d'informació quantitativa,
o explotació estadística de bases de dades, etc.

Coneixements

1. Conceptes fonamentals de probabilitat: esdeveniment aleatori, dada, població, mostra, probabilitat, variable aleatòria discreta i contínua.
2. Conceptes fonamentals d'inferència: paràmetre poblacional, estimador mostral, estimació per interval, prova d'hipòtesis, model, decisió, risc.
3. Exemples aplicables als conceptes anteriors, des dels jocs d'atzar a situacions habituals al mon de la informàtica.

Habilitats

1. Saber aplicar el formalisme matemàtic per resoldre problemes que comporten incertesa.
2. Saber distingir les components estocàstiques de la part determinista, i veure la necessitat de quantificar el grau d'incertesa.
3. Saber utilitzar un software estadístic, calculadora científica i/o taules per fer càlculs amb les distribucions de probabilitats més importants.
4. Saber utilitzar el software estadístic per analitzar dades i obtenir indicadors numèrics i gràfics que resumeixin la informació rellevant.
5. Saber convertir dades en informació i preparar-les per a la presa de decisions

Competències

1. Capacitat per al raonament crític i lògico-matemàtic
2. Capacitat per dissenyar, dur a terme experiments i analitzar-ne els resultats.
3. Capacitat d'aplicar un model versemblant a una situació no determinista, estimar els paràmetres implicats, estudiar la validesa del model i utilitzar-lo per realitzar previsions o prendre decisions considerant l'error de la mostra.
4. Capacitat per prendre decisions en presència d'incertesa, assumint uns riscos quantificats
5. Preparació per treballar en grup

Habitualment, s'utilitzarà la classe magistral, amb ús de transparències i pissarra. Eventualment, es podrà substituir aquests mitjans per ordinador +
canó projector, possibilitant l'ús de tecnologies de la informació, com
exposició de software, ús d'"applets", accés a internet, etc.

Està prevista la resolució de problemes en modalitat cooperativa (un equip d'estudiants resol el problema preparat per altres equips), i també la
resolució de problemes amb ordinador que permet autocorrecció, entorn
anomenat e-status. Puntualment, el professor també explica i resol exercicis
il.lustratius.

Al laboratori, l'estudiant treballarà en grup devant l'ordinador, i seguint
un guió que l'orienta en el treball de la sessió corresponent, mentre el
professor dona orientacions generals i resol dubtes. Per a cada sessió,
l'estudiant haurà de llegir prèviament el guió proposat i, després,
pot haver de passar un cert temps acabant la feina i contestant un
qüestionari.

La nota final està composada per:
- (20%) una nota d'entregues parcials de resolució de problemes i/o preguntes tipus test, que es realitzen durant el quadrimestre en l'horari de classe (entre tres i cinc)
- (20%) una nota de laboratori corresponent a un màxim de sis entregues ponderades realitzades en horari de laboratori al llarg del quadrimestre
- (60%) una nota d'examen final

Si la nota de l'examen final és superior a la que s'obté amb l'anterior ponderació, la nota de l'assignatura serà la de l'examen final.

• William A. Florac, Anita D. Carleton. Measuring the software process : statistical process control for software process improvement, Addison-Wesley, 1999.
• José Javier Dolado Cosín, Luis Fernández Sanz Medición para la gestión en la ingeniería del software, RA-MA, 2000.
• Raj Jain The Art of computer systems performance analysis : techniques for experimental design, measurement, simulation, and modeling, John Wiley & Sons, 1991.
• Daniel Peña Sánchez de Rivera Estadística : modelos y métodos, Alianza, 1986-1991.
• Thomas H. Wonnacott, Ronald J. Wonnacott Introducción a la estadística, Limusa, 1999.

• Arnold O. Allen Probability, statistics and queueing theory : with computer science applications, Academic Press, 1990.
• Stephen H. Kan Metrics and models in software quality engineering, Addison-Wesley, 2003.
• Larry Gonick, Woollcott Smith La Estadística en cómic, Zendrera Zariquiey, 2002.

1. http://www-eio.upc.es/teaching/estad/
   Pàgina web de l'assignatura

Els alumnes han de tenir els coneixements suficients d'àlgebra i anàlisi matemàtic
per poder assimilar els conceptes relacionats amb àlgebra de conjunts, sèries numèriques, funcions de variable real d'una o més dimensions, derivació i integració.