Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS 2023_24
Asignatura MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA Código 00107106
Enseñanza
0107 G. CIENCIA Y TECN. DE LOS ALIMENTOS
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Semestre
9 Formación básica Primer Segundo
Idioma
Castellano
Prerrequisitos
Departamento MATEMATICAS
Responsable
SÁEZ SCHWEDT , ANDRÉS
Correo-e asaes@unileon.es
jsusl@unileon.es
Profesores/as
SÁEZ SCHWEDT , ANDRÉS
SUSPERREGUI LESACA , JULIÁN
Web http://
Descripción general Desarrollo de técnicas matemáticas y estadísticas con sus aplicaciones en Ciencia y Tecnología de los Alimentos.
Tribunales de Revisión
Tribunal titular
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS FRANCISCO IRIBARREN , ARACELI DE
Secretario MATEMATICAS ARANA SUAREZ , MARIA VICTORIA
Vocal MATEMATICAS SANTAMARIA SANCHEZ , RAFAEL
Tribunal suplente
Cargo Departamento Profesor
Presidente MATEMATICAS HERMIDA ALONSO , JOSÉ ÁNGEL
Secretario MATEMATICAS ARIAS MOSQUERA , DANIEL
Vocal MATEMATICAS VEGA CASIELLES , SUSANA

Competencias
Código  
A18489 107CE22 Resolver problemas matemáticos utilizando correctamente aplicaciones informáticas para validar modelos de situaciones reales relativas a la industria alimentaria.
B5675 107G2 Reunir e interpretar información dentro del área de la ciencia y tecnología de los alimentos a partir de distintas fuentes y analizar y sintetizar dicha información
B5678 107T1 Tener capacidad de trabajo en equipo y habilidad en las relaciones interpersonales
B5679 107T2 Poseer capacidad de organizar y planificar
C1 CMECES1 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.
C2 CMECES2 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.
C5 CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Resultados de aprendizaje
Resultados Competencias
Aplica los principios básicos de Estadística al desarrollo de la capacidad del alumno para establecer y validar hipótesis estadísticas sobre sus estudios o experimentos de laboratorio A18489
 B5675
B5679
 C1
C2
C5
Maneja aplicaciones informáticas de cálculo de análisis estadístico para experimentar y simular sobre problemas relacionados con la Ciencia y Tecnología de los Alimentos A18489
 B5675
B5679
 C1
C2
C5
Aplica de los modelos matemáticos de situaciones relativas a la industria alimentaria mediante la resolución de problemas y casos prácticos. A18489
 B5675
B5678
B5679
 C1
C2
C5

Contenidos
Bloque Tema
BLOQUE I: ÁLGEBRA LINEAL Tema 1: CONCEPTOS BÁSICOS DE ÁLGEBRA LINEAL. Sistemas de ecuaciones, vectores, matrices y determinantes.
Tema 2: APLICACIONES DEL ÁLGEBRA LINEAL. Algunos problemas de las ciencias que se resuelven con técnicas de Álgebra Lineal.
BLOQUE II: CÁLCULO INFINITESIMAL Tema 3: CÁLCULO DIFERENCIAL Y APLICACIONES. Límites, derivadas y cálculo de máximos y mínimos.
Tema 4: CÁLCULO INTEGRAL Y APLICACIONES. Integrales, cálculo de longitudes, áreas y volúmenes y otras aplicaciones.
BLOQUE III: TEORÍA DE LA PROBABILIDAD Tema 5: PROBABILIDAD. Introducción y conceptos básicos.
Tema 6: VARIABLES ALEATORIAS. Conceptos generales sobre variables aleatorias discretas y continuas. Principales modelos de probabilidad.
BLOQUE IV: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Tema 7: CONCEPTOS BÁSICOS. Población y muestra.
Tema 8: DESCRIPCIÓN DE LAS MUESTRAS. Medidas descriptivas y representación de datos.
BLOQUE V: INFERENCIA Tema 9: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. Conceptos básicos, estimación y contrastes de hipótesis.
Tema 10: PRINCIPALES CONTRASTES DE HIPÓTESIS. Contrastes para una dos muestras, otros contrastes y aplicaciones.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Horas en clase Horas fuera de clase Horas totales
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria 30 45 75
 
Practicas a través de TIC en aulas informáticas 14 24 38
Tutorías 4 4 8
 
Sesión Magistral 36 56 92
 
Pruebas prácticas 5 0 5
Realización y exposición de trabajos. 1 6 7
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologí­as
Metodologías   ::  
  descripción
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria Realización de problemas propuestos previamente.
Practicas a través de TIC en aulas informáticas Realización de problemas mediante técnicas informáticas.
Tutorías Realización de clases presenciales, previas y posteriores a las pruebas de evaluación, en las que se explica a los alumnos los métodos de evaluación, y se resuelven las dudas que plantean.
Sesión Magistral Desarrollo de aspectos teóricos y prácticos de la asignatura.

Tutorías
 
Tutorías
descripción
Las horas de tutoría indicadas en la planificacion de la asignatura se corresponden con las horas presenciales que se realizan en las cercanías de las pruebas de evaluación.

Al mismo tiempo el alumno puede solicitar horas de tutoría individualizada, o en grupo muy reducido, a lo largo del semestre. Dicha solicitud se puede realizar por petición personal, por petición telemática o mediante la asisitencia al lugar de trabajo del profesor.

Evaluación
  descripción calificación
Pruebas prácticas Se evaluarán, entre otros, los siguientes aspectos: el conocimiento y la comprensión de la materia, el uso correcto del lenguaje matemático y estadístico, la justificación de las soluciones, y la habilidad en el uso de herramientas de software. Las pruebas prácticas pueden recuperarse en la segunda convocatoria. No se realiza examen final. Ver otros comentarios. Valor relativo 90%
Realización y exposición de trabajos. Se tendrá en cuenta la estructura, la calidad, el uso correcto del lenguaje matemático y estadístico, así como la correcta interpretación de los resultados, la corrección en la redacción, y la exposición en caso de existir. Los trabajos no serán recuperados en la segunda convocatoria. Valor relativo 10%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Los trabajos presentados podrán ser revisados con un programa informático antiplagio. En el caso de detectarse plagio el trabajo se calificará como suspenso.
Durante las pruebas de evaluación no será posible la utilización de recursos electrónicos, excepto para aquellas pruebas que bajo indicación expresa del profesor requieran el uso de alguno de estos recursos. En caso de producirse alguna irregularidad durante la celebración del examen o prueba de evaluación correspondiente se procederá a la retirada inmediata del examen, expulsión del alumno y calificación como suspenso. En cualquier caso se atenderá a lo establecido en la normativa interna de la ULe incluida en el documento "Pautas de actuación en los supuestos de plagio, copia o fraude en exámenes o pruebas de evaluación" (Aprobado Comisión Permanente del Consejo de Gobierno 29/01/2015).

SEGUNDA CONVOCATORIA:

Solamente podrán recuperarse las pruebas prácticas. Si el/la estudiante no se presenta a la recuperación de alguna prueba, se conservará la calificación obtenida en esa prueba en la primera convocatoria en esa prueba. Los trabajos no serán recuperados, se conservará la calificación obtenida en la primera convocatoria, excepto en el caso considerado en el apartado siguiente.

El/la estudiante podrá optar por ser evaluado/a en la siguiente modalidad: contabilizar únicamente las pruebas prácticas con peso relativo del 100%.

Fuentes de información
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica https://www.r-project.org, The R Project for Statistical Computing, ,
De Burgos, J., Álgebra Lineal, McGraw-Hill, 1993
Larson, R.E., Hostetler, R.P. y Edwards, B.H., Cálculo, Volumen 1, McGraw-Hill , 1995
Milton, J. Susan, Estadística para Biología y Ciencias de la Salud, McGraw-Hill Interamericana, 1998
Danielle Navarro, https://learningstatisticswithr.com/, Learning statistics with R, ,
Carriegos, M., de Francisco, A. y Santamaría, R., Matemáticas Básicas Instrumentales, Secretariado de Publicaciones de la Universidad de León, 2006
http://maxima.sourceforge.net/es , Maxima, ,
Devore, J.L., Probabilidad para Ingeniería y Ciencias, International Thomson Editores, 2001

Complementaria


Recomendaciones