MÈTODES NUMÈRICS I ESTADÍSTICS EN PROCESSOS D'ENGINYERIA
Codi Assignatura/Matèria
13201
Centre
Escola Politècnica Superior
Departament
MATEMATICA
Cicle
2
Tipologia
OBLIGATÒRIA
Extensió
1R QUADRIMESTRE 2N CICLE INFORMÀTICA I MÀSTER
Crèdits ECTS
4.5
Hores
112.5
Percentatge d'ús de l'Idioma
Idioma
Percentatge d'ús
Català
0.0
Castellà
0.0
Anglès
100.0
Recomanacions (màx. 4000 caràcters)
It is part of the basic block, more specifically, of the scientific-technical methods subject.
Assignatura/matèria en el conjunt del pla d'estudis (màx. 4000 caràcters)
Numerical and Statistical Methods in Engineering Processes
Requisits per cursar-la
Prerequisits
Corequisits
Professorat
Nom
Correu
Horari de consulta
Crèdits teòrics
Crèdits pràctics
María Ángeles Colomer Cugat
colomer@matematica.udl.cat
colomer@matematica.udl.cat
4.5
Competències
Competències estratègiques de la Universitat de Lleida
Respecte als drets fonamentals d'igualtat entre homes i dones, a la promoció dels Drets Humans i als valors propis d'una cultura de pau i de valors democràtics.
Objectius
Valorar pel igual les capacitats i aptituts de tots els estudiants independentment del sexe.
Domini d'una llengua estrangera
Objectius
Ser capaç de interpretar i analitzar els resultats experimentals dels articles de recerca.
Domini de les Tecnologies de la Informació i la Comunicació.
Objectius
Ser capaç d'aplicar els mètodes adequats per resoldre determinats problemes pràctics.
Saber disenyar una experiència de camp d'acord als objectius del treball.
Ser capaç d'interpretar tractaments estadístics
Competències específiques de la titulació
Capacitat per a comprendre i valorar la importància i validesa d'un treball científic.
Objectius
Ser capaç de disenyar i analitzar raonadament i amb coherència un tractament de dades estadístiques.
Valora e interpretar de manera practica els resultats obtinguts.
Coneixement dels mètodes i les tècniques necessàries per al desenvolupament de la tesi doctoral.
Objectius
Planificar temporal i espaialment la presa de dades.
Aplicar les técniques estadístiques adients a les dades i objectius del problema.
Analitzar criticament els resultats obtinguts
Capacitat per plantejar objectius de recerca.
Capacitat de modelar matemàticament sistemes i processos complexos de tots els àmbits de l'enginyeria.
Coneixement de les fonts d'informació principals dels àmbits de treball i habilitat per a consultar-les, entendre-les i aplicar-les.
Competències transversals de la titulació
Capacitat de redacció d'articles científics i presentació oral.
Capacitat de recerca, anàlisi i selecció d'informació tècnica i científica.
Capacitat de treball cooperatiu en grups multidisciplinaris i multiculturals.
Capacitat d'aprenentatge permanent.
Continguts
Continguts de la matèria
1.Review concepts
§Basic concepts
§Sample statistics
§Statistical hypothesis testing
§Analysis of variance
§Linear regression
2. Logistic regression
§Why use logistic regression rather than ordinary linear regression?
§The Logistic Regression Model
§Inference for Logistic Regression
§Examples
3. Cluster analysis
§K-means
§Agglomerative hierarchical clustering
§Cluster evaluation
§Examples
4. Factor analysis
§Analysis of the correlation matrix
§Factor extraction
§Determining the number of factors
§Rotation of factors
Bibliografia
Bibliografia recomanada
AFIFI, A.A. and CLARK, V. (1996) Computer-Aided Multivariate Analysis. Third Edition. Texts in Statistical Science. Chapman and Hall.
EVERITT, B. And GRAHAM, D. (1991). Applied Multivariate Data Analysis. Arnold.
HAIR, J., ANDERSON, R., TATHAM, R. y BLACK, W. (1999). Análisis Multivariante. 5ª Edición. Prentice Hall.
KLEINBAUM, D.G. (1994) Logistic Regression: A Self-Learning Text. Statistics in the Health Sciences. Springer-Verlag
SHARMA, S. (1998). Applied Multivariate Techiques. John Wiley and Sons.