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Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2013-2014[1]

Universidad Pública de Navarra

Departamento de Estadística e Investigación Operativa

MEMORIA DE ACTIVIDADES DOCENTES E

INVESTIGADORAS

Curso 2013-2014


Índice

1.1.1.1. Personal ........................................................................................................................ 4

1.1. Personal Docente e Investigador .................................................................... 4

1.2. Personal de Administración y Servicios ......................................................... 5

1.3. Ayudantes y Colaboradores de Proyectos ....................................................... 5

2. 2. 2. 2. Organización Interna .................................................................................................. 6

2.1. Equipo de Dirección ....................................................................................... 6

2.2. Consejo de Departamento ............................................................................... 6

2.3. Comisiones ..................................................................................................... 7

2.4. Áreas de conocimiento ................................................................................... 8

3. 3. 3. 3. Actividad Docente ....................................................................................................... 9

3.1. Asignaturas y sus características .................................................................... 9

Facultad de Ciencias Humanas y Ciencias Sociales ....................................... 9

Facultad de Ciencias Jurídicas........................................................................ 14

Facultad de Ciencias de la Salud .................................................................... 29

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales ........................................ 36

Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y Telecomunicación .... 53

Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos ..................................... 62

Asignaturas específicas de Libre Elección y de Campus Virtual Compartido 65

Asignaturas de Planes Oficiales de Posgrado ................................................. 68

3.2. Proyectos fin de Carrera ................................................................................. 80

3.3. Trabajos fin de Grado ..................................................................................... 80

3.4 Trabajos fin de Master ..................................................................................... 81

4. 4. 4. 4. Actividad Investigadora.............................................................................................. 82

4.1. Congreso – Jornadas organizadas ................................................................... 82 4.2. Asistencia a congresos .................................................................................... 82

4.3. Publicaciones .................................................................................................. 86

4.4. Grupos y líneas de investigación .................................................................... 89

4.5. Proyectos de investigación ............................................................................. 90


4.6. Tesis doctorales leídas .................................................................................... 94

4.7. Tesis doctorales en curso ................................................................................ 94

4.8. Estancias y visitas del profesorado ................................................................. 95

5. 5. 5. 5. Conferencias, seminarios y cursos ............................................................................. 96

Impartidos por profesores invitados al Departamento ........................................... 96

Impartidos por profesores del Departamento ........................................................ 97

Recibidos por miembros del Departamento .......................................................... 98

6. 6. 6. 6. Otras actividades reseñables ...................................................................................... 99


1. Personal

1.1−1.1−1.1−1.1− Personal docente e investigador:

Categoría actual Fecha incorporación al departamento

Faulín Fajardo, Javier CU octubre de 1997 Fernández Militino, Ana CU diciembre de 1990 García Olaverri, Mª. Carmen CU enero de 1992 Mallor Giménez, Fermín CU octubre de 1990 Pérez Prados, Antonio CU abril de 1990 Ugarte Martínez, Mª. Dolores CU octubre de 1992 Abascal Fernández, Elena TU septiembre de 1995 Azcárate Camio, Cristina TU octubre de 1991 Eraso Goicoechea, Mª. Luisa TU enero de 1991 Goicoa Mangado, Tomás TU septiembre de 2001 Gómez Elvira, Sagrario TU octubre de 1990 hasta marzo 2014 Moler Cuiral, José Antonio TU octubre de 1993 Palacios Navarro, Mª Blanca TU octubre 2006 Portilla Manjón, Miren TU noviembre de 1991 Prados Osés, Mª. Dolores TEU octubre de 1990 García Lautre, Ignacio CD enero de 1994 Urmeneta Martín-Calero, Henar CD octubre de 1993 Paniello Alastruey, Irene CD marzo de 2005 Blanco Gómez, Rosa SUST.DOC. enero de 2006

Santafé Rodrigo, Guzmán AyDOCT octubre de 2010 Trandafir, Camelia AyDOCT septiembre de 2011 Agustín Martín, Alba Mª AyDOCT septiembre de 2011 Etxeberria Andueza, Jaione AyLOU Febrero de 2010 Cerveto Peña, Francisco ASTP 6 h septiembre de 2008 Elcano Vizcay, Gonzalo ASTP 4 h septiembre 2012 Gamboa Berastegui, Juan Mª. ASTP 4 h. octubre de 1990 Lacasta Remón, Yolanda ASTP 6 h noviembre de 2005 Rivera Martín, Rafael ASTP 4 h octubre de 2005 Tapiz Arrondo, José Fco. ASTP 4 h. octubre de 1998


Datos de la plantilla de profesores

Cuerpos Docentes

Universitarios Profesorado contratado Doctores

No Doctores

CU TU TEU Total C.Doct. Sust.Doc. Ayud. Asocia. Total

Nº 6 8 1 15 3 1 4 6 14 22 7 % Total

20,68 27,58 3,44 51,72 10,34 3,44 13,79 20,68 48,27 75,86 24,13

1.2−1.2−1.2−1.2− Personal Administración y Servicios: Tortajada Monleón, Mª Angeles

1.3−1.3−1.3−1.3− Ayudantes y Colaboradores de proyecto: De Proyecto de Investigación: Miembro del Grupo de Investigación “Estadística Espacial”

Aritz Adin Urtasun (desde enero 2013)

De Colaboración de la Universidad Pública de Navarra – Primer semestre

Bengoetxea Irañeta, Arantza Hernández, Luisa Serrano Hernández, Adrián

De Personal Investigador UPNA

Arkaitz Galbete Jiménez


2. Organización Interna

El departamento de Estadística e Investigación Operativa tiene su sede en la primera planta del Edificio Los Magnolios. Teléfono: 948169190, Fax nº: 948169204, e-mail: [email protected].

2.1.- Equipo de Dirección

- Director: José Antonio Moler Cuiral - Subdirectora: Henar Urmeneta Martín-Calero - Secretaria: Cristina Azcárate Camio

2.2. Consejo de Departamento

Sector de Personal Docente e Investigador miembros del departamento

- Elena Abascal Fernández - Cristina Azcárate Camio - Rosa Blanco Gómez - Mª Luisa Eraso Goicoechea - Javier Faulín Fajardo - Ana Fernández Militino - Ignacio García Lautre - Carmen García Olaverri - Tomás Goicoa Mangado - Sagrario Gómez Elvira (hasta marzo de 2014) - Fermín Mallor Giménez - José Antonio Moler Cuiral - Mª Blanca Palacios Navarro - Irene Paniello Alastruey - Antonio Pérez Prados - Portilla Manjón, Miren - Prados Osés, Mª Dolores - Guzmán Santafé Rodrigo - Camelia Trandafir - Mª Dolores Ugarte Martínez - Henar Urmeneta Martín-Calero


Sector de Personal Docente e Investigador adscrito al departamento

- Jaione Etxeberria Andueza - Yolanda Lacasta Remón - Rafa Rivera Martín

Sector de Personal de Administración y Servicios

- Mª Angeles Tortajada Monleón

Sector de Estudiantes

- Xabier Moreno Pastor - Cristian Saenz Martín - Arkaitz Galbete Jimenez

2.3.- Comisiones

- Comisión Permanente de Doctorado e Investigación

Director del Departamento: José Antonio Moler Cuiral Rosa Blanco Gómez Javier Faulín Fajardo Carmen García Olaverri Tomás Goicoa Mangado

- Comisión Económica

Director del Departamento: José Antonio Moler Cuiral Ignacio García Lautre Fermín Mallor Giménez Irene Paniello Alastruey Mª Dolores Ugarte Martínez Mª Ángeles Tortajada Monleón - Comisión Docente

Director del Departamento: José Antonio Moler Cuiral Secretaria del Departamento: Cristina Azcárate Camio Subdirectora del Departamento: Henar Urmeneta Martín-Calero Elena Abascal Fernández Mª Luisa Eraso Goicoechea Ana Fernández Militino Mª Blanca Palacios Navarro Mª Dolores Prados Osés Camelia Trandafir


- Comisión de seguimiento de Tesis

Fernando Plo Alastuey (Universidad de Zaragoza) hasta 14 marzo 2013 José Antonio Moler Cuiral Carmen García Olaverri Ana Fernández Militino

2.4.- Áreas de conocimiento: Al departamento de Estadística e Investigación Operativa pertenece, por acuerdo de la Junta de Gobierno de la Universidad Pública de Navarra en su reunión de 30 de julio de 1993, el área de conocimiento de Estadística e Investigación Operativa.


3. Actividad docente

3.1. Asignaturas y sus características

FACULTAD DE CIENCIAS HUMANAS Y SOCIALES

Grado en Sociología Aplicada

Código Asignatura Curs. Semestre Carácter Crédits Grupo Nº Estud. Profesores

303304 Teoría y práctica de la encuesta 2º 3º Natural Básica 6 1 26 Mª Dolores Prados Osés J.Vidal Díaz de Rada

(Dpto. de Sociología)

2º 4º Compl. Básica 6 1 9 Mª Dolores Prados Osés J.Vidal Díaz de Rada (Dpto. de Sociología) 303404 Análisis cuantitativos de datos 2º 3º Compl. Básica 6 1 11 Mª Dolores Prados Osés sociológicos

2º 4º Natural Básica 6 1 21 Mª Dolores Prados Osés

304704 Estadística aplicada al Trabajo 4º 7º Natural Optativa 6 1 14 José Antonio Moler Cuiral

Social

Nerea Zugasti Mutilva (Dptto. De Trabajo Social)


Año Académico: 2013/2014

GRADO EN SOCIOLOGÍA APLICADA

Código: 303304 Asignatura: TEORÍA Y PRÁCTICA DE LA ENCUESTA

Créditos: 6 Tipo: Básica Curso: 2 Periodo: 3º S. NATURAL

Departamento: Estadística e Investigación Operativa

Profesores

PRADOS OSÉS, Mª DOLORES DÍAZ DE RADA IGUZQUIZA (DPTO. DE SOCIOLOGÍA)

Descriptores

Encuesta, elaboración del cuestionario, muestreo, operacionalización de variables, trabajo de campo, encuestas presenciales, encuestas telefónicas, encuestas por correo. Análisis descriptivo univariante de datos reales: tablas, gráficos y medidas estadísticas Análisis descriptivo bivariante de datos reales: tablas de contingencia y análisis de regresión Utilización del paquete estadístico SPSS para el análisis de datos. Contenidos

PRIMERA PARTE (septiembre y octubre), impartida por Vidal Díaz de Rada La investigación social y la investigación con encuesta (síntesis de la asignatura “Iniciación a la investigación en Ciencias

Sociales”). Proceso y organización de la investigación con encuesta (visión general del proceso, destacando todos los elementos participantes). Medir en ciencias sociales: operacionalización de conceptos. Diseño del cuestionario: requisitos a tener en cuenta en la formulación de las preguntas; tipos de preguntas, organización y

composición del cuestionario, codificación. Pretest o test piloto. Crítica de cuestionarios realizados por otros colegas. Selección de informantes en la investigación: el muestreo. Trabajo de campo: contratación de un equipo de encuestadores, formación general y específica, distribución/organización de tareas.

No respuesta y estrategias para aumentar la cooperación. Tipos de encuestas.

SEGUNDA PARTE (nov. y diciembre), impartida por Mª Dolores Prados

En la segunda parte de esta asignatura (análisis descriptivo de los datos) se pretende que el estudiante conozca y sepa utilizar los instrumentos estadísticos que le permitan realizar una descripción de datos sociológicos y obtener las primeras conclusiones. Además inicia a los estudiantes en el manejo, con el ordenador, del paquete estadístico SPSS para realizar los análisis de datos de forma rápida, correcta y sencilla. Temario

Tema 1: La investigación social con encuesta. Tema 2: Proceso y organización de la investigación social con encuesta. Tema 3: Medir en ciencias sociales. Tema 4: Elaboración del cuestionario. Tema 5: Estrategias de selección de las unidades de observación: el muestreo. Tema 6: Utilización de fuentes documentales y estadísticas (basadas en encuestas). Tema 7: Conceptos básicos de Estadística. Organización de los datos. Tema 8: Tablas, gráficos y medidas estadísticas. Tema 9: Relación entre variables cualitativas. Tema 10: Relación entre variables cuantitativas. Tema 11: Técnicas de regresión y correlación.


Evaluación

Actividades para evaluar las competencias

Competencias que se evalúan Instrumento de evaluación

Participación 10, 12, 13, 14, 15 y 16 Registro del profesor/a

Conocimiento de contenidos de la materia

10, 12, 14, 15 y 16 Prueba escrita que refleje los conocimientos adquiridos

Elaboración de trabajo individual 10, 12, 13, 14, 15 y 16

Entrega de trabajo, informe, comentario o resolución de casos prácticos que recoja, analice, aplique o desarrolle una parte de la materia. Exposición oral del trabajo en el aula

Realización de trabajo en grupo 10, 15 y 16 Presentación del trabajo de forma coordinada. Valoración del trabajo en grupo a partir de los informes periódicos

Bibliografía

PRIMERA PARTE (septiembre y octubre), impartida por Vidal Díaz de Rada Una bibliografía específica para cada tema será expuesta al principio de cada capítulo. No obstante, aquí se indican una serie de materiales básicos para ampliar los contenidos transmitidos en las clases. -ALVIRA MARTÍN, F. (2004). “La encuesta: una perspectiva general metodológica”. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas, colección Cuadernos Metodológicos, número 35. REFERENCIA BIBLIOTECA: G-122-81-1 (piso 2º). -ANDUIZA PEREA, E.; CRESPO, I. y MÉNDEZ LAGO, M. (1999). “Metodología de la Ciencia Política”. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas, colección Cuadernos Metodológicos, número 28. REFERENCIA BIBLIOTECA: K-112-3-1 (piso 2º). -BABBIE, E. (1996). “Manual para la práctica de la investigación social”. Bilbao: Desclée de Brouwer. (Edición original 1975). REFERENCIA BIBLIOTECA: G-110-28-1 (piso 2º) SEGUNDA PARTE (nov. y diciembre), impartida por Mª Dolores Prados - PEÑA, Daniel (1999). “Introducción a la estadística para las ciencias sociales”. Ed. McGrawHill - PORTILLA, Miren y otros (2002). “Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows”. Ed. Universidad Pública de Navarra - MONTERO LORENZO, J.M.(2008). “Problemas Resueltos de Estadística Descriptiva para las Ciencias Sociales”. Ed. Thomson Idiomas

Castellano



GRADO EN SOCIOLOGÍA APLICADA

Código: 303404 Asignatura: ANÁLISIS CUANTITATIVOS DE DATOS SOCIOLÓGICOS

Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 2 Periodo: 4º S. NATURAL


Profesores

PRADOS OSÉS, Mª DOLORES

Descriptores

- Utilización del paquete estadístico SPSS para el análisis de datos. - Análisis univariante. Resumen de los datos en tablas estadísticas, gráficos estadísticos y medidas estadísticas. - Análisis bivariante. Estudio de la relación entre variables cualitativas y cuantitativas. - Reglas básicas de la teoría de la probabilidad. Uso de la curva normal como distribución de probabilidades. - Introducción a la estadística inferencial. Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis. Contenidos

- Introducción a los programas estadísticos de análisis de datos de encuesta, más centrados en la dinámica de funcionamiento de los programas estadísticos que en un programa concreto. Elección de un programa a utilizar durante el curso. - Conversión de información verbal de información analizable mediante ordenador. Codificación de respuestas. - Definición de variables y elaboración de un archivo de datos. Fusión de archivos con información similar. - Depuración de la información recogida. Implicaciones de los procesos de depuración. - Transformación de datos y de creación de nuevas variables. - Análisis univariante y bivariante. Interpretación de tablas con una sola variables y relaciones entre variables. - Presentación y difusión de la información. Aprender a presentar de forma comprensible los hallazgos de una investigación. Temario

Tema 1: Análisis univariante y bivariante de los datos Tema 2: Reglas básicas de la teoría de la probabilidad. Distribuciones de probabilidad Tema 3: Introducción a la Inferencia y al Muestreo Tema 4: Estimación Tema 5: Contrastes de hipótesis Evaluación

Actividades para evaluar las competencias

Competencias que se evalúan Instrumento de evaluación

Participación 2,6,13,14,15,16 Registro del profesor/a

Conocimiento de contenidos de la materia

6,14,15,16 Prueba escrita que refleje los conocimientos adquiridos

Elaboración de trabajo individual 14,15,16

Entrega de trabajo, informe, comentario o resolución individual de casos prácticos que recoja, analice, aplique o desarrollo una parte de la materia. Exposición trabajo en el aula..

Bibliografía

-D. PEÑA y J. ROMO. (1997):” Introducción a la estadística para las ciencias sociales”. Ed. McGraw-Hill. -F.J. RITCHEY (2002). “Estadística para las ciencias sociales”. McGraw-Hill. Idiomas Castellano



GRADO EN TRABAJO SOCIAL

Código: 303704 Asignatura: ESTADÍSTICA APLICADA AL TRABAJO SOCIAL

Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 4 Periodo: 7º S. NATURAL


Profesores

JOSÉ ANTONIO MOLER CUIRAL NEREA ZUGASTI MUTILVA

Descriptores

Estadística descriptiva univariante, estadística descriptiva bivariante, introducción a la inferencia estadística. Contenidos

La importancia de la estadística en el Trabajo Social. Introducción al análisis de datos. Tipos de variables. Introducción al manejo de software estadístico libre. Lectura de ficheros externos, construcción de ficheros a partir de la información recogida en un cuestionario, descripción de ficheros. Análisis estadístico univariante. Representaciones gráficas para variables cualitativas y cuantitativas. Medidas numéricas. Datos bivariantes. Tablas de contingencia. Representaciones gráficas. Correlación y regresión lineal. Representaciones gráficas para datos multivariantes. Temario

Tema 1: Estadística descriptiva univariante. Tema 2: Estadística descriptiva bivariante. Tema 3: Introducción a la Inferencia estadística. Evaluación

Criterios Instrumentos de Evaluación Peso

Nivel de comprensión de los conocimientos operativos. Resolución individual de ejercicios prácticos.

Entrega por escrito de resoluciones de casos 40%

Nivel de comprensión de los conocimientos teóricos y operativos

Exposición reflexiva y crítica en el aula de al menos un artículo especializado

10%

Grado de conocimiento y capacidad interpretativa crítica de los diferentes modelos y marcos teóricos y abordados

Examen escrito individual 50%

Bibliografía

-D. PEÑA y J. ROMO. (1999):” Introducción a la estadística para las ciencias sociales”. Ed. McGraw-Hill. -MORALES, P. (2008). “Estadística aplicada a las ciencias sociales”. Ed. Universidad Pontificia de Comillas. Madrid. Idiomas

Castellano


FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS

Estudios Simultáneos de las Licenciaturas en Derecho y L.A.D.E.

Código Asignatura Curso Cuatrimestre Carácter Créditos Grupos Nº Estud. Profesores

T. P.

31401 Econometría (Tutoría 4º 1º Troncal 9 1 1 2 Carmen García Olaverri

31508 Análisis Multivariante 5º 2º Obligatoria 6 1 1 28 Carmen García Olaverri Sagrario Gómez Elvira

Grado en Relaciones Laborales y Recursos Humanos

Código Asignatura Curs

o Semestre Carácter Crédits Grupo Nª Estud. Profesores

352205 Estad. Aplicada a las Ciencias Sociales 1º 2º Natural Básica 6 1 66

Mª Dolores Prados Osés

Antonio Pérez Prados

1º 3º Compl. Básica 6 1 21 Mª Dolores Prados Osés

352603 Técnicas de Investigación Social 3º 6º O 6 1 49 Elena Abascal Fdez

Programa Internacional del Doble Grado en Administración y Dirección de Empresas y Derecho

Código Asignatura Curso Semestre Carácter ECTS Grupos Nº Estud. Profesores

175303 Estadística I 2º 3º Natural Básica 6 1 33 Miren Portilla Manjón

175501 Estadística II 3º 5º Natural Obligatoria 6 1 33 Elena Abascal Fernández

175502 Métodos Cuantitativos de Organi- 3º 5º Natural Obligatoria 6 1 31 Mª Luisa Eraso Goicoechea

dustrial

175701 Econometría 4º 7º Natural 6 1 31 Carmen García Olaverri



ESTUDIOS SIMULTÁNEOS DE LAS LICENCIATURAS EN DERECH O Y L.A.D.E

Código: 31401 Asignatura: ECONOMETRÍA

Departamento: Estadística e Investigación Operativa Curso: 4

Tipo: Troncal Duración: 1º C

Créditos: 9 Teóricos: 6 Prácticos: 3

Profesores

GARCÍA OLAVERRI, CARMEN

Descriptores

La asignatura “Econometría” (31401) posee carácter troncal y se imparte en 4º curso del Programa de estudios simultáneos de las Licenciaturas en Administración y Dirección de Empresas y en Derecho. La asignatura se imparte durante el primer cuatrimestre y tiene asignados 9 créditos. En el curso actual 2010-2011 se pretende continuar y profundizar en la línea de adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior, iniciada hace varios cursos, que consiste fundamentalmente en otorgar protagonismo al aprendizaje por parte del estudiante bajo una supervisión y coordinación constante por parte del profesorado. Temario y contenidos

El contenido fundamental de la asignatura se imparte a lo largo de 6 temas. Los tres primeros temas abordan el núcleo central de la asignatura, en ellos se construye todo el “edificio” del MLG, se analizan todas sus posibilidades. Los temas 4 y 5 muestran los posibles incumplimientos de hipótesis y se analiza qué se puede salvar del edificio y qué no. Cómo modificar el método de estimación y qué propiedades tienen los nuevos estimadores. Por último el tema 6 aborda posibles extensiones del Modelo Lineal General. Los 6 temas se pueden organizar, por tanto, en tres bloques temáticos: BLOQUE I: Modelos Econométricos Tema 1: Introducción: El modelo econométrico. Tema 2: El modelo lineal simple (MLS). Tema 3: El modelo lineal general (MLG). BLOQUE II: Incumplimiento de Hipótesis en el MLG. Tema 4: Multicolinealidad. Tema 5: Soluciones a los problemas de heteroscedasticidad y autocorrelación. BLOQUE III: Extensiones del Modelo Lineal General. Tema 6: Extensiones del MLG. Evaluación

El proceso de adaptación de las asignaturas al Espacio Europeo de Educación Superior fomenta que sea el estudiante quien se responsabilice de su propia formación. Asimismo se trata de fomentar trabajo continuado a lo largo del periodo lectivo, bajo la supervisión de la profesora. Por esta razón se presentarán distintas modalidades de evaluación, de modo que sea el propio estudiante quien decida el modo de comprometerse con la asignatura. En las modalidades que supongan procesos de evaluación continua, la nota final será la suma de la puntuación obtenida durante el curso y la del examen, con las condiciones que se establezcan. En todas las modalidades de evaluación habrá un examen final con dos partes: escrito y con ordenador. Bibliografía y recursos

-GREENE, W.H. (2003): "Análisis Econométrico". 5ª edición. Ed. Prentice Hall -GUJARATI, D.N. (2004): “Econometría”. Ed. McGraw Hill -NOVALES, A. (1993): “Econometría”. Ed. McGraw-Hill


Recursos:

Los distintos materiales se ubicarán en el Aulario Virtual en las fechas en que los estudiantes vayan a hacer uso de ellos. Se avisará en clase cuáles son los materiales necesarios para seguir o trabajar en clase. Idiomas

Castellano



ESTUDIOS SIMULTÁNEOS DE LAS LICENCIATURAS EN DERECH O Y L.A.D.E

Código: 31508 Asignatura: ANÁLISIS MULTIVARIANTE


Tipo: Obligatoria Duración: 2º C


Profesores

GARCÍA OLAVERRI, CARMEN GÓMEZ ELVIRA, SAGRARIO

Descriptores

Análisis Multivariante es una asignatura obligatoria de 6 créditos del departamento de Estadística e Investigación Operativa. Representa el cierre del conjunto de materias obligatorias de estadística que se imparten en el programa de estudios simultáneos de LADE- Derecho. La asignatura se enmarca dentro de la formación en técnicas cuantitativas. Temario y contenidos

Tema 1: Introducción al análisis multivariante. Tema 2: Análisis de la varianza. Tema 3: Análisis factorial: Análisis de componentes principales. Tema 4: Análisis factorial de correspondencias. Tema 5: Análisis discriminante. Tema 6: Análisis de conglomerados o cluster. Evaluación El proceso de adaptación de las asignaturas al Espacio Europeo de Educación Superior fomenta que sea el estudiante quien se responsabilice de su propia formación. Asimismo se trata de fomentar el trabajo continuado a lo largo del periodo lectivo, bajo la supervisión de los profesores. Por esta razón se presentarán distintas modalidades de evaluación, de modo que sea el propio estudiante quien decida el modo de comprometerse con la asignatura. En las modalidades que supongan procesos de evaluación continua, la nota final será la suma de la puntuación obtenida durante el curso y la del examen, con las condiciones que se establezcan. El examen final constará de dos partes: escrito y con ordenador. Bibliografía y recursos

-URIEL, E.- ALDÁS, J. “Análisis Multivariante Aplicado” Ed. THOMSON 2005 -CUADRAS C.M.: “Métodos de Análisis Multivariante” Ed. PPU -DILLON-GOLDSTEIN: “Multivariate Analysis” Ed. Wiley Recursos:

Todos los archivos de datos, documentos-guía de cada técnica, propuestas de ejercicios, etc. se ubicarán en "Mi aulario". La herramienta de correo de dicha plataforma se utilizará con frecuencia como vehículo de comunicación. Es importante disponer de este material para preparar correctamente la asignatura. Idiomas

Castellano



GRADO EN RELACIONES LABORALES Y RECURSOS HUMANOS

Código: 352205 Asignatura: ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS SOCIALES



Profesores

PRADOS OSÉS, Mª DOLORES PÉREZ PRADOS, ANTONIO

Descriptores

Introducción a las técnicas de investigación social Métodos descriptivos Probabilidad e introducción a la inferencia Contenidos

Con esta asignatura se pretende que el estudiante sea capaz de analizar con rigor datos relativos a su ámbito de interés: mercado laboral y recursos humanos, y de extraer las conclusiones más relevantes de los mismos. Se pretende, además, que el estudiante adquiera unos conceptos teóricos de la Estadística, que pueda utilizar para la resolución de problemas reales que pueda encontrar en el desarrollo futuro de su profesión en el ámbito de las relaciones laborales. Su contenido se enmarca dentro de la formación en técnicas cuantitativas. Abarca la captación de información, su tratamiento basado en técnicas estadísticas y la interpretación de resultados. Tiene una vertiente teórica en la que se describen y fundamentan las técnicas a aplicar y una vertiente de aplicación a datos concretos. Buena parte de estas aplicaciones se realizan con ayuda de paquetes estadísticos para ordenador. Inicia a los estudiantes en el manejo, con el ordenador, del paquete estadístico SPSS para realizar los análisis de datos de forma rápida, correcta y sencilla.

Temario

Tema 1: Conceptos básicos de Estadística. Organización de los datos. Tema 2: Análisis descriptivo unidimensional de variables: tablas, gráficos y medidas estadísticas. Tema 3: Análisis bivariante de variables cualitativas: Estadística de atributos. Tema 4: Análisis bivariante de variables cuantitativas. Tema 5: Regresión y Correlación. Tema 6: Probabilidad. Tema 7: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad discretas. Tema 8: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad continúas. Tema 9: introducción a la inferencia estadística.

Evaluación

Aspectos Criterio Instrumento Peso

Participación Evaluación competencias: G2, G6, E5, E16, E8

Asistencia a las sesiones presenciales

Participación en clase

Registro del profesor 0 %

Presentación de trabajos Evaluación competencias: G1,G3, G6,G10,G16, E5, E16, E8

Buena presentación, claridad en la exposición

Exposición de trabajos en clase 10 %

Resolución de supuestos Evaluación competencias: G1, G3, G6, G10, G16,E5, E16, E8

Buena presentación

Comentario e interpretación de los resultados obtenidos

Resolución de problemas entregados a lo largo del semestre

10 %


Realización de una prueba intermedia

Evaluación competencias: G3, G1, G6, E5, E16, E8

Pruebas objetivas Pruebas parciales 20%

Realización de un examen final

Evaluación competencias: G3, G1,G6, E5, e16,E8

Pruebas objetivas Examen 60 %

Bibliografía

Básica: - PEÑA, Daniel (1999): “Introducción a la estadística para las ciencias sociales”. Ed. McGrawHill - PORTILLA, Miren y otros (2002). ”Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows”. Ed. Universidad Pública de Navarra Complementaria: - MONTERO LORENZO,J.M. (2003): “Estadística para las Relaciones laborales (2ª edición)”. Ed.Thomson Idiomas

Castellano



GRADO EN RELACIONES LABORALES Y RECURSOS HUMANOS

Código: 352603 Asignatura: TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL



Profesores

ABASCAL FERNÁNDEZ, ELENA

Descriptores

Inferencia Estadística, Modelización Estadística Contenidos

Aspectos metodológicos de la investigación social. Recogida de información. Análisis de la información recogida. Interpretación de la información. Temario

Tema 1: Repaso de conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad. Tema 2: Tablas de doble entrada, estudio del grado de relación entre variables cualitativas. Tema 3: Confección de indicadores socio-económicos: números índices. Tema 4: Introducción al muestro, tipos de muestreo, distribuciones muestrales. Tema 5: Introducción a los intervalos de confianza y los contrastes de hipótesis.

Evaluación

Aspecto Criterio Instrumentos de evaluación Peso%

Participación

Evaluación Competencias

G2, G6, G13, E5, E16

Asistencia a las sesiones presenciales

Participación en clase

Registro del profesor 5%

Elaboración de Trabajos y resolución de supuestos

Evaluación competencias G1,G2, G6,G13, E5, E16

Metodología, desarrollo, presentación

Comentario e interpretación de los resultados

Presentación de trabajos

Resolución de problemas a lo largo del semestre

15%

Realización de una prueba intermedia

Evaluación competencias

G1,G6, G13, E5, E16

Pruebas objetivas Pruebas parciales 20%


Realización de un examen final


G1, G6, E5, E16

Pruebas objetivas Examen (prueba teórico-práctica) 60%

Evaluación extraordinaria


G1, G2, G6, G13, E5, E16

Los alumnos que no hayan superado la evaluación ordinaria tendrá la posibilidad de presentarse a un examen extraordinario

Examen teórico-práctico 60%

Bibliografía

-MONTERO LORENZO, José Mª (207).”Estadística Descriptiva.”. Ed. Thomson -MONTERO LORENZO, José Mª (2003). “Estadística para las Relaciones Laborales” . Ed. Thomson Complementaria: -ABASCAL, E,; GRANDE, I. (2005) “Análisis de encuestas”. Ed. ESIIC Idiomas

Castellano



DOBLE GRADO INTERNACIONAL EN ADMINISTRACIÓN Y DIREC CIÓN DE EMPRESAS Y DERECHO

Código: 175303 Asignatura: ESTADÍSTICA I



Profesores

PORTILLA MANJÓN, MIREN IOSU

Descriptores

Esta asignatura introduce a los estudiantes en los conceptos estadísticos más básicos del análisis de datos, mostrando cuál es el papel de la Estadística en la Economía y en la Empresa. Se introducen los temas sobre Fuentes de datos estadísticos, captación y confección de ficheros, Análisis descriptivo univariante y bivariante de datos reales, Descripción y análisis de datos temporales y Números Índices. Es fundamental la utilización del ordenador en el análisis de los datos. Para terminar se muestran los conceptos básicos de probabilidad y se introduce al alumno en el concepto de variable aleatoria

Contenidos

Esta asignatura introduce a los estudiantes en los conceptos estadísticos más básicos como son el análisis de datos de una única característica, de la relación entre dos características y de la evolución o cambio de una característica a lo largo del tiempo. Así mismo inicia a los estudiantes en el manejo con el ordenador de la hoja de cálculo Excel para realizar los análisis estadísticos de los datos de forma cómoda y sencilla y se realizará una introducción al programa estadístico R commander. También se introduce al uso de MiAulario como vínculo de comunicación entre profesores y estudiantes. Temario

Tema 1: Introducción a la estadística para la economía y la empresa: utilidad de la estadística, tipos de datos y fuentes de datos. Tema 2: Análisis descriptivo univariante de datos reales: tablas, gráficos y medidas estadísticas. Tema 3: Análisis descriptivo bivariante de datos reales: tablas de contingencia y análisis de regresión. Tema 4: Números índices: índices simples y complejos, aplicaciones y tasas de variación. Tema 5: Series temporales: descripción numérica y gráfica, componentes de la serie. Tema 6: Probabilidad e introducción a variable aleatoria. Evaluación

Actividad Descripción Carácter y

Condiciones de realización

Peso

Prácticas Realización de prácticas de resumen por temas. Carácter no recuperable.

25%

Trabajo Elaboración de un trabajo por grupos y exposición oral del mismo.

Carácter no recuperable. Obligatorio asistir a la exposición oral de todos los grupos.

15%

Examen Resolver adecuadamente problemas con el ordenador y escribir los comentarios de los resultados estadísticos obtenidos.

Carácter recuperable.(*) Fecha: la propuesta por la facultad.

60%


Duración: de 2 a 3 horas. Material complementario: Formulario. Lugar: Aula de informática del Aulario.

Se valorará de forma positiva en la calificación final la participación activa en las clases. (*) Requisito para realizar la prueba de recuperación: obtener una nota promedio de 2,5 al menos en las Prácticas y una nota mínima de 2,5 en el Examen.

Bibliografía

Básica: - RIVERA, R.; PANIELLO, I.; PORTILLA, M.; GARCIA, M. : “Herramientas estadísticas para el análisis de datos socioeconómicos”. EDS. - GARCÍA, M.; PANIELLO, I.; RIVERA, R.; PORTILLA, M. : “Estadística básica con Microsoft Excel y R-Commander”. EDS. Complementaria: - ARNALDOS, F.; DÍAZ, T.; FAURA, U.; MOLERA, L.; PARRA, I. (2003) "Estadística Descriptiva para Economía y Administración de Empresas. Cuestiones tipo test y ejercicios con Microsoft Excel". Recursos:

Se potenciará el uso del MiAulario, donde se depositará material didáctico utilizado en las clases, ficheros de datos para realizar prácticas y material complementario de apoyo. Idiomas

Castellano



DOBLE GRADO EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y DERECHO

Código: 175501 Asignatura: ESTADÍSTICA II



Profesores

ABASCAL FERNÁNDEZ, ELENA

Descriptores

La Inferencia estadística como herramienta en la toma de decisiones económico- empresariales. Conceptos básicos de probabilidad. Distribuciones de probabilidades discretas y continuas. Introducción al muestreo y distribuciones muestrales. Estimación a partir de los datos de una muestra. Pruebas de hipótesis para los parámetros de una población. Estimación y contraste para dos poblaciones. Métodos no paramétricos. Aplicaciones a datos reales de interés económico empresarial a través de un programa informático. Contenidos

El objetivo de esta asignatura es que el estudiante aprenda a: plantear un problema económico en términos estadísticos, resolver manualmente y mediante el programa estadístico R-commander e interpretar correctamente los resultados.

Este curso está dedicado a estudiar: Cálculo de probabilidades y las principales distribuciones de probabilidades Inferencia estadística.

El contenido de la asignatura se ha divido en los siguientes temas: Temario

Tema 1: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad discretas. Tema 2: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad continúas. Tema 3: Introducción a la Inferencia estadística y al Muestreo. Tema 4: Estimación. Tema 5: Contrastes de hipótesis. Tema 6: Contrastes no paramétricos. Evaluación

La evaluación continua representa hasta el 40% de la calificación de la asignatura. En este método de evaluación se incluyen actividades como:

realización de las prácticas de ordenador y exámenes con ordenador realización de ejercicios en clase pruebas parciales tutorías para valorar el seguimiento individual del alumno

Un mínimo del 60 % de la calificación final se obtendrá mediante un examen final. El examen final será escrito y con preguntas sobre aspectos teóricos y prácticos de la asignatura. El contenido del examen puede consistir en la resolución de problemas, interpretación de problemas resueltos con un programa de ordenador, preguntas de teoría de tipo test y/o a desarrollar y diseño de la forma de resolver un problema económico a través de la estadística. Las pruebas de la evaluación continua no son recuperables. La prueba de evaluación de recuperación es para el estudiante que ha intentado, sin éxito, superar la asignatura a lo largo del semestre, participando en las distintas actividades de evaluación y obteniendo como mínimo 3 puntos sobre 10 en cada una de las dos partes (parte I: evaluación continua, parte II: examen final) La


prueba de recuperación consistirá en un examen de las mismas características que el examen final y se valorará con un máximo de 7 puntos. Bibliografía

Básica: -NEWBOLD, P, CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2008). Estadística para Administración y Economía. Editorial Prentice Hall. -NEWBOLD, P, CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2007). Statistics for Business and Economics. 6th Edition. Editorial Prentice Hall. Complementaria: -LEVIN, RUBIN, BALDERAS, Del VALLE y GÓMEZ (2004) Estadística para la administración y la economía. Editorial Prentice Hall. Recursos:

Se potenciará el uso del MiAulario, donde se depositará material didáctico utilizado en las clases, ficheros de datos para realizar prácticas y otros materiales complementarios de apoyo. Idiomas

Castellano




Código: 175502 Asignatura: MÉTODOS CUANTITATIVOS DE ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL



Profesores

ERASO GOICOECHEA, Mª LUISA

Descriptores

Investigación Operativa, Programación Lineal, Método Simplex, Análisis Postóptimo y Programación Paramétrica, Transporte, Programación Entera, Programación Lineal Multiobjetivo Contenidos

En esta asignatura se estudian algunos modelos y métodos de la Investigación Operativa que ayudan a determinar la mejor estrategia de actuación, con el fin de mejorar la gestión de una empresa. Proporciona al estudiante una comprensión conceptual de la función que desempeñan los métodos cuantitativos en el proceso de la toma de decisiones, cómo funcionan estos métodos, la forma de aplicarlos mediante la utilización de programas informáticos de optimización y cómo interpretar los resultados obtenidos. Temario

Tema 1: Introducción a las Técnicas de Optimización. Tema 2: Introducción a la Programación Lineal. Fundamentos Matemáticos. Tema 3: Programación Lineal en la Gestión Empresarial. Tema 4: Método del Simplex. Tema 5: Dualidad y Análisis Postoptimal. Tema 6: Problemas de Transporte. Tema 7: Modelos de Optimización Discreta. Programación Entera. Tema 8: Programación Lineal Multiobjetivo. Tema 9: Aplicaciones de las Técnicas de Optimización en la Gestión de Empresas. Evaluación

La evaluación continua representa hasta el 50% de la calificación de la asignatura y tendrá carácter no recuperable. En este método de evaluación se incluyen actividades como la realización y presentación pública de trabajos, y otras tareas y ejercicios que se propondrán a lo largo del curso. La parte restante de la calificación se obtendrá mediante la realización de un examen, con preguntas que combinarán la formulación y resolución de problemas (en su caso con el uso de programas informáticos) y la interpretación de los resultados obtenidos. Este examen tendrá carácter recuperable. Bibliografía

- ANDERSON, D.; SWEENEY, D.; WILLIAMS, T. (2007): An introduction to Management Science: quantitative approaches to decision making, West Publishing Company, 11ª Ed. - HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2010): Introducción a la investigación de operaciones. McGraw Hill, 9ª Ed. - HEIZER, J.; RENDER, B. (2008): "Dirección de la Producción. Decisiones Tácticas". Prentice Hall, 8ª Ed. Idiomas

Castellano





Créditos: 6 Tipo: Curso: 4 Periodo: 7º S. NATURAL


Profesores

OLAVERRI GARCÍA, CARMEN

Descriptores

Modelización económica. Tipos de relaciones y tipos de modelos. Especificación e Hipótesis del Modelo de Regresión. Estimación. Validación y Análisis de residuos. Predicción. Posibles incumplimientos de hipótesis. Contenidos

El objetivo de esta asignatura es presentar los principales aspectos de la modelización económica a través del caso concreto de los Modelos de Regresión. Se hace un recorrido por las etapas de la modelización: Especificación, estimación, validación y utilización de modelos (predicción y análisis estructural). Los contenidos incluyen aspectos específicos del Modelo Lineal General: estimación de los parámetros, intervalos y regiones de confianza. Contrastes de significatividad y de restricciones. Predicciones y su validez. Contrastes de permanencia estructural. Violación de hipótesis básicas: multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación. Presencia de observaciones atípicas. En cada uno de estos supuestos se estudia la detección del problema, las posibles formas de solucionarlo y la interpretación de las nuevas estimaciones. Especial atención merecen los aspectos gráficos y la interpretación de resultados en términos económicos. Temario

Tema 1: Introducción: El modelo econométrico. Tema 2: E modelo lineal simple (MLS) Tema 3: El modelo lineal general (MLG) Tema 4: Multicolinealidad. Tema 5: Soluciones a los problemas de heteroscedasticidad y autocorrelación Evaluación

Aspecto Criterios Instrumento Peso

Participación Evaluación competencias: CG03, CG07, CG09

Asistencia a las sesiones presenciales. Intervención y aportaciones

Control de firmas. Registro de las participaciones.

10%

Conceptos de la materia Evaluación competencias: CG03, CG05, CG06, CG09, CG07, CG16, CG17

Comprensión de conocimientos teóricos y resolución de problemas.

Prueba parcial individual tipo test Aquellos estudiantes que superen el test realizarán el Itinerario 1. Los que no lo superen, realizarán el Itinerario 2.

20%

Conceptos de la materia Evaluación competencias: CG03, CG05, CG06, CG09, CG07, CG16, CG17, CE02, CE03, CE04


Itinerario 1 Itinerario 2 Prueba parcial teórico-práctica (con ordenador).

NO LA REALIZA

30%


Estimación y explotación de un modelo econométrico

Itinerario 1 Itinerario 2 Examen de contenido práctico. Se ofrece la alternativa de una presentación de un trabajo para aquellos estudiantes con mejores resultados en las pruebas anteriores

Examen final teórico y práctico (con ordenador).

40%




Itinerario 1 Itinerario 2

NO LA REALIZA Examen final teórico y práctico (con ordenador) .

70%

Bibliografía

- GUJARATI, D.N. y D.C. (2009): “Econometría”. Ed. McGraw-Hill. - WOOLDRIDGE, J.M. (2006): “Introducción a la econometría: un enfoque moderno”. Ed. Thomson. -NOVALES, A. (1998): “Econometría”. Ed. McGraw -Hill. Idiomas

Castellano


FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD

Grado en Enfermería


o Semestre Carácter Crédito

s Grupo Nº Estud. Profesores

401105 Estadística Aplicada a las Ciencias 1º 1º Natural Básica 6 2 85 Rosa Blanco Gómez de la Salud Miren Portilla Manjón

1º 2º Compl. Básica 6 1 4 Juan Mª Gamboa Berástegui

Grado en Fisioterapia - TUDELA


o Semestre Carácter Crédits Grupo Nº Estud. Profesores

451401 Estadística Aplicada a las Ciencias 2º 4º Natural Básica 6 1 56 Camelia Trandafir de la Salud 2º 5º Compl. Básica 6 1 9 Camelia Trandafir



LICENCIADO EN ECONOMÍA

GRADO EN ENFERMERÍA

Código: 401105 Asignatura: ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DE LA SALUD



Profesores

BLANCO GÓMEZ, ROSA PORTILLA MANJÓN, MIREN

Descriptores

Introducción a la Estadística. Conceptos básicos y organización de los datos. Medidas de tendencia central y no central. Medidas de dispersión absolutas y relativas. Medidas de forma. Estadística de atributos. Distribuciones bidimensionales. Regresión y correlación. Probabilidad y variables aleatorias. Introducción a la inferencia estadística. Conocimiento y aplicaciones del paquete estadístico SPSS

Contenidos

Introducción a la Estadística. Conceptos básicos y organización de los datos. Medidas de tendencia central y no central. Medidas de dispersión absolutas y relativas. Medidas de forma. Estadística de atributos. Distribuciones bidimensionales. Regresión y correlación. Probabilidad y variables aleatorias. Introducción a la inferencia estadística. Conocimiento y aplicaciones del paquete estadístico SPSS.

Temario

Tema 1: Introducción a la Estadística. Tema 2: Conceptos básicos. Organización de los datos. Tema 3: Análisis descriptivo de una variable. Tema 4: Análisis descriptivo por grupos. Tema 5: Tablas de contingencia. Tema 6: Regresión y correlación. Tema 7: Probabilidad. Tema 8: Introducción a la Inferencia estadística. Evaluación

Competencia Criterios Instrumento Peso

CGT-1, CGT-3, CGT-5, CGT-10, CGT-11, ECB-11, ECB-16, ECB-18, ECB-19, ECB-21

Pruebas objetivas.

Pruebas parciales eliminatorias (*)

Carácter recuperable

60%

CGT-3, CGT-5, CGT-6, CGT-12, CGT-16, CGT-20, ECB-11, ECB-20, ECB-21

Buena presentación.

Análisis y comentario de la solución obtenida.

Utilización apropiada del paquete estadístico SPSS.

Resolución de problemas en clase y prácticas de ordenador con SPSS entregadas a lo largo del semestre.Carácter no recuperable

15%

CGT-1, CGT-3 , CGT-5, CGT-10, CGT-11, ECB-11 ECB-16,

Buena presentación, claridad en la exposición.

Exposición oral del trabajo. 25%


ECB-17, ECB-18, ECB-19, ECB-21

Propuesta de trabajo, análisis, comentarios y conclusiones del trabajo planteado.

Utilización apropiada del paquete estadístico SPSS.

Carácter no recuperable

En la convocatoria extraordinaria se realizará una prueba teórica y práctica utilizando el SPSS (*). (*) Es necesario obtener un mínimo de 4 en el promedio de las pruebas para aprobar la asignatura.

Bibliografía

PORTILLA, M.I.; ERASO, S.; GALE, C.; GARCIA, I.; MOLER, J.A.; PALACIOS, M.B. (2006) “Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows”. Ed. Universidad Pública de Navarra.

MARTÍN, A., LUNA DEL CASTILLO J. DE D. (2004), “Bioestadística para las Ciencias de la Salud”. 5ª Edición. Ediciones Norma.

WAYNE W. DANIEL (2008) “Bioestadística, Base para el análisis de las ciencias de la salud”, 4ª Edición Editorial Limusa Wiley

Idiomas

Castellano




GRADO EN FISIOTERAPIA

Código: 451401 Asignatura: ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DE LA SALUD



Profesores

TRANDAFIR, PAULA CAMELIA

Descriptores

Introducción a la Estadística. Conceptos básicos y organización de los datos. Medidas de tendencia central y no central. Medidas de dispersión absolutas y relativas. Medidas de forma. Estadística de atributos. Distribuciones bidimensionales. Regresión y correlación. Probabilidad. Introducción a la Inferencia Estadística.

Contenidos:

Unidad temática Temas sesiones magistrales Temas sesiones prácticas

Total horas presenciales

Estadística Descriptiva Tema 1. Introducción a la Estadística 1.15 hora teoría Aula teoría

Tema 2. Conceptos básicos. Organización de los datos PRÁCTICA ORDENADOR: Aulario virtual. Presentación de trabajos en Word. Introducción al entorno Windows. Introducción al paquete estadístico SPSS

1.15 horas teoría

2 horas práctica

Aula teoría

Aula ordenadores

Tema 3. Medidas de tendencia central PRÁCTICA ORDENADOR: Editor de datos SPSS

1.15 horas teoría

2 horas práctica

Aula teoría

Aula ordenadores

Tema 4. Medidas de dispersión PRÁCTICA ORDENADOR: Manipulación de archivos de datos Gráficos Análisis descriptivo de una variable

Análisis por grupos de variables

1.15 horas teoría

2 horas práctica

Aula teoría

Aula Ordenadores

Repaso problemas/Teorías 1.15 horas teoría Aula teoría

Prueba Evaluación PRUEBA 1ª 1.3 horas Aula Ordenadores

Tema 5. Tablas de Contingencia PRÁCTICA ORDENADOR: Tablas de contingencia

2.3 horas teoría

2 horas práctica

Aula teoría

Aula ordenadores


Tema 6. Distribuciones bidimensionales

1.15 horas teoría

Aula teoría

Tema 7. Regresión y correlación PRÁCTICA ORDENADOR: Análisis de regresión y correlación

3.45 horas teoría

4 horas práctica

Aula teoría

Aula ordenadores

REPASO problemas/teoría 2 horas Aula ordenadores

TUTORÍAS 1HORA Despacho

Pruebas de evaluación

PRUEBA 2ª 2 HORAS Aula Ordenadores

Probabilidad Tema 8 Probabilidad

6.15 horas teoría Aula teoría

REPASO problemas/teoría ENTREGA DE TRABAJOS 4

2.3 Horas teoría Aula teoría


Inferencia Estadística

Tema 9. Introducción a la Inferencia Estadística

PRÁCTICA ORDENADOR: Contrastes de Hipótesis: Parámetricos Contrastes de Hipótesis: No Parámetricos

3.45 horas teoría

4 horas práctica

Aula teoría

Aula ordenadores


REPASO FINAL problemas/teoría 3.15 horas teoría Aula teoría

REASPO FINAL Ordenadores 2 horas prácticas Aula ordenadores

ENTREGA DEL TRABAJO FINAL

Prueba Evaluación PRUEBA GLOBAL TEÓRICA 1.3 HORAS TEORIA Aula teoría

Prueba de Evaluación PRUEBA GLOBAL PRÁCTICA 2 HORAS Aula Ordenadores

Prueba de Evaluación DEFENSA TRABAJO FINAL 1.3 HORAS Aula teoría

Temario

Tema 1: Introducción a la Estadística. Tema 2: Conceptos básicos. Organización de los datos. Tema 3: Medidas de tendencia central. Tema 4: Medidas de dispersión. Tema 5: Tablas de contingencia. Tema 6: Distribuciones bidimensionales. Tema 7: Regresión y correlación. Tema 8: Probabilidad. Tema 9: Introducción a la Inferencia estadística.


Evaluación

Competencia Criterios Instrumento Peso

CGT-1 Capacidad de análisis y síntesis. CGT-3 Comunicación oral y escrita en lengua materna CGT-5 Capacidad de aprender CGT-10Resolución de problemas CGT-11 Toma de decisiones ECB-11 Aplicar las tecnologías y sistemas de información y comunicación de los cuidados de salud ECB-16 Aplicar métodos descriptivos apropiados en función del tipo de datos y del problema planteado ECB-18 Conocer los conceptos básicos del cálculo de probabilidades y las distribuciones de mayor aplicación en ciencias de la salud ECB-19 Comprender las técnicas inferenciales y sus posibilidades en la obtención de información y toma de decisiones ECB-21Ser capaz de plantear problemas de enfermería en términos estadísticos

Pruebas objetivas

Pruebas parciales Carácter no recuperable

20%

CGT-3 Comunicación oral y escrita en lengua materna CGT-6 Habilidades de Gestión de la Información CGT-12 Trabajo en equipo CGT-16 Capacidad para comunicarse con personas no expertas en la materia ECB-11 Aplicar las tecnologías y sistemas de información y comunicación de los cuidados de salud ECB-20 Abordar los problemas estadísticos mediante la utilización de un programa informático ECB-21 Ser capaz de plantear problemas de enfermería en términos estadísticos

Buena presentación, claridad en la exposición

Exposición de trabajos en clase Carácter no recuperable

10%

CGT-3 Comunicación oral y escrita en lengua materna CGT-5 Capacidad de aprender CGT-20 Compromiso ético ECB-11 Aplicar las tecnologías y sistemas de información y comunicación de los cuidados de salud ECB-20 Abordar los problemas estadísticos mediante la utilización de un programa informático

Buena presentación, análisis y comentario de la solución obtenida

Resolución de problemas entregados a lo largo del semestre Carácter no recuperable

10%


CGT-1 Capacidad de análisis y síntesis. CGT-3 Comunicación oral y escrita en lengua materna CGT-5 Capacidad de aprender CGT-10 Resolución de problemas CGT-11 Toma de decisiones ECB-11 Aplicar las tecnologías y sistemas de información y comunicación de los cuidados de salud ECB-16 Aplicar métodos descriptivos apropiados en función del tipo de datos y del problema planteado ECB-17Conocer y utilizar adecuadamente el vocabulario y el lenguaje estadístico básico para interpretar correctamente los resultados ECB-18Conocer los conceptos básicos del cálculo de probabilidades y las distribuciones de mayor aplicación en ciencias de la salud ECB-19Comprender las técnicas inferenciales y sus posibilidades en la obtención de información y toma de decisiones ECB-21 Ser capaz de plantear problemas de enfermería en términos estadísticos

Pruebas objetivas

Examen prueba teórico-práctica Carácter recuperable

60%

Bibliografía

Básica: -PEÑA, DANIEL; ROMO, JUAN (2003)“Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales” Editorial McGraw Hill -PORTILLA, M.I.; ERASO, S.; GALE, C.; GARCIA, I.; MOLER, J.A.; PALACIOS, M.B. (2006) “Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows”. Ed. Universidad Pública de Navarra. Complementaria: -MARTÍN, A., LUNA DEL CASTILLO J. DE D. (2004), “Bioestadística para las Ciencias de la Salud”. 5ª Edición. Ediciones Norma. Idiomas

Castellano


FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES

Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas)

Código Asignatura Curso Cuatrimestre Carácter Créditos Grupos Nº Estud. Profesores

T. P.

14301 Econometría (extinción) 3º 1º Troncal 9 1 2 27 Sagrario Gómez Elvira

Carmen García Olaverri

14305 Análisis Multivariante (extinción) 3º 2º Obligatoria 6 2 1 25 Sagrario Gómez Elvira

Carmen García Olaverri

14425 Técnicas de Optimización 3º 1º Optativa 6 1 1 1 Mª Luisa Eraso Goicoechea

(extinción)

14443 Modelos Operativos de Control 4 2º Optativa 6 1 2 13 Cristina Azcárate Camio

(extinción) Fermín Mallor Giménez

Grado en Economía / Grado en Administración y Dirección de Empresas


171202/172203 Estadística I 1º 1º Comp. Básica 6 2 93 Rafa Rivera Martín

Francisco Tapiz Arrondo

2º Natural Básica 6 5 179 Rosa Blanco Gómez

Alba Agustín Martín

Miren Portilla Manjón

Irene Paniello Alastruey

Rafa Rivera Martín

Jaione Etxeberria Andueza

171302/172303 Estadística II 2º 3º Natural Obligatoria 6 4 200 Elena Abascal Fernández

Rosa Blanco Gómez

Blanca Palacios Navarro

Guzmán Santafé Rodrigo

Jaione Etxeberria Andueza

4º Compl. Obligatoria 6 3 144 Elena Abascal Fernández

Francisco Cerveto Peña

Francisco Tapiz Arrondo

Rafa Rivera Martín

Elena Abascal Fernández

171305 Técnicas de Optimización 2º 3º Natural Obligatoria 6 1 49 Mª Luisa Eraso Goicoechea

Alba Agustín Martín

4º Compl. Obligatoria 6 1 14 Mª Luisa Eraso Goicoechea

172305 Métodos Cuantitativos para la 2º 3º Natural Obligatoria 6 3 175 Mª Luisa Eraso Goicoechea

Gestión Empresarial (MCGE) Alba Agustín Martín

Cristina Azcárate

Antonio Pérez Prados

4º Compl. Obligatoria 6 2 102 Antonio Pérez Prados

Mª Luisa Eraso Goicoechea


172403 Econometría 2º 4º Compl Obligatoria 6 2 105 Blanca Palacios Navarro

Nacho García Lautre

Francisco Cerveto Peña

5º Compl. Obligatoria 6 3 139 Blanca Palacios Navarro

Nacho García Lautre

172713 Investigación Operativa 4º 7º Natural Optativa 6 1 16 Cristina Azcárate Camio

Fermín Mallor Giménez

172803 Métodos Avanzados de Tratamiento 4º 8º Natural Optaiva 6 1 8 Carmen García Olaverri

De Datos

Doble Grado Internacional en Admnistración y Dirección de Empresas y en Economía


176203 Estadística I (Inglés) 1º 2º Natural Básica 6 1 52 Irene Paniello Alastruey

176303 Estadística II (Español) 2º 3º Natural Obligatoria 6 1 47 Irene Paniello Alastruey

176305 Métodos Cuantitativos para la 2º 3º Natural Obligatoria 6 1 19 Javier Faulín Fajardo

Gestión Empresarial (MCGE) (Inglés) Alba Agustín Martín



LICENCIATURA EN ADMNISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRES AS



Tipo: Troncal Duración: 1º C


Profesores

GÓMEZ ELVIRA, SAGRARIO CARMEN GARCÍA OLAVERRI

Descriptores

La asignatura “Econometría” (14301) posee carácter troncal y se imparte en 3º curso de la Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas. La asignatura se imparte durante el primer cuatrimestre y tiene asignados 9 créditos Temario y contenidos

El contenido fundamental de la asignatura se imparte a lo largo de 6 temas. Los tres primeros temas abordan el núcleo central de la asignatura, en ellos se construye todo el “edificio” del MLG, se analizan todas sus posibilidades. Los temas 4 y 5 muestran los posibles incumplimientos de hipótesis y se analiza qué se puede salvar del edificio y qué no. Cómo modificar el método de estimación y qué propiedades tienen los nuevos estimadores. Por último el tema 6 aborda posibles extensiones del Modelo Lineal General. Los 6 temas se pueden organizar, por tanto, en tres bloques temáticos: BLOQUE I: Modelos Econométricos. Tema 1: Introducción: El modelo econométrico. Tema 2: El modelo lineal simple (MLS). Tema 3: El modelo lineal general (MLG). BLOQUE II: Incumplimiento de Hipótesis en el MLG. Tema 4: Multicolinealidad. Tema 5: Soluciones a los problemas de heteroscedasticidad y autocorrelación. BLOQUE III: Extensiones del Modelo Lineal General. Tema 6: Extensiones del MLG . Evaluación

El proceso de adaptación de las asignaturas al Espacio Europeo de Educación Superior fomenta que sea el estudiante quien se responsabilice de su propia formación. Asimismo se trata de fomentar trabajo continuado a lo largo del periodo lectivo, bajo la supervisión del profesorado. Por esta razón se presentarán distintas modalidades de evaluación, de modo que sea el propio estudiante quien decida el modo de comprometerse con la asignatura. Las distintas modalidades de evaluación, entre las que figura una modalidad de evaluación continua, se recogen en el documento: Guía de la asignatura que se presenta a los estudiantes el primer día de clase. Bibliografía y recursos

-ALONSO, FERNÁNDEZ, GALLASTEGUI. (2005): “Econometría” Ed Pearson-Prentice Hall -GUJARATI, D.N. (2004): “Econometría”. Ed. McGraw Hill -NOVALES, A. (1993): “Econometría”. Ed. McGraw-Hill Los distintos materiales se ubicarán en Mi aulario en las fechas en que los estudiantes vayan a hacer uso de ellos. Se avisará en clase cuáles son los materiales necesarios para seguir o trabajar en clase. Idiomas Castellano




Código: 14305 Asignatura: ANÁLISIS MULTIVARIANTE


Tipo: Obligatoria Duración: 2º C


Profesores

GÓMEZ ELVIRA, SAGRARIO CARMEN GARCÍA OLAVERRI

Descriptores

Análisis Multivariante es una asignatura obligatoria de 6 créditos del departamento de Estadística e Investigación Operativa. Representa el cierre del conjunto de materias obligatorias de estadística que se imparten en la licenciatura de Administración y Dirección de Empresas. La asignatura se enmarca dentro de la formación en técnicas cuantitativas. Temario y contenidos

Tema 1: Introducción al análisis multivariante. Tema 2: Análisis de la varianza. Tema 3: Análisis discriminante. Tema 4: Análisis factorial: análisis de Componentes principales. Tema 5: Análisis factorial de correspondencias. Tema 6: Análisis de conglomerados o cluster. Evaluación

El proceso de adaptación de las asignaturas al Espacio Europeo de Educación Superior fomenta que sea el estudiante quien se responsabilice de su propia formación. Asimismo se trata de fomentar el trabajo continuado a lo largo del periodo lectivo, bajo la supervisión de los profesores. Por esta razón se presentarán distintas modalidades de evaluación, de modo que sea el propio estudiante quien decida el modo de comprometerse con la asignatura. Las distintas modalidades de evaluación, entre las que figura una modalidad de evaluación continua, se recogen en el documento: Guía de la asignatura que se presenta a los estudiantes el primer día de clase. Bibliografía y recursos

-URIEL, E.- ALDÁS, J. “Análisis Multivariante Aplicado” Ed. THOMSON 2005 -CUADRAS C.M.: “Métodos de Análisis Multivariante” Ed. PPU -DILLON-GOLDSTEIN: “Multivariate Analysis” Ed. Wiley Recursos:

Todos los archivos de datos, documentos-guía de cada técnica, propuestas de ejercicios, etc. se ubicarán en Mi aulario La herramienta de correo se utilizará con frecuencia como vehículo de comunicación. Idiomas

Castellano




Código: 14425 Asignatura: TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN


Tipo: Optativa Duración: 1º C


Profesores

ERASO GOICOECHEA, Mª LUISA

Descriptores

Investigación Operativa. Programación lineal. Transporte. Programación entera. Programación multiobjetivo. Optimización no lineal. WinQSB, lindo y lingo. Temario y contenidos

Tema 1: Investigación operativa. Tema 2: Fundamentos matemáticos. Tema 3: Introducción a la programación lineal. Tema 4: Método simplex. Tema 5: Dualidad. Tema 6: Análisis postóptimo y programación paramétrica. Tema 7: Problemas de transporte. Tema 8: Programación entera. Tema 9: Programación lineal multiobjetivo. Tema 10: Optimización no lineal sin restricciones. Tema 11: Optimización no lineal con restricciones. Tema 12: Paquetes informáticos de optimización. Evaluación

El alumno podrá elegir entre dos modalidades de evaluación: - examen de la asignatura en la fecha programada por la Facultad - evaluación continua en la que además del examen, se tendrá en cuenta la participación activa en las clases teóricas y prácticas, la realización de forma individual de las tareas que se propondrán a lo largo del curso y la elaboración de un trabajo en grupo y su presentación en clase, con los siguientes pesos relativos:

Prueba de examen (al menos el 40% de la nota) Trabajo en grupo (hasta el 20% de la nota) Tareas individuales (hasta el 30% de la nota) Participación activa en la clase (hasta el 10% de la nota)

Bibliografía y recursos

-ANDERSON, D. R.; SWEENEY, D. J. ;WILLIAMS, T. A. , MARTIN, K., CAMM, J. (2010): “Introduction to Management Science. Quantitative Methods for Decision Making". Thomson. Cincinnati. USA -HEIZER, J.; RENDER, B. (2008): "Dirección de la Producción. Decisiones Tácticas". Prentice Hall. 8ª Ed. -HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2008): "Introducción a la investigación de operaciones". McGraw Hill. 8ª Ed. Idiomas

Castellano




Código: 14443 Asignatura: MODELOS OPERATIVOS DE CONTROL




Profesores

AZCÁRATE CAMIO, CRISTINA MALLOR GIMÉNEZ, FERMÍN

Descriptores

Teoría de Juegos: aplicaciones a la empresa. Fiabilidad. Mantenimiento y Remplazamiento, Control de Calidad. Temario y contenidos

Parte 1: Simulación. Parte 2: Herramientas estadísticas para el control de calidad y fiabilidad. Evaluación

La evaluación de la asignatura se efectuará a partir de dos componentes. Al finalizar el curso se realizará un examen final con la ayuda del ordenador, con la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros 30 minutos. Además, el estudiante realizará durante el curso actividades de evaluación continua: ejercicios, problemas y lecturas comentadas así como un trabajo de simulación por grupos. La calificación final se obtendrá a partir de la media geométrica de las puntuaciones obtenidas en ambas partes, examen y actividades de evaluación continua. Bibliografía y recursos

- BARCELÓ, J. (1996): “Simulación de sistemas discretos”. Isdefe - JURAN, J.M.; GODFREY, A.B.; HOOGSTOEL, R.E.; SCHILLING, E.G. Eds. (2001): “Manual de calidad de Juran”. Vol. 2”.

McGraw-Hill. - KELTON, W.D.; SADOWSKY, R.P.; SADOWSKY, D.A. (2002): “Simulation with Arena”. McGraw-Hill. Recursos:

Una copia de las transparencias presentadas en las clases teóricas, con los ejercicios propuestos en cada tema, así como las guías y datos para las clases prácticas y material complementario, se depositarán con antelación en el MiAulario. Idiomas

Castellano




GRADO EN ECONOMÍA / GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIREC CIÓN DE EMPRESAS/ DOBLE GRADO EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y DERECHO / DOBLE GRADO INTERNACIONAL EN A DMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Y EN ECONOMÍA

Código: 171202/172203/176203 Asignatura: ESTADÍSTICA I



Profesores

PORTILLA MANJÓN, MIREN IOSU PANIELLO ALASTRUEY, IRENE ALBA AGUSTÍN MARTÍN JAIONE ETXEBERRIA ANDUEZA (EUSKERA

TAPIZ ARRONDO, JOSÉ FRANCISCO RIVERA MARTÍN, RAFAEL BLANCO GÓMEZ, ROSA IRENE PANIELLO ALASTRUEY (INGLÉS)

Descriptores

Esta asignatura introduce a los estudiantes en los conceptos estadísticos más básicos del análisis de datos, mostrando cuál es el papel de la Estadística en la Economía y en la Empresa. Se introducen los temas sobre Fuentes de datos estadísticos, captación y confección de ficheros, Análisis descriptivo univariante y bivariante de datos reales, Descripción y análisis de datos temporales y Números Índices. Es fundamental la utilización del ordenador en el análisis de los datos. Para terminar se muestran los conceptos básicos de probabilidad y se introduce al alumno en el concepto de variable aleatoria.

Temario y contenidos

Esta asignatura introduce a los estudiantes en los conceptos estadísticos más básicos como son el análisis de datos de una única característica, de la relación entre dos características y de la evolución o cambio de una característica a lo largo del tiempo. Así mismo inicia a los estudiantes en el manejo con el ordenador de la hoja de cálculo Excel para realizar los análisis estadísticos de los datos de forma cómoda y sencilla y se realizará una introducción al programa estadístico R commander. También se introduce al uso de MiAulario como vínculo de comunicación entre profesores y estudiantes. Tema 1: Introducción a la estadística para la economía y la empresa: utilidad de la estadística, tipos de datos y fuentes de datos. Tema 2: Análisis descriptivo univariante de datos reales: tablas, gráficos y medidas estadísticas. Tema 3: Análisis descriptivo bivariante de datos reales: tablas de contingencia y análisis de regresión. Tema 4: Números índices: índices simples y complejos, aplicaciones y tasas de variación. Tema 5: Series temporales: descripción numérica y gráfica, componentes de la serie. Tema 6: Probabilidad e introducción a variable aleatoria. Evaluación

Actividad Descripción Carácter y Condiciones de

realización Peso

Prácticas Realización de prácticas de resumen por temas. Carácter no recuperable. 25%

Trabajo Elaboración de un trabajo por grupos y exposición oral del mismo.

Carácter no recuperable. Obligatorio asistir a la exposición oral de todos los grupos.

15%

Examen Resolver adecuadamente problemas con el ordenador y escribir los comentarios de los resultados estadísticos obtenidos.

Carácter recuperable.(*) Fecha: la propuesta por la facultad. Duración: de 2 a 3 horas. Material complementario: Formulario. Lugar: Aula de informática del Aulario.

60%

Se valorará de forma positiva en la calificación final la participación activa en las clases. (*) Requisito para realizar la prueba de recuperación: obtener una nota promedio de 2,5 al menos en las Prácticas y una nota mínima de 2,5 en el Examen.


Bibliografía

Básica: - RIVERA, R.; PANIELLO, I.; PORTILLA, M.; GARCIA, M. : “Herramientas estadísticas para el análisis de datos socioeconómicos”. EDS. - GARCÍA, M.; PANIELLO, I.; RIVERA, R.; PORTILLA, M. : “Estadística básica con Microsoft Excel y R-Commander”. EDS. Complementaria: - ARNALDOS, F.; DÍAZ, T.; FAURA, U.; MOLERA, L.; PARRA, I. (2003) "Estadística Descriptiva para Economía y Administración de Empresas. Cuestiones tipo test y ejercicios con Microsoft Excel". Recursos:

Se potenciará el uso del MiAulario, donde se depositará material didáctico utilizado en las clases, ficheros de datos para realizar prácticas y material complementario de apoyo. Idiomas

Castellano / Inglés




GRADO EN ECONOMÍA / GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIREC CIÓN DE EMPRESAS/ DOBLE GRADO EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y DERECHO / DOBLE GRADO INTERNACIONAL EN A DMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS Y EN ECONOMÍA

Código: 171302/ 172303/ 176303 Asignatura: ESTADÍSTICA II



Profesores

ABASCAL FERNÁNDEZ, ELENA PALACIOS NAVARRO, BLANCA SANTAFÉ RODRIGO, GUZMÁN BLANCO GÓMEZ, ROSA ETXEBERRIA ANDUEZA, JAIONE (EUSKERA)

CERVETO PEÑA, FRANCISCO TAPIZ ARRONDO, FRANCISCO RIVERA MARTÍN, RAFA IRENE PANIELLO ALASTRUEY (INGLÉS)

Descriptores

La Inferencia estadística como herramienta en la toma de decisiones económico- empresariales. Conceptos básicos de probabilidad. Distribuciones de probabilidades discretas y continuas. Introducción al muestreo y distribuciones muestrales. Estimación a partir de los datos de una muestra. Pruebas de hipótesis para los parámetros de una población. Estimación y contraste para dos poblaciones. Métodos no paramétricos. Aplicaciones a datos reales de interés económico empresarial a través de un programa informático. Temario y contenidos

El objetivo de esta asignatura es que el estudiante aprenda a: plantear un problema económico en términos estadísticos, resolver manualmente y mediante el programa estadístico R-commander e interpretar correctamente los resultados.

Este curso está dedicado a estudiar: Estudio de las principales distribuciones de probabilidades Inferencia estadística.

El contenido de la asignatura se ha divido en los siguientes temas: Tema 1: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad discretas. Tema 2: Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad continuas. Tema 3: Introducción a la Inferencia estadística y al Muestreo. Tema 4: Estimación. Tema 5: Contrastes de hipótesis. Tema 6: Contrastes no paramétricos. Evaluación

La evaluación continua representa hasta el 40% de la calificación de la asignatura. En este método de evaluación se incluyen actividades como:

realización de las prácticas de ordenador y exámenes con ordenador realización de ejercicios en clase pruebas parciales tutorías para valorar el seguimiento individual del alumno

Un mínimo del 60 % de la calificación final se obtendrá mediante un examen final. El examen final será escrito y con preguntas sobre aspectos teóricos y prácticos de la asignatura. El contenido del examen puede consistir en la resolución de problemas, interpretación de problemas resueltos con un programa de ordenador, preguntas de teoría de tipo test y/o a desarrollar y diseño de la forma de resolver un problema económico a través de la estadística. Las pruebas de la evaluación continua no son recuperables. La prueba de evaluación de recuperación es para el estudiante que ha intentado, sin éxito, superar la asignatura a lo largo del semestre, participando en las distintas actividades de evaluación y obteniendo como mínimo 3 puntos sobre 10 en cada una de las dos partes (parte I: evaluación continua, parte II: examen final) La prueba de recuperación consistirá en un examen de las mismas características que el examen final y se valorará con un máximo de 7 puntos.


Bibliografía

Básica: -NEWBOLD, P, CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2008). Estadística para Administración y Economía. Editorial Prentice Hall. -NEWBOLD, P, CARLSON, W.L. y THORNE, B. (2007). Statistics for Business and Economics. 6th Edition. Editorial Prentice Hall. Complementaria: -LEVIN, RUBIN, BALDERAS, Del VALLE y GÓMEZ (2004) Estadística para la administración y la economía. Editorial Prentice Hall. Idiomas





GRADO EN ECONOMÍA

Código: 171305 Asignatura: TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN



Profesores

ERASO GOICOECHEA, Mª LUISA ALBA AGUSTÍN MARTÍN

Descriptores

Investigación Operativa Programación Lineal Problemas de Transporte Programación Entera Programación Lineal Multiobjetivo Optimización no Lineal Paquetes Informáticos de optimización Contenidos

En esta asignatura se estudian algunos modelos y métodos de la Investigación Operativa que ayudan a determinar la mejor estrategia de actuación, con el fin de mejorar la gestión de una empresa. Proporciona al estudiante una comprensión conceptual de la función que desempeñan los métodos cuantitativos en el proceso de la toma de decisiones, cómo funcionan estos métodos, la forma de aplicarlos, cómo resolverlos utilizando programas informáticos de optimización e interpretar sus resultados. Temario

Tema 1: Investigación operativa. Tema 2: Fundamentos matemáticos. Tema 3: Introducción a la programación lineal. Tema 4: Método simplex. Tema 5: Dualidad. Tema 6: Análisis postóptimo y programación paramétrica. Tema 7: Problemas de transporte. Tema 8: Programación entera. Tema 9: Programación lineal multiobjetivo. Tema 10: Optimización no lineal sin restricciones. Tema 11: Optimización no lineal con restricciones. Tema 12: Paquetes informáticos de optimización. Evaluación

La evaluación continua representa hasta el 50% de la calificación de la asignatura y tendrá carácter no recuperable. En este método de evaluación se incluyen actividades como la realización y presentación pública de trabajos, y otras tareas y ejercicios que se propondrán a lo largo del curso.

La parte restante de la calificación se obtendrá mediante la realización de un examen, con preguntas que combinarán la formulación y resolución de problemas (en su caso con el uso de programas informáticos) y la interpretación de los resultados obtenidos. Este examen tendrá carácter recuperable.


Bibliografía

-ANDERSON, D.; SWEENEY, D.; WILLIAMS, T. (2007): “An introduction to Management Science: quantitative approaches to decision making”. West Publishing Company, 11ª Ed. -HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2010): “Introducción a la investigación de operaciones”. McGraw Hill, 9ª Ed. -HEIZER, J.; RENDER, B. (2008): "Dirección de la Producción. Decisiones Tácticas". Prentice Hall, 8ª Ed. Idiomas

Castellano.




GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS / D OBLE GRADO INTERNACIONAL EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECC IÓN DE EMPRESAS Y EN ECONOMÍA

Código: 172305 / 176305 Asignatura: MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA GESTIÓN EMPRESARIAL (MCGE)



Profesores

ERASO GOICOECHEA, Mª LUISA PÉREZ PRADOS, ANTONIO

AGUSTIÓN MARTÍN, ALBA Mª CRISTINA AZCÁRATE CAMIO FAULÍN FAJARDO, JAVIER (INGLÉS)

Descriptores

Investigación Operativa, Programación Lineal, Método Simplex, Análisis Postóptimo y Programación Paramétrica, Transporte, Programación Entera, Programación Lineal Multiobjetivo. Contenidos

En esta asignatura se estudian algunos modelos y métodos de la Investigación Operativa que ayudan a determinar la mejor estrategia de actuación, con el fin de mejorar la gestión de una empresa. Proporciona al estudiante una comprensión conceptual de la función que desempeñan los métodos cuantitativos en el proceso de la toma de decisiones, cómo funcionan estos métodos, la forma de aplicarlos mediante la utilización de programas informáticos de optimización y cómo interpretar los resultados obtenidos. Temario

Tema 1: Introducción a las técnicas de optimización. Tema 2: Introducción a la programación lineal. Fundamentos matemáticos. Tema 3: Programación lineal en la gestión empresarial. Tema 4: Método del simplex. Tema 5: Dualidad y análisis postoptimal. Tema 6: Problemas de transporte. Tema 7: Modelos de optimización discreta. Programación entera. Tema 8: Programación lineal multiobjetivo. Tema 9: Aplicaciones de las técnicas de optimización en la gestión de empresas. Evaluación

La evaluación continua representa hasta el 50% de la calificación de la asignatura y tendrá carácter no recuperable. En este método de evaluación se incluyen actividades como la realización y presentación pública de trabajos, y otras tareas y ejercicios que se propondrán a lo largo del curso.

La parte restante de la calificación se obtendrá mediante la realización de un examen, con preguntas que combinarán la formulación y resolución de problemas (en su caso con el uso de programas informáticos) y la interpretación de los resultados obtenidos. Este examen tendrá carácter recuperable. Bibliografía

-ANDERSON, D.; SWEENEY, D.; WILLIAMS, T. (2007): “An introduction to Management Science: quantitative approaches to decision making”. West Publishing Company, 11ª Ed. -HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2010):” Introducción a la investigación de operaciones”. McGraw Hill, 9ª Ed. -HEIZER, J.; RENDER, B. (2008): "Dirección de la Producción. Decisiones Tácticas". Prentice Hall, 8ª Ed. Idiomas





GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS




Profesores

CERVETO PEÑA, FRANCISCO GARCÍA LAUTRE, NACHO PALACIOS NAVARRO, BLANCA

Descriptores

Modelización económica. Tipos de relaciones y tipos de modelos. Especificación e Hipótesis del Modelo de Regresión. Estimación. Validación y Análisis de residuos. Predicción. Posibles incumplimientos de hipótesis. Contenidos

El objetivo de esta asignatura es presentar los principales aspectos de la modelización económica a traves del caso concreto de los Modelos de Regresión. Se hace un recorrido por las etapas de la modelización: Especificación, estimación, validación y utilización de modelos (predicción y análisis estructural). Los contenidos incluyen aspectos específicos del Modelo Lineal General: estimación de los parámetros, intervalos y regiones de confianza. Contrastes de significatividad y de restricciones. Predicciones y su validez. Contrastes de permanencia estructural. Violación de hipótesis básicas: multicolinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación. Presencia de observaciones atípicas. En cada uno de estos supuestos se estudia la detección del problema, las posibles formas de solucionarlo y la interpretación de las nuevas estimaciones. Especial atención merecen los aspectos gráficos y la interpretación de resultados en términos económicos. Temario

BLOQUE I: Modelos econométricos. Tema 1: Introducción: El modelo econométrico. Tema 2: El modelo lineal simple (MLS). Tema 3: El modelo lineal general (MLG). BLOQUE II: Incumplimiento de hipótesis en el MLG. Tema 4: Multicolinealidad Tema 5: Heteroscedasticidad y autocorrelación. Evaluación


Conceptos de la materia Evaluación competencias:

CG03, CG05, CG06, CG09, CG07, CG16, CG1


Prueba parcial individual tipo test

Aquellos estudiantes que superen el test realizarán el Itinerario 1. Los que no lo superen, realizarán el Itinerario 2.

OBLIGATORIA NO RECUPERABLE

20%

Conceptos de la materia Evaluación competencias: CG03, CG05, CG06, CG09,

Comprensión de conocimientos teóricos y resolución

Itinerario 1 Itinerario 2 40%


CG07, CG16, CG17, CE02, CE03, CE0

de problemas. Prueba parcial teórico-práctica (con ordenador).

OBLIGATORIA RECUPERABLE

NO LA REALIZA


Estimación y explotación de un modelo econométrico


Prueba de contenido práctico. Se ofrece la alternativa de una presentación de un trabajo para aquellos estudiantes con mejores resultados en las pruebas anteriores.


NO LA REALIZA

40%




NO LA REALIZA

Prueba final teórico y práctico (con ordenador) .


80%

Bibliografía

-WOODRIDGE, J.M. (2006) “Introducción a la econometría: un enfoque moderno”. Thomson -GUJARATI, D.N. y D.C. PORTER (2009). “Econometría”. Mc. Graw Hill Otros textos alternativos que pueden ser de utilidad son: -NOVALES, A. (1998): “Econometría”. Ed. McGraw-Hill Idiomas

Castellano.




GRADO EN ECONOMÍA

Código: 172713 Asignatura: INVESTIGACIÓN OPERATIVA



Profesores


Descriptores

La competitividad creciente en todos los sectores económicos exige a las empresas un elevado nivel de eficiencia en la organización de sus operaciones para su supervivencia en el mercado y la aceptación de sus clientes. Los conocimientos impartidos en esta asignatura permiten analizar con rigor diversos problemas de índole logística que surgen en los procesos productivos o de servicios con el fin de proporcionar una herramienta cuantitativa de apoyo a la toma de decisiones Contenidos

El objetivo de la asignatura es que el estudiante adquiera los conocimientos suficientes de modelos de colas, de grafos y redes, de inventarios, de planificación de trabajos, así como del uso correcto de la simulación, que le permitan modelar y analizar con rigor problemas complejos de organización y logística en el ámbito empresarial y de los servicios.

Temario

Tema 1: Introducción a la investigación operativa. Tema 2: Modelos de colas. Tema 3: Simulación. Tema 4: Modelos de inventarios. Tema 5: Problemas sobre grafos y redes.. Tema 6: Planificación y programas de trabajos. Evaluación

La evaluación de la asignatura se realizará mediante un examen final con la ayuda del ordenador, con la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros 30 minutos. La valoración de este examen aportará entre el 40% y el 60% de la calificación final. Además, el estudiante realizará un trabajo de simulación por grupos y hará una presentación oral del mismo (entre el 25% y 50% de la calificación final). Además, se valorará la realización de ejercicios, lecturas y otras pruebas de evaluación continua (entre el 10% y el 30% de la calificación final).

El trabajo y las demás actividades de evaluación continua tendrán carácter no recuperable. Únicamente el examen final podrá ser recuperable.

Bibliografía

ANDERSON, D. R., SWEENEY, D. J., WILLIAMS, T. A., MARTIN, K., CAMM, J. (2010): Introduction to Management Science. Quantitative Methods for Decision Making. Thomson. Cincinnati. USA GROSS, D.; HARRIS, C.M. (1998): Fundamentals of queueing theory. Wiley. 3ª Ed. HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2010): Introducción a la investigación de operaciones. McGraw Hill. 9ª Ed. Idiomas

Castellano.




GRADO EN ECONOMÍA

Código: 172803 Asignatura: MÉTODOS AVANZADOS DE TRATAMIENTO DE DATOS



Profesores


Descriptores

La descripción de la realidad económica es siempre compleja, debido a la cantidad de variables que intervienen y a las relaciones que existen entre ellas. En la toma de decisiones dentro del ámbito económico-empresarial, el disponer de una herramienta capaz de analizar conjuntamente varias dimensiones de la realidad (ya sea ésta una empresa, un colectivo, un mercado) resulta imprescindible

Contenidos En la asignatura MÉTODOS AVANZADOS DE TRATAMIENTO DE DATOS se estudian varias técnicas multivariantes con distintos objetivos: - Analizar posibles relaciones entre conjuntos de variables. - Resumir datos, creando nuevas variables, con la mínima pérdida de información. - Encontrar grupos o tipologías de datos.

- Clasificar nuevas observaciones en grupos definidos previamente. Temario

Tema 1: Introducción a análisis multivariante. Tema 2: Análisis de varianza. Tema 3: Análisis discriminante. Tema 4: Análisis cluster. Tema 5: Análisis factorial: Componentes principales. Tema 6: Análisis factorial de correspondencias. Evaluación

Aspecto Criterios Instrumento de evaluación Peso (%)

Participación y asistencia control de firmas 5%

pruebas parciales examen teórico practico (20% cada prueba; 3 pruebas parciales)

60%

Examen final examen teórico practico 35%

Bibliografía

DILLON-GOLDSTEIN (1984):"Multivariate Analysis" Ed. Wiley GRANDE-ABASCAL (1989): "Métodos multivariantes para la investigación comercial" Ed. Ariel HAIR-ANDERSON-TATHAM-BLACK (1999): "Análisis multivariante" 5ª edición Ed. Prentice Hall. Idiomas

Castellano.


ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES Y TELECOMUNICACIÓN

Ingeniería Industrial

Código Asignatura Curso Cuatrimestre Carácter Crédito Grupo Nº Estud. Profesores

T. P.

35302 Métodos Estadísticos de la Ingeniería 3º 2º Troncal 9 1 2 7 Ana Fernández Militino

35403 Optimización Lineal y no Lineal 4º 1º Troncal 6 2 3 29 Cristina Azcárate Camio

35410 Fiabilidad de Componentes y 4º 2º Optativa 6 1 3 8 Fermín Mallor Giménez

Sistemas

35419 Métodos Cuantitativos de 4º 2º Optativa 6 1 1 3 Cristina Azcárate Camio

Organización Industrial

Grado en Ingeniería Informática / Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales / Grado en Engeniería en Tecnologías de Telecomunicación / Grado en Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Grado en Ingeniería Mecánica/ Grado en Ingeniería en Diseño Mecánico (TUDELA)

Código Asignatura Curso Semestre Carácter Crédito Grupo Nº Estud. Profesores

240201/242201 Estadística 1º 1º Comple. Básica 6 4 270 Francisco Cerveto Peña

243201/244201 Gonzalo Elcano Vizcay

245201 Ana Fernández Militino

Juan Mª Gamboa Beráste.

Tomás Goicoa Mangado

Yolanda Lacasta Remón

Jaione Etxeberria

Grado en Ingeniería Informática / Grado en Ingeniería en Tecnología de Telecomunicación

240201/243201 1º 2ºNatural Básica 6 5 140 Alba Agustín Martín

Gonzalo Elcano Vizcay

Jaione Etxeberria

Ýolanda lacasta Remón

José Antonio Moler Cuira


Mª Dolores Ugarte Mtnez

Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales / Grado en Ingeniería Eléctrica y Electrónica / Grado en Ingeniería Mecánica

242201/244201 Estadística 1º 2º Natural. Básica 6 6 251 Alba Agustín Martín

245/201 Gonzalo Elcano Vizcay

Jaione Etxeberria

Ana Fernández Militino

Tomás Goicoa Mangado

José Antonio Moler Cuira


Mª Dolores Ugarte Mtnez


Grado en Ingeniería en Diseño Mecánico (Tudela)

251205 1º 1º Comple. Básica 6 1 13 Camelia Trandafir

1º 2º Natural Básica 6 1 16 Camelia Trandafir



INGENIERO INDUSTRIAL

Código: 35302 Asignatura: MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE LA INGERIERÍA


Tipo: troncal Duración: 2º C


Profesores

FERNÁNDEZ MILITINO, ANA.

Descriptores

Fundamentos y métodos de análisis no determinista aplicados a la ingeniería. Aplicaciones en ingeniería. Temario y contenidos

BLOQUE I: PROBABILIDAD Tema 1: Probabilidad. Tema 2: Variables aleatorias univariantes y multivariantes. BLOQUE II: INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3: Muestreo y distribuciones asociadas al muestreo. Tema 4: Estimación paramétrica. Tema 5: Intervalos de confianza. Tema 6: Contrastes de hipótesis. Tema 7: Métodos no paramétricos. BLOQUE III: MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA Tema 8: Diseño de experimentos. Tema 9: Regresión lineal. Evaluación

La evaluación se realizará mediante tres aspectos • Asistencia a las clases y participación activa (máximo 1 punto) • Pruebas de seguimiento continuo (máximo 2 puntos) • Examen escrito (máximo 4 puntos) • Examen práctico con ordenador (máximo 3 puntos)

En la asistencia a clases se valorará también la participación activa del alumno en el seguimiento de la asignatura. Las pruebas de seguimiento consistirán en la resolución y discusión de los ejercicios o prácticas que se planteen a los alumnos para resolver en clase o en sus lugares de estudio. Dichos ejercicios o prácticas se resolverán en la propia clase o bien en la pizarra o bien en el ordenador con la participación activa de los alumnos. El examen escrito constará de varias preguntas de contenidos teórico -prácticos. En ellas se preguntará al alumno sobre los temas objeto de estudio. Se plantearán también ejercicios para ser respondidos sin la ayuda del ordenador. En el examen teórico no estará permitido el uso de apuntes o libros. El examen práctico se realizará con el ordenador. En este examen, el alumno podrá hacer uso del libro de texto básico o de los textos de bibliografía complementaria. También podrá disponer en formato electrónico o escrito de las prácticas realizadas en ese curso académico en la asignatura. No se permitirá material adicional. Las prácticas de ordenador deberán ser entregadas a la semana siguiente de su realización en las fechas fijadas por los profesores y comunicadas a los alumnos a comienzos del nuevo curso académico. Los alumnos deberán entregar los enunciados, la resolución de los problemas y los comandos de R utilizados. Se valorará la resolución de los ejercicios propuestos, la redacción y precisión de los comentarios aportados por los alumnos y una presentación clara y limpia.



Básica: -UGARTE, M.D., MILITINO, A.F. and ARNHOLT, A. T. (2008). “Probability and Statistics with R”. CRC Press/Chapman and Hall. Complementaria: -DEVORE, J.L. (2000).” Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. Fifth Edition”. Duxbury. -MONTGOMERY,D., RUNGER, G. and HUBELE, N.F. (1998). “Engineering Statistics”. John Wiley and Sons. Software Estadístico: El alumno dispone del software estadístico de libre distribución llamado R, que puede utilizar tanto en la universidad como en su domicilio. Este software está ampliamente extendido entre la comunidad científica por su fácil accesibilidad y el potencial que ofrece. Prácticamente cualquier procedimiento o técnica estadística que pueda resolverse computacionalmente está implementada en el paquete básico o en las librerías que dispone. Estas librerías son también de libre acceso. Tanto el paquete básico como las librerías pueden descargarse del sitio web http://www.r-project.org/ Los alumnos tienen también a su disposición los sitios web de los profesores de la asignatura en la que pueden encontrar las prácticas y diversas funciones de ayuda para el paquete estadístico R. La direcciones de dichos sitios web son http://www.unavarra.es/personal/amilitino/docente.htm http://www.unavarra.es/personal/tgoicoa/docente.htm Idiomas

La asignatura se imparte totalmente en castellano, aunque las transparencias con las que se imparte la asignatura son en inglés, ya que corresponden al libro de texto "Probability and Statistics with R"




Código: 35403 Asignatura: OPTIMIZACIÓN LLINEAL Y NO LINEAL


Tipo: troncal Duración: 1º C


Profesores

AZCÁRATE CAMIO, CRISTINA

Descriptores

Programación Lineal y Entera. Optimización no Lineal. Simulación Temario y contenidos

Tema 1: Introducción a las técnicas de optimización. Tema 2: Fundamentos matemáticos de la programación lineal. Tema 3: Introducción a la programación lineal. Tema 4: Método del simplex. Tema 5: Dualidad. Tema 6: Análisis postóptimo y programación paramétrica. Tema 7: Problemas de transporte. Tema 9: Programación multiobjetivo. Tema 10: Optimización no lineal sin restricciones. Tema 11: Optimización no lineal con restricciones. Tema 12: Aplicaciones y paquetes informáticos de optimización. Evaluación

La evaluación de la asignatura se realizará mediante un examen final teórico-práctico con la ayuda del ordenador. Además, se valorará la realización de ejercicios, lecturas comentadas, problemas-caso y otros trabajos durante el curso.


-ANDERSON, D.; SWEENEY, D.; WILLIAMS, T. (2000): “An introduction to Management Science: quantitative approaches to decision making”, West Publishing Company, 9ª Ed. -AVRIEL, M.; GOLANY. B. (Eds.) (1996): "Mathematical Programming for Industrial Engineers". Dekker. -BAZARAA, M.S.; SHERALI, H.D.; SHETTY, C.M. (1993): "Nonlinear Programming. Theory and Algorithms". Wiley, 2ª Ed.

Idiomas

Castellano




Código: 35410 Asignatura: FIABILIDAD DE COMPONENTES Y SISTEMAS

Departamento: Estadística e Investigación Operativa 4



Profesores

MALLOR GIMÉNEZ, FERMÍN

Descriptores

Fiabilidad de componentes y sistemas electrónicos y mecánicos. Control de la fiabilidad y de la calidad. Fiabilidad en el diseño y fabricación. Temario y contenidos

Tema 1: Análisis de datos de fiabilidad. Tema 2: Modelos paramétricos en fiabilidad. Tema 3: Introducción al análisis de datos con variables explicativas. Tema 4: Fiabilidad de sistemas. Tema 5: Control estadístico de la calidad. Evaluación

La evaluación de la asignatura se realizará mediante un examen final con la ayuda del ordenador, con la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros 30 minutos. Además, se valorará la realización voluntaria de ejercicios y de trabajos durante el curso, éstos consistirán en el análisis, con el ordenador, de datos de fiabilidad y en la interpretación de sus resultados. El estudiante podrá obtener hasta dos puntos sobre diez por la realización de estos trabajos, que serán tenidos en cuenta en su valoración final siempre que su calificación en el examen alcance los cuatro puntos. Bibliografía y recursos

-BLISCHKE, W. R.; MURTHY, D. N. P. (2000): “Reliability. Modeling, Prediction and Optimization”. Ed. Wiley. -EVANS, R. E.; LINDSAY, W. (2000): “Administración y control de la calidad”. International Thomson Editores. -MONTGOMERY, D. C.. (2005): "Introduction to Statistical Quality Control". Ed. Wiley. Recursos:

El material docente utilizado por el profesor, tanto en las clases teóricas como en las prácticas, se encuentra a disposición del estudiante en el aulario virtual de la asignatura, con antelación a la impartición de la correspondiente clase. Idiomas

Castellano




Código: 35419 Asignatura: MÉTODOS CUANTITATIVOS DE ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL




Profesores

AZCÁRATE CAMIO, CRISTINA

Descriptores

[Modelos de inventarios, filas de espera (colas) y su simulación estocástica. Aplicaciones] Temario y contenidos

Tema 1: Investigación Operativa. Modelos de colas. Tema 2: Simulación. Generación artificial de aleatoriedad. Tema 3: Simulación de sistemas. Tema 4: Introducción a la optimización con simulación. Tema 5: Introducción a otras técnicas de organización industrial. Evaluación

La evaluación de la asignatura se efectuará a partir de dos componentes. Al finalizar el curso se realizará un examen final con la ayuda del ordenador, con la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros 30 minutos. Además, el estudiante realizará trabajos de simulación, ejercicios y lecturas comentadas durante el curso. La calificación final se obtendrá a partir de la media geométrica de las puntuaciones obtenidas en ambas partes, examen y trabajos. Bibliografía y recursos

-ANDERSON, D.; SWEENY, D.; WILLIAMS, T. (2008): “An introduction to Management Science: quantitative approaches to decision making”. West Publishing Company, 12ª Ed. -FISHMAN, G.S. (1996): “Monte Carlo: concepts, algorithms and applications”. Springer. -GROSS, D.; HARRIS, C.M. (1998): “Fundamentals of queueing theory”. Wiley. 3ª Ed. Recursos:

El material docente de apoyo para la impartición de las clases magistrales así como el guión de las prácticas en el ordenador se pondrá a disposición de los estudiantes con la suficiente antelación en el aulario virtual de la asignatura. Idiomas

Castellano




GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA / GRADO EN INGENIER ÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES / GRADO EN INGENIERÍ A EN TECNOLOGÍAS DE TELECOMUNICACIÓN / GRADO EN INGEGNIE RÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA / GRADO EN INGENIERÍA MECÁNICA/ GRADO EN INGENIERÍA EN DISEÑO MECÁNICO (T UDELA)

Código: 240201-242201-243201-244201-245201-251205 Asignatura: ESTADÍSTICA



Profesores

AGUSTÍN MARTÍN, ALBA CERVETO PEÑA, FRANCISCO ELCANO VIZCAY, GONZALO (EUSKERA) ETXEBERRIA ANDUEZA, JAIONE FERNÁNDEZ MILITINO, ANA GAMBOA BERÁSTEGUI, JUAN Mª (TUDELA)

GOICOA MANGADO, TOMÁS LACASTA REMÓN, YOLANDA MOLER CUIRAL, JOSÉ ANTONIO SANTAFÉ RODRIGO, GUZMÁN TRANDAFIR, CAMELIA (TUDELA) UGARTE MARTÍNEZ, Mª DOLOERES

Descriptores

Estadística Descriptiva, Probabilidad, Inferencia Estadística, Modelización Estadística Contenidos

Estadística Descriptiva Probabilidad Inferencia Estadística Introducción a la Modelización Estadística Temario

Tema 1: Estadística descriptiva. Tema 2: Probabilidad. Tema 3: Inferencia estadística. Tema 4: Introducción a la modelización estadística.

Evaluación


Participación Evaluación competencias: G1, .G2,G3,E1

Asistencia a las sesiones presenciales. Intervención y aportaciones. Pruebas de respuesta corta, trabajos individuales

Registro del profesor/a.

40%

Conceptos de la materia Evaluación competencias: G4-G5,E1,E2

Identificación de conceptos clave y comprensión de conocimientos teóricos y operativos de la materia. Respuesta en tiempo, forma y adecuación de contenidos.

Examen Teórico-Práctico

60%

Evaluación Extraordinaria

Los alumnos que no hayan superado la evaluación ordinaria tendrán la posibilidad de presentarse a un examen extraordinario con una ponderación del 60% sobre la nota final


60%


Bibliografía

-UGARTE, M. D., MILITINO, A. F., ARNHOLT, A. T. (2008). “Probability and Statistics with R”. CRC Press/Chapman and Hall -DEVORE, J. (2005). “Applied statistics for engineers and scientists”. Thomson -MONTGOMERY, D.C. (2002). “Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería”. Limusa-Wiley Idiomas

Castellano, Inglés y Euskera


ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS

Grado en Ingeniería Agroalimentaria y del Medio Rural / Grado en Innovación en Procesos y Productos Alimentarios


o Semestre Carácter Créditos Grupo Estudiantes Profesores

501201 Estadística 1º 1º Compl. Básica 6 2 51 Henar Urmeneta Martín-Calero

502203 Gonzalo Elcano Vizcay (Euskera)

1º 2ºNatural Básica 6 3 103 Henar Urmeneta Martín Calero

Gonzalo Elcano Vizcay (Euskera)

Mª Dolores Ugarte Martínez (Inglés)




GRADO EN INGENIERÍA AGROALIMENTARIA Y DEL MEDIO RUR AL / GRADO EN INNOVACIÓN EN PROCESOS Y PRODUCTOS ALIMENTARIOS

Código: 501201-502203 Asignatura: ESTADÍSTICA



Profesores

HENAR URMENETA MARTÍN CALERO ELCANO VIZCAY, GONZALO (EUSKERA) Mª DOLORES UGARTE MARTÍNEZ (INGLÉS)

Descriptores

Estadística Descriptiva, Probabilidad, Inferencia Estadística, Modelización Estadística Contenidos

Estadística Descriptiva Probabilidad Inferencia Estadística Introducción a la Modelización Estadística Temario

Tema 1: Estadística descriptiva. Tema 2: Probabilidad. Tema 3: Inferencia estadística. Tema 4: Introducción a la modelización estadística.

Evaluación


Participación Evaluación competencias: CT6, CT7, CE1

Asistencia a las sesiones presenciales. Intervención y aportaciones. Pruebas de respuesta corta, trabajos individuales

Registro del profesor/a.

40%

Conceptos de la materia Evaluación competencias: CE1

Identificación de conceptos clave y comprensión de conocimientos teóricos y operativos de la materia. Respuesta en tiempo, forma y adecuación de contenidos.


60%

Evaluación Extraordinaria

Los alumnos que no hayan superado la evaluación ordinaria tendrán la posibilidad de presentarse a un examen extraordinario siempre y cuando se hayan presentado al examen ordinario y hayan conseguido en la evaluación de la asignatura al menos un 30% de la puntuación total


60%


Bibliografía

-UGARTE, M. D., MILITINO, A. F., ARNHOLT, A. T. (2008). “Probability and Statistics with R”. CRC Press/Chapman and Hall -DEVORE, J. (2005). “Applied statistics for engineers and scientists”. Thomson -MONTGOMERY, D.C. (2002). “Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería”. Limusa-Wiley Idiomas

Castellano, Inglés y Euskera


ASIGNATURAS ESPECÍFICAS DE LIBRE ELECCIÓN Y DE CAMPUS VIRTUAL COMPARTIDO

ASIGNATURAS DE CAMPUS VIRTUAL COMPARTIDO (G9)

Código Asignatura Curso Cuatrimestre Carácter Crédito Grupo Nº Estud. Profesores

T. P.

81624 La economía de los Servicios en 2º CVC(G9) 6 1 0 28 Javier Faulín Fajardo

la empresa Fernando Lera (Dpto. de Economía)

81635 Toma de decisiones en la e-empresa 2º CVC(G9) 6 1 2 48 Javier Faulín Fajardo

Fernando Lera (Dpto. de Economía



ESPECÍFICA DE LIBRE ELECCIÓN

Código: 81624 Asignatura: LA ECONOMÍA DE LOS SERVICIOS EN LA E-EMPRESA

Departamento: Estadística e Investigación Operativa Curso: 2º

Tipo: específica L.E. Duración: 2º C

Créditos: 6 Teóricos: 6 Prácticos:

Profesores

FAULÍN FAJARDO, JAVIER LERA LÓPEZ, JAVIER (DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA)

Descriptores de la asignatura

La asignatura plantea un análisis del papel de la adopción de Internet en la empresa, con especial atención en la prestación de servicios. Temario y contenidos

Bloque I: Introducción. Tema 1: El mito de la nueva economía. Tema 2: Una economía interconectada. Bloque II: E-empresa y economía de los servicios. Tema 3: Concepto de e-empresa. Cambios organizacionales en la e-empresa. Tema 4: Nuevas formas de gestionar a los clientes en una e-empresa. Tema 5: Nuevas vías de comunicación con proveedores. Tema 6: El comercio electrónico. Tema 7: ¿Son más rentables y productivas las e-empresas? Bloque III: E-empresa y prestación de servicios online. Tema 8: Empresas de servicios versus servicios en Internet. Tema 9: El mercado online de contenidos digitales. El caso del video, la música y los videojuegos. Tema 10: Marketing viral y fidelización de clientes a través de Internet. Tema 11: E-empresas con éxito en la economía de los servicios (Trabajo final) Bibliografía y recursos

-BANEGAS, J. (2003). “La nueva economía en España”. Editorial Alianza Editorial, Madrid . -FUNDACIÓN ORANGE (2007). “E-España 2007. Informe Anual sobre el desarrollo de la sociedad de la información en España”. Editorial Fundación Orange Madrid. -GAPTEL (2006). “Contenidos digitales. Nuevos modelos de distribución online. Editorial http://observatorio.red.es/gaptel/ Recursos:

Se potenciará el uso del Aulario Virtual, donde se depositará material didáctico utilizado en las clases, ficheros de datos para realizar prácticas y material complementario de apoyo. Idioma

Castellano.



ESPECÍFICA DE LIBRE ELECCIÓN

Código: 81635 Asignatura: TOMA DE DECICIONES EN LA E-EMPRESA

Departamento: Estadística e Investigación Operativa Curso: 1º

Tipo: específica L.E.

Duración: 2º C


Profesores

FAULÍN FAJARDO, JAVIER LERA LÓPEZ, JAVIER (DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA)

Descriptores de la asignatura

La asignatura pretende resolver problemas de decisión en empresas de servicios o en empresas con una alta implicación en las TICs (e-empresas) mediante el estudio de diversas herramientas cuantitativas como son la Programación Lineal, el Análisis de Colas y la Simulación. Para ello, se hará un repaso de las características de este tipo de empresas mediante la resolución de casos empresariales preparados para tal efecto. Temario y contenidos

Bloque I: Métodos cuantitativos para las empresas de servicio y las e-empresas Tema 1: Introducción a los Métodos Cuantitativos en la Empresa. Tema 2: Programación Lineal. Resultados fundamentales. Tema 3: Dualidad y Análisis de Sensibilidad en Programación Lineal. Tema 4: Modelos de Gestión de Líneas de espera. Tema 5: Principales ideas sobre Simulación. Simulación de colas. Bloque II: Las empresas de servicio y las e-empresas: características y diseño Tema 6: Descripción de empresa de servicio. El papel de los servicios en una economía. Calidad y Estrategia de servicios. Tema 7: Características de las empresas de servicio. La organización de los servicios. El cliente de las empresas de servicio. Tema 8: Desarrollo de servicios y diseño de procesos. Instalaciones de servicio. Localización de empresas de servicio. Tema 9: Los servicios en Internet: la e-empresa. Tipos de servicios a través de Internet. Diseño y distribución de servicios electrónicos. Tema 10: Toma de decisiones y gestión de la información mediante el empleo de DSS. La integración de los DSS en ERP. Bibliografía y recursos

-BERTSIMAS, D. and FREUND, R.M. (2000) “Data, Models and Decisions. The Fundamentals of Management Science”. Editorial South-Western College Publishing. -FITZSIMMONS, J.A. and FITZSIMMONS, M.J. (2008). “Service Management. Operations, Strategy and Information Technology”. Editorial McGraw-Hill. -JOHNSTON, R.;CHAMBERS, S.; HARLAND, C.; HARRISON, A. and SLACK, N. (2003).“Cases in Operations Management”. Editorial Pitman Publising. Recursos: Se potenciará el uso del Aulario Virtual, donde se depositará material didáctico utilizado en las clases, ficheros de datos para realizar prácticas y material complementario de apoyo. Idioma

Castellano.


ASIGNATURAS DE PLANES OFICIALES DE POSGRADO


o Semestre Carácter Crédito

s Grupos

Estudiantes Profesores

T. P.

MÁSTER UNIVERSITARIO EN 2º Opt. 1 14 Ana Fernández Militino TECNOLOGÍA DE LAS COMUNICACIONES

71210 Procesos estocásticos y estadística MÁSTER UNIVERSITARIO EN 2º Opt. 1 7 Cristina Azcárate Camio INGENIERÍA DE MATERIALES Y Fermín Mallor Giménez FABRICACIÓN

71269 Simulación y Optimización

MÁSTER UNIVERSITARIO EN Anual Opt. 1 5 Mª Dolores Ugarte Mtnez

AGROBIOLOGIA AMBIENTAL 71342 Diseño de experimentos

MÁSTER UNIVERSITARIO EN Anual Obligatoria 1 40 Ana Fernández Militino CIENCIAS DE LA SALUD Miren Portilla Manjón (Espec. en Salud Pública)

71400 Bioestadística MÁSTER UNIVERSITARIO EN 1º Obligatoria 1 10 Fermín Mallor Giménez INGENIERÍA BIOMÉDICA Guzmán Rodrigo Santafé

71576 Bioestadística y métodos de ayuda al

MÁSTER UNIVERSITARIO EN 1º Obligatoria 1 7 José Antonio Moler Cuiral

FORMACIÓN PROFESORADO DE EDUCACIÓN SECUNDARIA

71622 Complementos de matemáticas MÁSTER UNIVERSITARIO EN 1º Opt. 1 13 Carmen García Olaverri TECNOLOGÍA Y CALIDAD EN LAS

INDUSTRIAS AGROALIMENTARIAS

71726 Aplicación de métodos estadísticos

multivariantes en la industria agroalimentaria

MÁSTER UNIVERSITARIO EN 1º Obligatoria 1 14 Mª Dolores Ugarte Mtnez

AGROBIOTECNOLOGÍA 71970 Modelización estadística avanzada

MÁSTER UNIVERSITARIO EN 1º Opt. 1 3 Sagrario Gómez Elvira

INTERVENCIÓN SOCIAL CON Henar Urmeneta Martín Calero

INDIVIDUOS, FAMILIAS Y GRUPOS 72018 Métodos cuantitativos avanzados en

Investigación Social




MASTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍA DE LAS COMUNICAC IONES

Código: 71210 Asignatura: PROCESOS ESTOCÁSTICOS Y ESTADÍSTICA

Créditos: 3 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: 2º S.


Profesores

FERNÁNDEZ MILITINO, ANA

Objetivos

Que el estudiante adquiera los siguientes conocimientos: • Tipos y configuraciones de sistemas de comunicaciones: procesos estocásticos. • Descripción general de los diferentes sistemas de comunicaciones: modelización del dimensionado de sistemas

mediante procesos. • Técnicas de diseño y dimensionado de los sistemas de comunicaciones: probabilidad y procesos estocásticos.

Contrastes de hipótesis y modelos estadísticos. • Técnicas de modelización y tratamiento del ruido en un sistema de comunicación: formulación del proceso

estocástico generador de la señal. Características del modelo. Dominio de la frecuencia y dominio del tiempo. Extracción de información en señales con ruido. Estimación óptima en el procesamiento de señales. Utilización de modelos estadísticos en el procesamiento de señales.

Temario

Tema 1: Procesos en tiempo discreto con valores discreto Tema 2: Procesos en tiempo continuo Tema 3: Tipología de procesos estocástico Tema 4: Estimación en el procesamiento de señale Tema 5: Extensiones del modelo de regresión Tema 6 : Introducción al remuestreo. Bootstrap Evaluación

Examen escrito y trabajos realizados por los estudiantes. Bibliografía

- KULKAMI, V.G. (1995): “Modeling and Analysis of Stochastic Systems”. London. - KAY, S.M. (1993). “Fundamentals of Statistical Signal Processing. Estimation Theory”. Editorial Prentice Hall Signal Processing Series, New Jersey (1993) - KAY, S.M. (1998). “Fundamentals of Statistical Signal Processing. Detection theory”. Editorial Prentice Hall Signal Processing Series, New Jersey (1998 Recursos

Se potenciará el uso del Aulario Virtual, donde se depositará material didáctico utilizado en las clases, ficheros de datos para realizar prácticas y material complementario de apoyo. Idioma

Castellano




MASTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA DE MATERIALES Y FABRICACIÓN

Código: 71269 Asignatura: SIMULACIÓN Y OPTIMIZACIÓN EN PROCESOS INDUSTRIAL.

Créditos: 3 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: 2º S.


Profesores


Descriptores

Modelado matemático de sistemas de fabricación, Simulación de sistemas, Análisis de resultados de la simulación, Optimización con simulación.

Contenidos

Modelado matemático de sistemas. Generación artificial de aleatoriedad. Simulación de sistemas dinámicos. Análisis de los resultados de la simulación. Aplicaciones de la simulación en la empresa, en la industria y en la administración. Optimización con simulación. Introducción a los métodos heurísticos de optimización. Programa de optimización OptQuest y de simulación ARENA. Discusión de casos reales.

Temario

Tema 1: Simulación. generación artificial de aleatoriedad. Tema 2: Simulación de sistemas. Tema 3: Introducción a la optimización con simulación. Tema 4: Aplicaciones. Discusión de casos reales.

Evaluación

Sistemas de evaluación Ponderación mínima Ponderación máxima Pruebas globales de evaluación de conocimiento (examen tipo test, examen final, etc.)

10.0 % 60.0 %

Pruebas de seguimiento continuo (trabajos propuestos, guiones de prácticas, etc.) Trabajos y presentación orales (individuales y en grupo)

10.0 % 60.0 %

Trabajos y presentaciones orales (individuales y/o en grupo)

10.0 % 60.0 %

Bibliografía

-KELTON, W.D.; SADOWSKY, R.P.; SADOWSKY, D.A. (2002): “Simulation with Arena”. McGraw-Hill. -LAW, A.M. (2007): Simulation modeling and analysis. 4ª Ed. McGraw-Hill. -ROSSETTI, M.D. (2010): Simulation modeling and Arena. John Wiley & Sons. Idioma

Castellano




MASTER UNIVERSITARIO EN AGROBIOLOGÍA AMBIENTAL

Código: 71342 Asignatura: DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Créditos: 4,5 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: ANUAL.


Profesores

UGARTE MARTÍNEZ, Mª DOLORES

Contenidos

Introducción a R Revisión de contrastes de hipótesis Distintos tipos de diseños de experimentos Temario

Tema 1: Introducción a R. Descarga e instalación del paquete básico y de las librerías necesarias. Tema 2: Contrastes de hipótesis: contrastes de medias, proporciones y varianzas. Tema 3: Diseño de un factor fijo. Asignación de tratamientos al azar. Análisis de varianza. Validación del modelo. Comparaciones múltiples. Tema 4: Diseño de un factor aleatorio. Análisis de varianza. Estimación de los componentes de varianza. Tema 5: Diseño en bloques. Asignación de tratamientos al azar. Análisis de varianza. Validación del modelo. Comparaciones múltiples. Tema 6: Diseño en cuadrados latinos. Asignación de tratamientos al azar. Análisis de varianza. Validación del modelo. Comparaciones múltiples. Tema 7: Diseño de dos factores. Asignación de tratamientos al azar. Análisis de varianza. Validación del modelo. Comparaciones múltiples. Tema 8: Diseño de parcelas divididas. Asignación de tratamientos al azar. Análisis de varianza. Validación del modelo. Comparaciones múltiples.

Evaluación

Aspecto

Criterios

Instrumento de evaluación

Peso (%)

Participación Asistencia a las sesiones y participación activa Registro del profesor 10%

Evaluación competencias G1-G5

Prácticas de ordenador Entrega memoria de prácticas

50%

Evaluación competencias E1-E7

Respuesta en tiempo, forma y adecuación de contenidos

Examen con ordenador 40%

Bibliografía

-GÓMEZ, K.A. and GÓMEZ, A.A. (1984). “Statistical Procedures for Agricultural Research, 2nd Edition”. Springer. -UGARTE, M.D. , MILITINO, A.F., and ARNHOLT, A.T. (2008) "Probability and Statistics with R". Chapman and Hall. Boca Raton. -LITTLE, T.M., HILLS, F.J. (1976). “Métodos Estadísticos para la investigación en agricultura”. Ed. Trillas. Idioma

Clases en castellano con material en inglés.




MASTER UNIVERSITARIO EN CIENCIAS DE LA SALUD (ESPEC IALIDAD EN SALUD PÚBLICA)

Código: 71400 Asignatura: BIOESTADÍSTICA

Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: ANUAL.


Profesores

FERNÁNDEZ MILITINO, ANA PORTILLA MANJÓN, MIREN

Descriptores

Probabilidad Inferencia Estadística Modelización Estadística Contenidos

Introducción a SPSS. Estadística descriptiva. Tablas de contingencia. Estadística multivariable. Inferencia y contraste de hipótesis. Introducción a R. Manejo de ficheros y gráficos en R. Introducción a la modelización estadística. Introducción al análisis de supervivencia. Temario

Tema 1: Estadística bivariable. Comparación de dos poblaciones. Tablas de contingencia medidas de asociación. Tema 2: Estadística multivariable. Técnicas de dependencia y de interdependencia. Tema 3: Introducción a R. Manejo de ficheros y gráficos en R. Tema 4: Regresión lineal simple y múltiple. Modelo Probabilístico. Regresión logística. Estimación y validación de los modelos. Predicción e interpretación de los resultados. Tema 5: Análisis de supervivencia. Test de log-rank y Peto-Peto.

Evaluación


Conceptos de la materia Competencias: E5, E6, E7

Dominio de los conocimientos teóricos y operativos de la materia

Examen (prueba objetiva) 40 %

Realización de casos-trabajos Competencias: G4, G10, G13, E4, E5, E6

Entrega de los casos bien resueltos Estructura del trabajo Calidad de la documentación Originalidad Ortografía y presentación

Entrega de trabajos y/o casos 40%

Asistencia y participación Competencias: G10, G13

Asistencia a clase Participación activa en clase Participación en el trabajo grupal

Observación y notas del profesor.

20%

Bibliografía

- AGRESTI, A. (1996). “ An Introduction to Categorical Data Analysis”. Wiley. - KLEINBAUM, D.G. and Klein, M. (2005). ” Survival Analysis”. Springer (Statistics for Biology and Health). - PORTILLA, M.I.; ERASO, S.; GALÉ, C.; GARCÍA, I.; MOLER, J.A.; PALACIOS, M.B. (2003). “Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows”. Universidad Pública de Navarra. Idioma Castellano




MASTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA BIOMÉDICA

Código: 71576 Asignatura: BIOESTADÍSTICA Y MÉTODOS DE AYUDA AL DIAGNÓSTICO MÉDIDO

Créditos: 4,5 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1 S.


Profesores

MALLOR GIMÉNEZ, FERMÍN GUZMÁN RODRIGO SANTAFÉ

Descriptores

Inferencia Estadística, Análisis de la Varianza, Regresión, Estadística Multivariante. Contenidos

La asignatura forma parte del núcleo de fundamentos definidos en el programa. Su principal objetivo es proporcionar herramientas estadísticas básicas y avanzadas que permitan el análisis de datos biomédicos con el propósito de facilitar la toma de decisiones. En el diseño de esta asignatura no se ha obviado que la mayoría de los programas de grado, tanto de la ingeniería como de la medicina, contienen al menos una asignatura en la que se imparten conceptos y técnicas de la estadística y de la probabilidad. No obstante, el enfoque y alcance de estas asignaturas difieren notablemente de una titulación a otra, lo que ocasiona que los potenciales estudiantes del presente Postrado posean unos conocimientos estadísticos de partida heterogéneos. Es por este motivo que el programa de la asignatura incluye un primer tema, llamado de conceptos básicos, en el que se hará repaso de aquellos conceptos fundamentales que el estudiante ya ha cursado. Su cometido es, por un lado, el de recordatorio y fijación de conocimientos y por otro, el proporcionar una nomenclatura y notación común de la que se hará uso en los temas posteriores. El resto del curso consta de otros cuatro temas dedicados, respectivamente, a la inferencia estadística, al análisis de regresión, a las técnicas multivariantes y al análisis de datos funcionales. En cada tema se proporcionarán los fundamentos teóricos mínimos necesarios para comprender las técnicas estadísticas que se presentan. Su utilidad quedará patente mediante el análisis de problemas en los que su aplicación facilita su resolución. El trío fundamentos/técnica/problemas se complementa mediante su ejecución informática utilizando software apropiado. El estudiante que supere la asignatura deberá ser capaz de identificar, cuando se le presente en la realidad, el problema estadístico, de seleccionar la técnica estadística apropiada para su resolución, de llevar ésta a la práctica utilizando herramientas informáticas y, por último, de analizar los resultados obtenidos. Los contenidos de esta asignatura serán de utilidad, entre otras, para las integrantes de módulos posteriores relacionadas con la toma de medidas y análisis de señales médicas.

Temario

Tema 1: Conceptos estadísticos y probabilísticos básicos. Estadística descriptiva. Distribuciones de probabilidad. Aplicación informática. Tema 2: Inferencia estadística. Estimación y contraste de hipótesis. Análisis de la varianza. Estadística no paramétrica. Aplicación informática. Tema 3: Modelos estadísticos de regresión. Regresión lineal simple. Regresión lineal multivariante. Otros modelos de regresión. Análisis de casos y aplicación informática. Tema 4: Estadística multivariante. Métodos factoriales de reducción de la dimensión. Métodos de partición y clasificación. Análisis de casos y aplicación informática. Tema 5: Introducción al análisis de datos funcionales. Análisis descriptivo. Representación de datos funcionales. Análisis de componentes principales. Análisis de casos y aplicación informática.


Evaluación

Aspecto

Criterios


Peso (%)

Evaluación de competencias: G-1, G-2 E-1, E-2

Identificación de conceptos claves y comprensión de conocimientos teóricos y operativos de la materia. Respuesta en tiempo, forma y adecuación de contenidos.

Examen escrito teórico y práctico

50%

Evaluación de competencias: G-2, G-3, G-4, E-1

Capacidad de comprensión de los modelos utilizados y de análisis crítico. Calidad en la presentación y transmisión de los comentarios.

Trabajo individual. Comentario reflexivo y crítico de dos artículos publicados en revista científica o libro especializado, relacionado con dos de los temas tratados. Trabajos o problemas a resolver de forma individual.

25%

Evaluación de competencias: G-2, G-4, E-1, E-2, E-3

Identificación del o de los modelos matemáticos más adecuados. Análisis de las hipótesis. Análisis estadístico de los resultados. Presentación de los resultados.

Trabajo en grupo. Análisis de un conjunto de datos real y creación de un informe de resultados y conclusiones.

25%

Bibliografía

-CRAWLY, M. (2007): “The R BooK”. Wiley&Sons. -DANIEL, W. W. (2005): “Biostatistics. A foundation for analysis in the health sciences”. John Wiley & Sons, 8ª edition. -GRIMA, P.; MARCO, L.; TORT-MARTORREL, J. (20049 “Estadística Práctica con MINITAB”. Prentice Hall. Idioma

Castellano




MASTER UNIVERSITARIO EN FORMACIÓN PROFESORADO DE ED UCACIÓN SECUNDARIA

Código: 71622 Asignatura: COMPLEMENTOS DE MATEMÁTICAS

Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1 S.


Profesores

MOLER CUIRAL, JOSÉ ANTONIO

Descriptores

Estadística descriptiva, probabilidad e inferencia estadística. Estadística con ordenador en ESO y Bachillerato. Contenidos

1. Estadística descriptiva. Introducción histórica. Repaso de las técnicas propias para organizar, presentar, resumir y analizar la información contenida en una muestra o en grandes bases de datos. Presentación de la asignatura a lo largo de la enseñanza secundaria. Muestreo. 2. Probabilidad. Introducción histórica. Regla de Laplace y definición axiomática. Variable aleatoria y distribuciones binomial y normal. 3. Inferencia estadística. La inferencia estadística y la toma de decisiones. Técnicas y fundamentos de inferencia: estimación puntual, por intervalos y contrastes. 4. Análisis de la pertinencia y gestión de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y de las nuevas tecnologías. Evolución del programa, de la enseñanza y del aprendizaje del análisis de datos. 5. Importancia de la estadística en el mundo real. Uso de paquetes estadísticos para la enseñanza y el aprendizaje de la unidad didáctica “Tratamiento de la información”. Temario

Tema 1: Los contenidos de Estadística y probabilidad en secundaria. Tema 2: Estadística descriptiva. Tema 3: Probabilidad. Tema 4: Inferencia estadística.

Evaluación

Aspecto

Criterios


Peso (%)

Valoración de la adquisición de las competencia específicas

- Contextualización del tema. -Rigor en la notación. - Coherencia de contenidos. Ilustración de posibles aplicaciones.

Desarrollo de un tema de Probabilidad o Estadística del temario de la especialidad de matemáticas para oposiciones al cuerpo de profesores de secundaria

35

Valoración del grado de adquisición de las competencias: generales, transversales y específicas.

- Asistencia y participación en las actividades presenciales. -Realización y entrega en plazo de tareas. -Nivel de reflexión. -Nivel de expresión. -Autonomía en el trabajo. Dominio contenidos de la materia.

-Tareas que incluirán las actividades formativas señaladas. -Preguntas abiertas en clases presenciales, en tutorías grupales o individuales o en sesiones de trabajo grupal. Pruebas periódicas y exámenes.

40


Uso de paquetes estadísticos para la enseñanza y el aprendizaje de la estadística

-Obtención e interpretación de información de grandes conjuntos de datos y toma de decisiones. -Obtención de material didáctico a partir de conjuntos de datos reales. Dominio de la simulación como herramienta para ilustrar conceptos teóricos.

Pruebas escritas y en laboratorio de informática

25

Bibliografía

-ARRIAZA, A.J., FERNÁNDEZ, F, LÓPEZ, M.A., MUÑOZ, M., PÉREZ, S y SÁNCHEZ, A. (2008). “Estadística básica con R y R-commander”.. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz. -M. SPIEGEL, (1989). “Teoría y problemas de probabilidad y estadística”. McGraw-Hill. -D. PEÑA (2001). “Fundamentos de estadística”. Alianza. Idioma

Castellano




MASTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍA Y CALIDAD EN LAS INDUSTRIAS AGROALIMENTARIAS

Código: 71726 Asignatura: APLICACIÓN DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS MULTIVARIANTES EN LA INDUSTRIA AGROALIMENTARIA

Créditos: 3 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: 1 S.


Profesores


Descriptores

Análisis Multivariante Tratamiento estadístico de datos experimentales. Contenidos

Para realizar tratamiento estadístico de datos experimentales, se estudian 6 técnicas multivariantes: Análisis de Regresión Análisis de la varianza Análisis discriminante Análisis Cluster Análisis Factorial Análisis de Correspondencias Temario

Tema 1: Tratamiento estadístico de datos experimentales multivariantes: Herramientas, modelos y métodos. Tema 2: Análisis de la varianza: Modelo univariante y multivariante. Interacción de factores. Tema 3: El Modelo lineal de regresión. Tema 4: Ampliación de modelos de dependencia: Modelos Logit, modelos no lineales, modelos de superficie de respuesta. Tema 5: Análisis discriminante. Tema 6: Análisis de componentes principales. Tema 7: Análisis de correspondencias. Tema 8: Análisis cluster. Evaluación

Al finalizar cada sesión de clase se realiza una prueba de evaluación. El 80% de la calificación final se obtiene promediando las notas de las pruebas de evaluación. El 20% restante se obtiene mediante la realización y exposición pública de un trabajo con datos experimentales. Sólo los alumnos que hayan demostrado un adecuado seguimiento de la asignatura pueden hacer el trabajo.

Bibliografía

-AFIFI, A.; MAY, S.; CLARK, V.A.(2011). “Practical Multivariate Analysi”.. Ed. Taylor & Francis -HAIR, J.; ANDERSON, R.; TATHAM, R.; BLACK, W. (2005): “Análisis Multivariante”. Ed. Prentice Hall. -HAWKINS, D. M. (2008). “Topics in Applied Multivariate Analysis”. Ed. Cambridge University Press. Idioma

Castellano (Parte de la bibliografía recomendada o el software utilizado puede estar en inglés)




MASTER UNIVERSITARIO EN AGROBIOTECNOLOGÍA

Código: 71970 Asignatura: MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA AVANZADA

Créditos: 4,5 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1 S.


Profesores

UGARTE MARTÍNEZ, Mª DOLORES

Descriptores

Regresión lineal, diseño de experimentos, regresión logística, análisis de supervivencia Contenidos

Modelo de regresión múltiple. Diseños de experimentos. Modelos de respuesta binaria.Análisis de supervivencia. Temario

Tema 1: Modelo de regresión múltiple (inferencia y validación). Tema 2: Diseños de experimentos (modelos de efectos fijos y aleatorios, con uno y dos factores). Tema 3: Modelos de respuesta binaria (logit, probit y cloglog). Tema 4: Análisis de supervivencia (curvas de Kaplan-Meier, test de log-rank) Evaluación

Aspecto

Criterios


Peso (%)

Asistencia y Participación Evaluación competencias: G1, G2, G7, E1, E2 y E6.

Asistencia, al menos en un 90%, a las clases teóricas, prácticas, debates y puestas en común. Participación activa en las clases y en los foros de debate. Puntualidad en la entrega de trabajos.

Control de Firmas. Observación y notas del profesor.

20

Conceptos de la materia. Evaluación competencias: G7, E1, E2 y E7.

Identificación de las técnicas estadísticas claves y comprensión de conocimientos teóricos y prácticos de la materia.

Examen práctico de ordenador.

50

Resolución de problemas Evaluación competencias: G1, G2, G7, E1 y E2.

Planteamiento del problema a resolver. Utilización adecuada de las técnicas estadísticas. Resolución del problema utilizando el software estadístico. Claridad y precisión en la presentación de los resultados.

Entrega de los trabajos en las fechas propuestas. Corrección de los trabajos en los debates y puestas en común.

30

Bibliografía

-UGARTE, M.D., MILITINO, A.F., ARNHOLT, A.T. (2008). “Probability and Statistics with R”. CRC/Chapman and Hall -KLEINBAUM, D.G. and KLEIN, M. (2002). “Logistic Regression”. Second Edition. Springer. -KLEINBAUM, D.G. and KLEIN, M. (2005) Survival Analysis. Second Edition. Springer Idioma

Castellano, Inglés




MASTER UNIVERSITARIO EN INTERVENCIÓN SOCIAL CON IND IVIDUOS, FAMILIAS Y GRUPOS

Código: 72018 Asignatura: MÉTODOS CUANTITATIVOS AVANZADOS EN INVES.SOCIAL

Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 2 Periodo: 1 S.


Profesores

GÓMEZ ELVIRA, SAGRARIO URMENETA MARTÍN-CALERO, HENAR

Descriptores Asignatura del semestre de otoño 3er (semestre) de carácter obligatoria para estudiantes del módulo "Investigación Social y Aplicada" y optativa para los demás módulos. Contenidos Tipos de datos. Análisis en una dimensión. Tablas y Gráficos estadísticos. Comportamiento en distintos grupos, primera idea de asociación. Análisis en dos dimensiones. Tablas de contingencia y gráficos. Medidas de asociación, correlación y regresión. Análisis en más de dos dimensiones. Visualización de datos reales tomados de las Ciencias Sociales, descubrimiento de las características fundamentales a través de gráficos. Técnicas de inferencia, el azar en las muestras estadísticas, estimación mediante intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Temario

- Tipos de datos. Análisis en una dimensión. Tablas y Gráficos estadísticos. Comportamiento en distintos grupos, primera idea de asociación. - Análisis en dos dimensiones. Tablas de contingencia y gráficos. Medidas de asociación, correlación y regresión.

- Análisis en más de dos dimensiones. Visualización de datos reales tomados de las Ciencias Sociales, descubrimiento de las características fundamentales a través de gráficos.

- Técnicas de inferencia, el azar en las muestras estadísticas, estimación mediante intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Evaluación

Actividades evaluables

Criterios Instrumentos Peso ECTS

A1, A2, A3, A4, A5, A6 y A7

Asistencia y participación en sesiones presenciales

Control de la asistencia Y la participación

10%

A1, A2, A3, A4, A5, A6 y A7

Comprensión de los principales conceptos y su metodología

Entrega por escrito de cuestiones a desarrollar en clase

70%

A1, A2, A3, A4, A5, A6 y A7

Demostración aplicada de los conocimientos adquiridos

Elaboración de un trabajo

20%

Bibliografía

-VELEZ R., RAMOS E. HERNÁNDEZ V. y OTROS. "Métodos Estadísticos en Ciencias Sociales". - ARRAIZA, A.J.; GÓMEZ y OTROS (2008). “Estadística Básica con R y R-commander”. Autores: A. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz -PEÑA, D. y ROMO J. (1997). "Introducción a la estadística para las Ciencias Sociales". McGraw Hill Idioma Castellano


3.2. Proyectos Fin de Carrera Los Proyectos Fin de Carrera defendidos en el Departamento durante el curso 2013-2014

han sido: - “Simulación del proceso productivo de Trokel, S.A.”. Alumno-proyectista: D. Jordi

Arrasate Gorjón. Tutora: Dra. Cristina Azcárate Camio. Julio 2014

- “Desarrollo de un software de optimización de campos de heliostatos para centrales solares de torre” Alumno-proyectista: D. Javier Pascual Silanes. Tutor: Dr. Fermín Mallor Giménez. Junio 2014

- “Optimización del mantenimiento preventivo de un aerogenerador mediante el diseño de tareas de su fuerza de trabajo”. Alumno-proyectista D. Jorge Gállego Pérez de Larraya. Tutor: Dr. Javier Faulín Fajardo. Septiembre 2014

- “Facility Location Analysis and Green Logistics: Presentation and Cases Solution”. Alumno-proyectista: D. Nikola Vladimorov Veselinov. Tutor: Dr. Javier Faulín Fajardo. Julio 2014

- “Criterios económicos y medioambientales de la gestión de rutas transpirenaicas en el

transporte de mercancías a través de Guipúzcoa”. Alumno-proyectista: D. Borja Baraberena Beramendi. Tutor: Dr. Javier Faulín Fajardo. Abril 2014

- “Estudio del perfil actitudinal hacia el medio ambiente de la población limítrofe a las vías transpirenaicas del transporte por carretera en Cataluña y País Vasco-Proyecto”. Alumno-proyectista: Dª. Cristina Cacho Saldaña. Tutor: Dr. Javier Faulín Fajardo y codirigido con la profesora Dra. Mercedes Sánchez. Junio 2014

3.3. Trabajos Fin de Grado

Los Trabajos Fin de Grado defendidos en el Departamento durante el curso 2013- 2014 han sido: - “Análisis estadística de datos de la estructura salarial en España. Presentado por los

alumnos: D. Ignacio Unzue González, Dª Andrea San Martín Chaler y Dª Clara Sanz Rodrígrez. Tutores: D. Ignacio García Lautre y Dª Blanca Palacios Navarro.


3.4. Trabajos Fin de Master Los Trabajos Fin de Master defendidos en el Departamento durante el curso 2013- 2014 han sido:

“Internealización de costes medioambientales del transporte por carretera

transpirenaico”. Alumno: D. Adrián Serrano Hernández. Tutor D. Javier Faulín

Fajardo. Junio 2014

“Spatio-temporal disease mapping: models and inference”. Trabajo Fin de Máster

Interuniversitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y

Computación. Alumno. D. Aritz Adín Urtasun. Tutora Dª Mª Dolores Ugarte

Martínez. Septiembre 2014


4. Actividad Investigadora

4.1- Congresos – Jornadas organizadas TÍTULO: III Jornadas de la Enseñanza de las Matemáticas en Navarra ORGANIZADOR: Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Tornamira y Departamento de Educación del Gobierno de Navarra COMTÉ ORGANIZADOR: Cristina Azcárate Camio, José Antonio Moler Cuiral y Henar Urmeneta Martín Calero LUGAR: Universidad Pública de Navarra (Pamplona) FECHAS: 25-26 de octubre de 2013 TÍTULO: III Congreso-Escuela de Verano de jóvenes investigadores en estadística: diseño de experimentos y bioestadística (JEDE III) ORGANIZADOR: Grupo Decyl COMITÉ ORGANIZADOR: Cristina Azcárate Camio, José Antonio Moler Cuiral y Henar Urmeneta Martín Calero LUGAR: Universidad Pública de Navarra (Pamplona) FECHAS: 21 y 22 de julio de 2014 4.2- Asistencia a Congresos Internacionales con comunicación: Barado, J., Esparza, L.R., Azcárate, C., Mallor, F. “Analysis of the impact of medical decision-making on ICU bed management using a simulation model”. 26th Annual Congress of the European Society of Intensive Care Medicine, Paris (Francia). Octubre 7-10, 2013 Azcárate, C., Mallor, F. and Barado, J. “Control problems in health care considering general length of stay distributions: Application to intensive care units” . 40th International Conference in Operational Research Applied to Health Services (ORAHS). Lisboa (Portugal). Julio 20-25, 2013 Agustín, A., Alonso, A., Juan, A., Faulín, J. “Ground Holding in Multi-Airport network with Aircraft Landing Sequencing and Scheduling”. IX Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados - MAEB 2013. Madrid (España). Septiembre 17-20, 2013


Cadarso, L., Perello, N., Juan, A. and Faulín, J., “Simulating Boarding Strategies for Minimising Passenger Aircraft Turn-Times”. The 26th European Modeling & Simulation Symposium, Bordeaux (Francia). Septiembre 10-12, 2014 Úbeda, S., Serrano, A., Faulín, J. and Arcelus, F.J. “Solving the Green capacitated vehicle routing problema using a tabu searach algorithm”. International Conference of Applied Operational Research-ICAOR 20114, Vancouver (Canadá). Julio 29-31, 2014 Juan, A., Grasman, S., Faulín, J., Rabe, M. and Bektas, T. “Simheuristics: Hybridizing Simulation with Metaheuristics for Decision-Making under Uncertainty”. International Federation of Operational Research Societies Conference- IFORS 2014, Barcelona (Spain). July 14-18. 2014 Mwakilama, E., Eneya, L. and Faulín, J. “Optimal Routing of Ambulances on Service with Queues and Demand Uncertainties. A Case Study of Zomba Central Hospital”. International Federation of Operational Research Societies Conference- IFORS 2014, Barcelona (Spain). Julio 14-18. 2014 Faulín, J., Juan. A. “Teaching Logistics and Routing Online: Experiences and Challenges using Virtual Campuses”. International Federation of Operational Research Societies Conference- IFORS 2014, Barcelona (Spain). Julio 14-18. 2014 Belloso, J., Juan. A., Faulín, J. “A biased-randomized algorithm for the Vehicle Routing Problem with Backhauls”. International Federation of Operational Research Societies Conference- IFORS 2014, Barcelona (Spain). Julio 14-18. 2014 Serrano, A., Faulín, J., Lera-López, F. and Sánchez, M. “Evaluating the Willingness to Pay using an Econometric Model for Road Transportation in the Spanish Pyrenees”. International Federation of Operational Research Societies Conference- IFORS 2014, Barcelona (Spain). Julio 14-18. 2014 Lera-López, F., Faulín, J., Sánchez, M. and Serrano, A. “Evaluating factors of the willingness to pay to mitigate the environmental effects of freight transportation crossing the Pyrenees”. Meeting of the Euro Working Group on Transportation, Sevilla (Spain). Julio 2-4, 2014 Belloso, J., Faulín, J. and Juan, A. “A Multi-Start Biased algorithm for the Vehicle Routing Problem with Backhauls”. VeRoLog 2014, Oslo (Norway). Junio 22-25, 2014 Juan, A., Faulín, J., Pérez-Bernabeu, E. and Barrios, B. “Green logistics: Reducing Pollutant Emissions by using Horizontal Cooperation in Road Transportation”. International Conference on Sustainable Design and Manufacturing, Cardiff, Wales (UK). Abril 28-30, 2014 Cabrera, G., Pérez-Roses, H., Juan, A., Marques, J.M., Faulín, J. “Promoting Green Internet Computing Throughout Simulation-Optimization”. Winter Simulation Conference, Washington DC (USA). Diciembre 8-11, 2013


Belloso, J., Juan, A. and Faulín, J. “Optimizing Routing Problems with Backhauls using a Biased-Randomized Algorithm”. 2013 ICSO-HAROSA International Workshop on Simulation-Optimization for Logistics and Production, Open University of Catalonia. Barcelona (Spain). Noviembre 21-22, 2013 Pérez-Bernabeu, E., Juan, A., Faulín, J. and Sellés, M.A. “Cooperación Horizontal en Transporte por carretera: Un caso de varios almacenes demostrando ahorro en distancias y en emisión de contaminantes”. Primer Congreso I+D+i Campus de Alcoy, Creando Sinergias. Alcoy (Spain). Noviembre 12, 2013 Faulín, J., Juan, A., Grasman, S.E. and Del Valle, A.G. “Horizontal Cooperation in Vehicle Routing Problems with Environmental Criteria”. INFORMS Annual Meeting. Minneapolis, Minnessota (USA). Octubre 6-9, 2013 Del Valle, A.G., Crespo, D., Lamas, A and Faulín, J. “The SUCIM Algorithm: An Efficient Method to Optimize the Throughput of a Manufacturing Line”. INFORMS Annual Meeting. Minneapolis, Minnessota (USA). Octubre 6-9, 2013 Juan, A., Faulín, J., Pérez-Bernabeu, E. and Jozefowiez, N. “Horizontal Cooperation in Vehicle Routing Problems with Backhauling and Environmental Criteria”. EWGT2013- 16th Meeting of the EURO Working Group on Transportation. Porto (Portugal). Septiembre 4-6, 2013 Galbete, A., Moler, J. A., Plo, F. (Comunicación oral). “Randomization tests in response-adaptive designs”. Jornadas de matemáticas Zaragoza-Pau. Jaca (España). Septiembre 16-17, 2014 Montalbán, I.A., García-Mendiguren, O., Goicoa, T., Ugarte, M.D., and Moncalean, P. (Poster). “Non-freezing storage of initial explants affects positively somatic embryogenesis in Pinus radiate”. III International Conference of the IUFRO Working Party. Vitoria (España). Septiembre 8-12, 2014 Montalbán, I.A., García-Mendiguren, O., Goicoa, T., Ugarte, M.D., and Moncalean, P (Comunicación oral, presentada por Moncaleán, P.). “Can we induce tolerance to stress in Pinus radiata somatic trees?” Third International Conference of the IUFRO. Working Party 2.09.02. Somatic Embryogenesis and other vegetative propagation technologies. Vitoria (España). Septiembre 8-12, 2014 Mutuberria, A., Pascual, J., Guisado, M.V., Mallor, F. “Comparison of Heliostat Field Layout Design methodologies and impact on power plant efficiency”. International Conference on Concentrating Solar Power and Chemical Energy Systems, SolarPACES 2014. Pekin. Septiembre 16-19, 2014


Mallor, F., Moler, J.A. Urmeneta, H. (Comunicación oral). “Electricity Consumption Patterns in households”. The 11th international multidisciplinary modeling & simulation multiconference. Bordeaux (Francia). Septiembre 10-12, 2014 Militino, A.F., Ugarte, M. D., Goicoa, T., and Genton, M. (Comunicación oral, presentada por Militino, A.F.) “Alternative Spatio-Temporal models for daily rainfall prediction in Navarre”. Joint meeting METMA VII and GRASPA14. Turín (Italia). Septiembre 10-12, 2014 Nacionales con comunicación: Adin, A., Ugarte, M.D., and López-Abente, G. (Comunicación oral) “Studying the evolution of brain cancer mortality patterns in Spanish young population. III Congreso-Escuela de Verano de Jóvenes Investigadores en Diseño de Experimentos y Bioestadística (JEDE III). Pamplona (España). Julio 21-22, 2014. "Mención Especial" en el Premio Biostatnet de Jóvenes Investigadores otorgado por la Red Biostatnet. Azcárate, C., Mallor, F., Barado, J. “Modelado y análisis de la toma de decisiones en la gestión de unidades de cuidados intensivos”. III Congreso JEDE. Pamplona (España). Julio, 21-22, 2014 Delfrade J, Sanchez-Echenique M., Moreno-Iribas C., Etxeberria J. (Presentación oral). “Desigualdades geográficas en la prevalencia de sobrepeso y obesidad infantil en Navarra”. Congreso Ibero-Americano de Epidemiología y Salud Pública. Granada. Septiembre 4-6, 2013 Galbete, A., Moler, J.A., Plo, F. (Comunicación oral). “Randomización tsts in response-adaptive designs”. III Congreso JEDE. Pamplona (España). Julio, 21-22, 2014 Montalbán, I.A., García-Mendiguren, O., Goicoa, T., Ugarte, M.D., and Moncalean, P. (Poster). “Iniciación de tejido embriogénico en Pinus radiata bajo condiciones de estrés abiótico: implicaciones en las plántulas somáticas obtenidas”. X Reunión de la Sociedad Española de Cultivo In Vitro de Tejidos Vegetales (SECIVTV). Zaragoza (España). Octubre 22-24, 2013 Contribuciones relevantes a congresos Faulín, J., Juan, A. “Simheuristics and Biased Randomization of Heuristics to Solve Combinatorial Optimization Problems in Logistics and Transportation”. International Conference of Applied Operational Research- ICAOR 2014, Vancouver (Canada)- Keynote presentation. July 29-31, 2014 Goicoa, T., Ugarte, M.D. Etxeberria, J. and Militino, A.F. (Charla invitada, presentada por Goicoa, T.). “Age-space-time models for mapping cancer mortality rates”. Joint meeting METMA VII and GRASPA14. Turín (Italia). Septiembre 10-12, 2014


Ugarte, M. D., Adin, A.,Goicoa, T. , López-Abente, G. ( Conferencia invitada, presentada por Ugarte, M.D.) “Space-time analysis of young people brain cancer mortality in Spanish provinces. SAE 2014. Poznan (Polonia). Septiembre 3-5, 2014 Ugarte, M. D., Adin, A., Martínez-Beneito, MA, Botella-Rocamora, P. Militino, AF, Goicoa, T. (Conferencia invitada, presentada por Ugarte, M.D.) “: Looking into Spatio-temporal Models in Disease Mapping “. Joint Statistical Meetings 2014. Boston (EEUU). Agosto 2-7, 2014 Ugarte, M. D., Adin, A. Goicoa, T. Militino AF. (Conferencia invitada, presentada por Ugarte, M.D.) “Approximate inference in space-time disease mapping”. Workshop on Spatial-Temporal Models in Epidemiology and Health. Centro de Estatistica e Aplicacoes da Universidade de Lisboa (CEAUL) (Portugal). Junio 20, 214 Ugarte, M. D., Adin, A., Goicoa, T., and Militino, A.F.(Charla Invitada, presentada por Ugarte, M.D.) “Approximate Bayes inference in Space-time disease mapping”. Satellite Workshop of the IBC2014 on Spatio-Temporal Statistics. Valencia (España). Julio 13-14, 2014 Ugarte, M. D., Adin, A., Goicoa, T., and Militino, A.F. (Charla invitada, presentada por Ugarte, M.D.) “Mortality risks estimation in small areas using space-times models”. 11th International Vilnius Conference on Probability Theory and Mathematical Statistics. Vilnius (Lituania). Junio 30 al 4 Julio, 2014 4.3- Publicaciones Internacionales

Revistas

Etxeberría, J.; Goicoa, T.; Ugarte, M.D.; Militino, A.F. “Evaluating space-time models for short-term cancer mortality risk predictions in small areas”. En: Biometrical Journal, 56, 383-402, 2014. Etxeberría, J.; Ugarte, M.D.; Goicoa, T.; Militino, A.F. “Age- and sex-specific spatio-temporal patterns of colorectal cancer mortality in Spain (1975-2008)”. En: Population Health Metrics, 12:17, 2014. Lera- López, F., Faulín, J., Sánchez, M. and Cacciolatti, L. “Rural environment and policy making: willingness to pay to reduce road transportation pollution impact in the Wester Pyrenees”. En: Transportation Research Part D: Transport and Environment. Vol. 32 (5), October 2014 (DOI 10.1015/j.trd2014.07.003. Pág. 129-142 (14) Domínguez, O., Juan, A., Faulín, J. “A biased-randomized algorithm for the two-dimensional whicle routing problema with and without ítems rotation”. En: International Trnansactions of Operational Research. Vol 21 (3), March 2014. Pág. 375-398 (23)


Rodríguez, S., Pla, Ll., Faulín, J. “ New opportunities of Operations Research to improve pork supply chain efficiency”. En: Annals of Operations Research. DOI 10.1007/s10479-013-1465-6. Pág. 19. Lera, F., Faulín J. and Sánchez, M. “Willingness to Pay to Reduce Environmental Impacts from Road Transportation: A Case Study from the Spanish Pyrenees”. En: Journal of Applied Operational Research Special Issue on OR Applications in Natural Resources Management. Vol. 5 No. 4, December 2013. Pág. 135-152 (17) Juan, A., Faulín, J. Grasman, S., and Govindan, K. “Rich and Real-Life Vehicle Routing Problems”. En: International Journal of Advanced Operations Management – Special Issue on Rich an Real-life Vehicle Routing Problems. Vol 6, Number 1/2014. Pág. 1-100 (100) Hirsch, P., Faulín, J., Gronalt, M., and Juan, A. “OR Applications in Natural Resources Management”. En: Journal of Applied Operational Research – Special Issue on OR Applications in Natural Resources Management. Vol. 5(4) December 2013. Pág. 125-186 (61) Juan, A., Faulín, J., Grasman, S., and Franca,F. “Optimisation and Simulation in Realistic Scenarios”. En: International Journal of Operations Research and Information Systems- HAROSA Special Issue. Vol. 6 (3), 2014. Pág. 1-75 (70) Juan, A., Faulín, J., Bektas, T., and Méndez, C. “Applied Optimization and Computing”. En: International Journal of Operations Research and Information Systems- HAROSA Special Issue. Vol. 5 (3), 2014. Pág. 1-70 (70) Úbeda, S., Faulín, J., Serrano, A., Arcelus, F.J. “Solving the green capacitated vehicle routing problem using a tabu search algorithm”. En: lecture Notes in Management Science. Vol. 6 , (2014). Pág. 141-149 (8) Juan, A., Faulín, J., Pérez-Bernabeu, E. and Jozefowiz, N. “Horizontal Cooperation in Vehicle Routing Problems with Backhauling and Environmental Criteria”. En: Procedia Social and Behavioral Sciences. Vol. 111 (doi: 10.1016/j.sbspro.2014.01.148). Pag. 1133-1141 (8) Galbete, A., Moler, J.A., and Plo, F., “A response-driven adaptive design based on the Klein urn”. En: Methodology and computing in applied probability. 16-3. Pág. 731-746, 2014 Mallor, F., Azcarate, C. (2014). “Combining optimization with simulation to obtain credible models for intensive care units”. En: Ann Oper Ress. DOI 10.1007/s10479-011-1035-8. Pág. 255-271 (17) Guardiola, I., León, T., Mallor, F. “A functional approach to monitor and recognize patterns of daily traffic profiles”. En: Transportation Research Part B, vol. 65, pág. 119-136. 2014 Mallor, F., Guardiola, I.G. “The Weibull scheduling index for client driven manufacturing processes”. En: International Journal of Production Economics, 150, 2014, pp. 225-238.


Bárcena, M.J.; Menéndez, P.; Palacios, M.B.; Tusell, F. "Alliviating the effect of collinearity in geographically weighted regression". En: Journal of Geographical Systems, 16, 441-466, 2014. Ugarte, M.D. and Aguilera, A. “More on functional data analysis and other aspects in OODA”. Biometrical Journal, 56, 786-789, 2014. Ruiz-Medina, M.D., Espejo, R.M., Ugarte, M.D., Militino, A.F . “Functional time series analysis of spatio-temporal epidemiological data”. En: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 28(4), 943-954, 2014. Steorts, R. and Ugarte, M.D. “Discussion of Single and Two-Stage Cross-Sectional and Time Series Benchmarking Procedures for SAE2. TEST, 23, pp 680-685, 2014. Bustince, H., Campión, M.J., Fernández, F.J., Induráin, E. and Ugarte, M.D. “New trends on the permutability equation”. Aequationes Mathematicae, 88, 211-232, 2014. Nacionales

Revistas Adín, A. y Gil, I. “Selecting optimal balanced samples using auxiliary information with the Cube Method”. En: BEIO, Boletín de Estadística e Investigación Operativa, Vol. 29, No. 2, pp 118-128, 2013. Gafaro, A., Mallor, F., Azcárate, C. “Modelado de la atención en consulta externa en un hospital público: una herramienta de gestión”. En Gerencia y Políticas de Salud, 13 (26): Pág. 106-118 (12), 2014. Bello, A.; Contín Pilart, I.; Palacios, M.B. "¿Poder de Mercado en la comercialización de combustibles de automoción en España?: análisis de la evaluación de precios y márgenes" En: Revista Cuadernos de Información Económica, 240, 59-67, 2014 Libros Grande, I., Abascal, E. “ Fundamentos y técnicas de Investigación Comercial”. Editorial ESIC. 12ª Edición revisada y actualizada. ESIC 2014 Martínez, M.A.; Sánchez Villegas, A.; Toledo, E. y Faulín, J. “Bioestadística Amigable”. Editorial: Elsevier. ISBN: 978-84-9022-500-4, Barcelona 2014. Tercera Edición. 596 pág.


Capítulos de Libros Bárcena,M.J.; Menéndez, P., Palacios, M.B.; Tusell, F. "A Real-Time Property Value Index Based on Web Data", En: Data Mining Applications with R, Editoral Elsevier, pp 273- 295, 2014. Editorial Elsevier. Actas de Congresos

Galbete, A., Moler, J. A., Plo, F. (Comunicación oral). “Randomization in response-adaptive designs”. III Congreso JEDE. Actas del Congreso. Pamplona (España). Julio 21-22 , 2014 Galbete, A., Moler, J.A., Plo, F. (Comunicación oral). “Randomización test in response-adaptive designs”. Jornadas de matemáticas Zaragoza-Pau. Actas del congreso. Jaca (España). Septiembre 16-17, 2014 Mallor, F., Moler, J.A. Urmeneta, H. (Comunicación oral). “Electricity Consumption Patterns in households”. The 11th international multidisciplinary modeling & simulation multiconference. Conference Proceedings. Bordeaux (Francia). Septiembre 10-12, 2014 Reseñas Hybrid Metaheuristics by Talbi, E. (Book Review by Javier Faulin). En: Interfaces. Vol. 44 Number 5 – Septiember-October 2014. 529-530 (3). Review Science Citation Index-Operation Research 4.4 – Grupos y líneas de investigación Estadística Espacial. Responsable del Grupo: Fernández Militino, Ana Equipo: Adin Urtasun, Aritz; Cerveto Peña, Francisco; Etxeberría Andueza, Jaione,; Fernández Militino, Ana; Goicoa Mangado, Tomás; Palacios Navarro, Mª Blanca; Santafé Rodrigo, Guzmán; Trandafir, Paula Camelia; Ugarte Martínez, Mª Dolores. Líneas de Investigación:

• Ensayos agronómicos. Diseño de experimentos. Análisis de datos longitudinales • Estimación en áreas pequeñas: aplicación estadística oficial: estimación de

variables económicas por agrupaciones geográficas. Aplicación a la epidemiología: estimación de tasas de incidencia y de mortalidad por zonas de salud, estimación de tasas de mortalidad por ocupación. Aplicación a la agricultura: cálculo de superficies cultivadas por comarcas agrarias. Técnicas de muestreo en poblaciones.

• Modelización espacial y temporal: Resolución de problemas medio-ambientales. Valoración automatizada de viviendas. Búsqueda de submercados inmobiliarios.


Evolución espacio-temporal de tasas de incidencia y mortalidad. Evolución espacial y temporal de variables económicas.

DECYL (Datos, Estadística, Calidad y Logística) Responsable del Grupo: Mallor Giménez, Fermín Equipo: Abascal Fernández, Elena; Agustín Martín, Alba; Azcárate Camio, Cristina; Belloso Ezcurra, José Javier; Blanco Gómez, Rosa; Eraso Goicoechea, Mª Luisa; Faulín Fajardo, Fco. Javier; Galbete Jiménez, Arkaitz; García Lautre, Ignacio; Mallor Giménez, Fermín; Moler Cuiral, José Antonio; Paniello Alastruey, Irene; Pérez Prados, Antonio; Urmeneta Martín-Calero, Henar. Líneas de Investigación:

• Diseño y análisis de encuestas. • Fiabilidad y control estadístico de la calidad. • Métodos estadísticos multivariantes aplicados a estudios sociales, económicos y

de marketing. Aplicaciones estadísticas de la lógica difusa. • Optimización de rutas de vehículos de distribución en logística y transporte.

Problemas medioambientales. • Probabilidad. Procesos estocásticos. Aplicaciones. Diseño óptimo de

experimentos. • Simulación y optimización de sistemas industriales. • Tomas de decisiones en sistemas productivos, sanitarios, logísticos y de energías

renovables. 4.5- Proyectos de investigación De carácter Internacional Título: “Modelos de ajuste y predicción para datos espacio-temporales” Referencia: ECO164 Investigador responsable: Cuesta, C. Miembros de equipo: 4 (entre ellos Mª Dolores Ugarte) Entidad/organismo financiador: Secretaría de Ciencia y Tecnología –Universidad Nacional de Rosario, Argentina Duración: Enero 2013- Diciembre 2014 Título: “RIT International Partnership Development Grant” Investigador responsable: Scott Grasman (Rochester of Technology) Miembros de equipo: Javier Faulín Entidad/organismo financiador: Rochester of Technology, NY, USA Duración: Enero 2013- Diciembre 2014 Título: “HAROSA@IB: Red Iberoamericana de Algoritmo s, Software Libre y Computación Distribuida para la resolución de problemas de Routing, Scheduling y Disponibilidad de Sistemas”.


Referencia: CYTED2010-511RT0419. Investigador responsable: Angel A. Juan (IN3-Open University of Catalonia, Spain) Miembros de equipo: Javier Faulín, Alba Agustín Entidad/organismo financiador: Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED) Duración: Enero 2011- Diciembre 2014 De carácter nacional Título: “Red Temática de Álgebra no Conmutativa (NcAlg)” Referencia: MTM2004-22203-E, MTM2008-00580-E y MTM2011-15583-E. Investigador responsable: Elduque Palomo, Alberto Carlos Miembros del equipo: Paniello, I. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia Duración: 2014 Título: “Álgebras y superálgebras de Lie y Jordan” Referencia: MTM2013- 45588-C3-2-P Investigador responsable: Elduque Palomo, Alberto Carlos (Universidad de Zaragoza) Miembros del equipo: Paniello, I. y otros Entidad/organismo financiador: Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica de Excelencia. Subprograma Estatal de Generación de Conocimiento, Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación Duración: 2013-2016 Título: “Cooperación Horizontal y Costes Medioambientales en la Gestión Sostenible del Transporte de Mercancías”. Referencia: TRA2013-48180-C3-1-P. Investigador responsable: Fco. Javier Faulín Fajardo Miembros del equipo: Serrano, A. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Economía y Competitividad. Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e Innovación. Duración: Enero 2014 – Diciembre 2016 Título: “Identificación de poblaciones que muestran correlaciones lineales altas entre variables bioquímicas” Referencia: Proyecto Explora Ciencia SAF2013-50139-EXP Investigador responsable: Artuch, R. Miembros de equipo: 2 ( Artuch, R. Mª Dolores Ugarte) Entidad/organismo financiador: Ministerio de Economía y Competitividad Duración: 2014-2015 Título: “Desarrollo e integración de métodos estadísticos y de optimización para la simulación de sistemas estocásticos dinámicos. Aplicación a sistemas de energía renovables híbridos”. Investigador responsable: Fermín Mallor


Miembros del Equipo: Cristina Azcárate, Rosa Blanco, José Antonio Moler, Henar Urmeneta Entidad/organismo financiador: Ministerio de Economía y Competitividad Duración: desde 2013 hasta 2015 Título: “Fragmentación en los consumos de ocio en un contexto de crisis económica” Investigador responsable: Díaz de Rada, V. (Departamento de Sociología de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: Elena Abascal Entidad/organismo financiador: Ministerio de Economía y Competitividad Duración: Enero 2013- Diciembre 2013 Título: “Efectos de la internalización de los costes ambientales en la gestión de rutas y en el uso de infraestructuras viarias para el transporte de mercancías por los Pirineos” Referencia: TRA2010-21644-C03-01 Investigador responsable: Javier Faulín Miembros del equipo: Alba Agustín y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia e Innovación. Dirección General de Investigación y Gestión del Plan Nacional Duración: Enero 2011- Junio 2014 Título: “Contribuciones a la modelización espacio-temporal con aplicaciones en epidemiología, climatología, paleoecología y sistemas de navegación global de satélites” Referencia: MTM2011-22664 Investigador responsable: Mª Dolores Ugarte Miembros del equipo: 8 entre ellos Ana Fernández Militino, Tomás Goicoa, Jaione Etxeberria, Manuel García, Patricia Menéndez, Francisco Cerveto Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia e Innovación Duración: desde: 2011 hasta 2015. Título: “Internal Drivers of Firms success: Innovation, People and the Organization in the workplace” Referencia: ECO2010-21393-C04-03 Investigador responsable: Larraza, M. (Departamento de Gestión de Empresas de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: García Olaverri, C., Gómez Elvira, S., y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia e Innovación Duración: Octubre 2010 – Octubre 2013 Título: “A production model for Spanish firms: prod uctivity, competition and innovation” Miembros del equipo: García Olaverri, C. y otros Entidad/organismo financiador: Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas. Fundación BBVA Duración: 2012-2013


Título: “Modelos gráficos probabilísticos en aprendizaje automático y optimización: implementaciones eficientes y aplicaciones” Referencia: TIN2010-14931 Investigador responsable: José A. Lozano (Universidad del País Vasco) Miembros del equipo: Santafé, G. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia e Innovación Duración: del 1/1/2011 al 31/12/2013 Título: “Álgebras y Superálgebras de Lie y de Jordan” Referencia: 18370-C04-02 Investigador principal: Alberto Carlos Elduque Palomo (Universidad de Zaragoza) Miembros del equipo: Paniello, I. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia e Innovación Duración: 1 de enero de 2011 al 31 de diciembre de 2014. De carácter Regional o Autonómico Título: “Evaluación de costes medioambientales en la gestión de rutas mediante cooperación horizontal en el transporte de mercancías a través de los Pirineos”. Investigador responsable: Faulín, J. Equipo investigador: Serrano, A. y otros Entidad/organismo financiador: Fundación Caja de Ahorros de Navarra Duración: Junio 2014- Diciembre 2015 Título: “Biorrefinería en Navarra”. Código: IIM14196.RIl Investigador responsable: Faulín, J. Equipo investigador: Serrano, A. y otros Entidad/organismo financiador: Departamento de Economía, Hacienda, Industria y Empleo. Servicio de Innovación y Transferencia del Conocimiento Duración: Enero 2014- Diciembre 2015 Título: Decisiones para la prevención y lucha contra los incendios forestales en la Rioja: Ubicación óptima de puestos de vigilancia y sus implicaciones logísticas”. Código: Proyecto UbiForest Investigador responsable: Faulín, J. Entidad/organismo financiador: Departamento de Educación y Cultura. Instituto de Estudios Riojanos. Gobierno de la Rioja Duración: Julio 2014- Julio 2015 Título: “Desarrollo de un sistema de electromiografía de barrido (scanning-EMG). Aplicación al estudio de la estructura de la unidad motora en sujetos sanos y obtención de valores de normalidad”. Investigador responsable: Navallas, J. (Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la UPNA) Miembros del Equipo: Mallor, F. y otros


Entidad/organismo financiador: Gobierno de Navarra (Departamento de Salud) Duración: Desde 2010 hasta 2013 Título: Desigualdades sociales en salud: estudio de la evolución temporal del patrón geográfico de mortalidad e incidencia por cáncer en áreas pequeñas Investigador responsable: M.D. Ugarte Miembros del equipo: 8 (entre ellos Ana F. Militino, Tomás Goicoa, Jaione Etxeberria) ENTIDAD FINANCIADORA: Departamento de Salud, Gobierno de Navarra (Proyecto 113. Resolución 2186/2014). Calificado como Mejor Proyecto en Salud Pública y Servicios Sociales. Beca Mikel Larumbe Zazu). Duración: 2014-2017. Título: “Modelado probabilístico en aprendizaje automático y optimización: implementaciones eficientes y aplicaciones” Referencia: IT609-13 Miembros del equipo: Santafé, G. y otros Entidad/organismo financiador: Financiado por el Gobiernos Vasco. Programa Ikertalde Duración: Ayudas para apoyar las actividades de grupos de investigación del sistema universitario vasco (2013-2018) Título: “Modelado probabilístico en aprendizaje automático y optimización: aprendizaje de modelos, permutaciones y series temporales”. Referencia: TIN2013-41272-P Investigador responsable: José A. Lozano (Universidad del País Vasco) Miembros del equipo: Santafé, G. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Economía y Competitividad Duración: 1 enero 2014 – 31 diciembre de 2016 4.6- Tesis doctorales leídas Título: “Análisis probabilístico en diseño de experimentos adaptativo” Doctorando: Arkaitz Galbete Giménez Programa Doctorado: Métodos matemáticos y sus aplicaciones Universidad: Universidad Pública de Navarra Fecha de lectura: 26 de febrero de 2014 Calificación: Sobresaliente cum laude Directores: Dr. José Antonio Moler Cuiral 4.7- Tesis doctorales en curso Barado Hualde, Julio “Desarrollo de un modelo de simulación para la ocupación de las camas de la Unidad de Cuidados Intensivos A del Complejo Hospitalario de Navarra”. Directores de Tesis: Dra. Cristina Azcárate Camio y Dr. Fermín Mallor Giménez.


Belloso Ezcurra, Javier. “Resolución de los problemas de rutas de vehículos con retornos mediante el uso de simheuristícas”. Directores de Tesis: Dr. Javier Faulin Fajardo y Dr. Angel A. Juan. Frías Paredes, Laura. “Modelado matemático de la incertidumbre asociada a la generación de energías renovables”. Director de Tesis: Fermín Mallor Giménez Elizari Roncal, Marta. “Evaluación ramd de convertidores de potencia para aerogeneradores”. Director de Tesis: Fermín Mallor Giménez Echeverría Durá, Fernando. “Método integrado de diseño aerodinámico y estructural de una pala de aerogenerador”. Director de Tesis: Fermín Mallor Giménez 4.8- Estancias y visitas del profesorado Corta duración (inferiores a tres meses) Faulín Fajardo, Javier. Department of Civil and Environmental Engineering. Portland State University. Portland. Oregon (USA). Visiting Scholar. Área de Investigación: Environmental Issues in Transportation. Del 13 de marzo al 13 de abril de 2014 Faulín Fajardo, Javier. Faculté des Sciences Economiques. Université de Rennes 1. Rennes (France). Professeur Invité. Área de Investigación: Supply Chain Management, Transportation and Routing. Del 15 de febrero al 28 de febrero de 2014 Militino, A.F., Ugarte, M.D. King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Arabia Saudí. Thuwal (Arabia Saudí). Tema: Interpolation of spatio-temporal data. Febrero 2-8, 2014 Mallor Giménez, Fermín. HUB-Kleuven. Visita en el marco de intercambios Erasmus. Abril 21-24, 2014


5.- CONFERENCIAS, SEMINARIOS y CURSOS Impartidos por profesores invitados al Departamento

Leory Marquez (CSIRO Computational Informatics – Clayton – Australia). “Overwiew of recent CCE projects in Modelling, optimization and simulation”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 23 de julio de 2014

Sabrina Hammiche – Laurent Denant-Boemont (Universidad de Rennes-1 – Francia). “ Transport costs and the structure of cities: A laboratory experiment”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 5 de junio de 2014

Miguel A. Figliozzi (Portland State University – Oregon USA). “Challenges and opportunities for green commercial vehicles in urban areas”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 21 de mayo de 2014

Johannes Siebert (University of Bayreuth, Bayreuth – Germany). “State-of the Art: Value-Focused Thinking”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 19 de mayo de 2014

Miguel A. Martínez Beneito (Conselleria de Sanitat de Valencia). “Una propuesta de modelización multivariante en disease mapping mediante productos matriciales”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 7 de abril de 2014

Antonio Alonso (Universidad Rey Juan Carlos-Madrid). “Gestión de riesgo en optimización matemática estocástica”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 3 de marzo de 2014

Borja Calvo (Universidad del País Vasco). “Distribución de probailidad en el Espacio de las Permutaciones: Aplicaciones a la Optimización”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 19 de diciembre de 2013

Diego Crespo Pereira (Universidad A Coruña). “Modelos de series temporales para simulación de procesos industriales”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 18 de diciembre de 2013

Marion Rauner (University of Viena). “OR in Health Care: Disaster game for mass casualty incidents for ambulatory services”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 10 de diciembre de 2013

Pedro Linares (Universidad Politécnica de Comillas-Madrid). “Active Demand Benefits and the Role of Consumers in Future Power Systems”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 21 de noviembre de 2013


Ana Corberán Vallet (Universidad de Valencia). “Vigilancia epidemiológica de enfermedades infecciosas”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 18 de noviembre de 2013

Jorge Mateu (Universidad Jaime I de Castellón). “Clustering in spatio-temporal point patterns”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 15 de noviembre de 2013

Bartosz Sawik (AGT Technical University de Cracovia, Polonia). “Application of multi-criteria mathematical programming models for assignment of services in a hospital”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 29 de octubre de 2013

Patrick Hirsch (Institute of Production and logistics- University of Natural Resources and Life Sciences. Viena-Austria). “Two applications of OR methods for real-life problems: scheduling of home health care services and patient transportation”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 16 de octubre de 2013

Impartidos por profesores del Departamento

Faulín Fajardo, Javier y Fernando Lera López. “Aprendizaje entre pares para la mejora de la docencia virtual. Análisis de casos en economía y en métodos cuantitativos de la empresa. Campus Virtual Compartido G9. 27 Abril – 31 Mayo, 2014 Faulín Fajardo, Javier. “Green Logistics in Transportation. Environmental Assessment using AHP”. Akademia Górniczo-Hutnicza- AGH, Krakow (Poland). Intercambio Erasmus de profesores. Mayo 3-12, 2014 Faulín Fajardo, Javier. “Diseño de rutas óptimas para el transporte de mercancías.” Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad de Castilla la Mancha. Ciudad Real (España). Abril 22, 2014 Faulín Fajardo, Javier and Angel Juan. “El papel de la Investigación Operativa en la Empresa: el Transporte y la Logística dentro del ámbito de la Simulación”. Simulación de Procesos para la mejora de la Competitividad: Presentación de la plataforma informática SIMIO. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pública de Navarra. Octubre 26, 2013 Agustín, A., Galbete, A., García-Lautre, I., Moler, J.A., Urmeneta, H., Asiain, M.J. “La estadística en los medios de comunicación”. IES Plaza de la Cruz; IES Pedro de Ursua (Mendillorri); IES Pablo Sarasate de Lodosa; IES Marqués de Villena de Marcilla; IES Iturrama; IES Caro Baroja-La Granja; IES Benjamín de Tudela; IES Barañain; IES Askatasuna Burlada; IES Alaitz BHI Barañain; Col. Santo Tomás de Pamplona; Col. Marista (Sta. M. la Real). Dentro del programa de charlas de la Universidad para Institutos de enseñanza Secundaria.


Mallor Giménez, Fermín. “Aplicaciones de la simulación en la empresa”. Jornada sobre la simulación de procesos para la mejora de la competitividad”. Universidad Pública de Navarra. 25 de octubre de 2014 Mallor Giménez, Fermín. “A course in stochastic simulation. Applications to the analysis of complex systems”. Curso de 30 horas impartido en Gumilyov Eurasian National University. Septiembre 2012 Mallor Giménez, Fermín. “Simulación para la optimización de inventarios”. Máster de Planificación y Gestión de Procesos Empresariales. Universidad de Valencia y Universidad Politécnica de Valencia. Enero 2014 Mallor Giménez, Fermín. “Inventory management in spare parts warehouses by using simulation”. Seminario en HUB-Kleuven, Bruselas, Abril 2014

Militino Fernández, Ana, Mª Dolores Ugarte Martínez. Curso: “Introductory course on R”. King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Arabia Saudí. Febrero 3-4, 2014 (12 horas Ugarte Martínez, Mª Dolores. “Empirical and fully Bayes approaches in space-time disease mapping models”. Kaust University, Arabia Saudí. Febrero 6, 2014 Ugarte Martínez, Mª Dolores “Una panorámica de la enseñanza de la estadística en España. Dificultades y Estrategias de Mejora”. Facultad de Estudios Estadísticos. Universidad Complutense de Madrid. Noviembre 7, 2013 Recibidos por miembros del Departamento

Abascal Fernández, Elena; Moler Cuiral, José Antonio, Paniello Alastruey, Irene “Programas de aseguramiento de la calidad de las titulaciones”. Organizado por CSIE de la Universidad Pública de Navarra. 24 de junio de 2014. Duración 1.5. horas. Faulín Fajardo, Javier. “Presentación de casos prácticos en el diseño de materiales digitales para la docencia de un curso on line”. IV Jornada de Buenas Prácticas Docentes: Orientación para la dirección de Trabajos Fin de Grado. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad Pública de Navarra. Noviembre 27, 2013 Moler Cuiral, José Antonio. “ Refworks: una herramienta de gestión bibliográfica para la docencia y la investigación”. Organizados por la Universidad Pública de Navarra. Enero, 2014


6. Otras actividades reseñables Abascal Fernández, Elena

- Miembro del Consejo Editorial de la revista “Metodología de Encuestas”. Agustín Martín, Alba Mª

- Coordinadora Erasmus de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pública de Navarra con las Universidades FHS Kufstein Tirol University of Applied Sciences (Kufstein, Austria y IMC Fachhoschule Krems (Krems, Austria).

- Participación en la organización de las III Jornadas de la enseñanza de las matemáticas en Navarra.

Eraso Goicoechea, Mª Luisa

- Coordinadora de Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales para las Pruebas de Acceso a la Universidad.

Faulín Fajardo, Javier

- Referee de las revistas - ACM Computing Surveys - Applied Soft Computing - European Journal of Operational Research - International Journal of Applied Management Science. - International Journal of Sustainable Transportation - Journal of Operational Research Society - Simulation Modelling Practice and Theory - Transportation Research Part D: Transport and Environment - Transportations Research Part E: Logistics and Transportation Review (Reviewer

Certificate of Excellence) - Transportation Science Revistas con participación en el comité editorial: A) Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review– Member of the

Editorial Advisory Board http://www.journals.elsevier.com/transportation-research-part-e-logistics-and-transportation-review/editorial-board/

B) Journal of Applied Operational Research (JAOR) – Member of the Editorial Advisory Board.

http://www.tadbir.ca/jaor.htm C) International Journal of Applied Management Science (IJAMS) – Member of the Editorial

Board. http://www.inderscience.com/browse/index.php?journalCODE=ijams


D) International Journal of Operations Research and Information Systems (IJORIS) - Member of the Editorial Board. http://www.igi-global.com/journals/details.asp?id=33359

- Coordinador Erasmus de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pública de Navarra con las universidades de Hasselt (Bélgica); IUT St Etienne (St Etienne, Francia), Université de Pau (Pau, Francia); Fachhochschule des bfi Wien (Viena, Austria).

- Coordinador de intercambio de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pública de Navarra con la Universidad de Cincinnati, OH, USA (Convenio bilateral).

- Coordinador de intercambio de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Pública de Navarra con la Missouri University of Science and Technology, MO, USA (Convenio bilateral), de la Universidad de Talca (Chile), de AGH University, Cracovia (Polonia), BOKU, Viena (Austria), University Technology of Sydney (Australia) y Yonsei University (Corea).

- Miembro del tribunal de Tesis “La calidad y su gestión en las organizaciones gallegas. Propuesta de un modelo de gestión de calidad total basado en el Modelo EFQM de Excelencia”. Realizada por Dª Estrella Vidal Vázquez. Dirigida por los Drs. D. Manuel Martínez Carballo y D. Eduardo Guillén Solórzano (Universidad de La Coruña. Departamento de Análisis Económico y Administración de Empresas). Junio 2014

- Miembro del tribunal de Tesis “Optimización multi-objetivo para la programación de la producción”. Realizada por D. Gerardo Gabriel Minella. Dirigida por el Dr. Rubén Ruiz García (Universidad Politécnica de Valencia. Departamento de Estadística, Investigación Operativa Aplicadas y Calidad). Mayo 2014

- Miembro del tribunal de Tesis “Modelos de Series Temporales para Simulación de Procesos Industriales: Aplicación al Dimensionamiento y Control de Sistemas Altamente Variables”. Realizada por D. Diego Crespo Pereira. Dirigida por los Dres. D. Alejandro García del Valle y D. Adolfo Lamas Rodríguez (Universidad de la Coruña. Departamento de Análisis Económico y Administración de Empresas). Septiembre 2013.

Fernández Militino, Ana

- Coeditora-Jefe de la revista “TEST”. - Miembro del panel editorial de Royal Statistical Society, Serie A. 2010-2014. - Editora Asociada de Journal of the Royal Statistical Society, Serie A - Editora Asociada de Spatial Statistics

García Olaverri, Carmen - Vicedecana de la Facultad de Ciencias Jurídicas, Junio 2012. - Responsable del Doble Grado ADE y Derecho y la Doble Licenciatura LADE + Derecho. - Miembro de la Junta de Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. - Evaluadora de las revistas:

- Production, Planning and Control. - Management Research.


Goicoa Mangado, Tomás

- Revisor para Computational Statistics and Data Analysis (CSDA) - Revisor de Global Journal of Health Science

Gómez Elvira, Sagrario

- Miembro de la Junta Electoral. Mallor Giménez, Fermín

- Coordinador Erasmus con las Universidades: Economische Hogeschool Sint-Aloysius (Bruselas) y con Budapest University of Economic Sciences. International Business School of Budapest

- Miembro del tribunal de Tesis “Análisis probabilístico en diseño de experimentos adaptativo”. Realizada por D. Arkaitz Galbete Jiménez. Dirigida por el Dr. D. José Antonio Moler Cuiral (Universidad Pública de Navarra-Departamento de Estadística e Investigación Operativa). Noviembre 2014

- Miembro del tribunal de Tesis “Análisis y prevención de la siniestralidad de las embarcaciones de recreo basado en los informes periciales marítimos”. Realizada por D. José Ramón González de Vega López. (Universidad Rey Juan Carlos-Departamento de Economía Aplicada). Marzo 2014

- Miembro del tribunal de Tesis “Quelques contributions à l’étude de modèles bivariés de dégradation et de chocs en fiabilité”. Realizada por D. Hai Ha Pham. Laboratoire de Mathématiques et de Leurs Applications de Pau. Universidad De Pau et Des Pays de L’Adour. Octubre 2013

- Miembro del tribunal de Tesis “Development of statistical methodologiest applied to anthropometric data oriented towards the ergonomic design of products”. Realizada por D. Guillermo Vinué Visús. Universidad de Valencia – Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Abril 2014.

- Editor del volumen especial: “Solar Energy Research. Journal of Energy and Power Engineering, 2014, Vol. 6, n.9”

- Editor del volumen especial: “Wind Energy. Journal of Energy and Power Engineering, 2014, Vol. 6, n.11”

- Miembro de la Comisión de Seguimiento de la Cátedra de Energías Renovables de la Universidad Pública de Navarra.

- Revisor de artículos de las siguientes revistas: • Statistical Papers • Computer & Industrial Ingineering • Journal of Simulation • European Journal of Industrial Engineering • Healt Care Management Science


Moler Cuiral, José Antonio

- Miembro de la Comisión de Posgrado de la Universidad Pública de Navarra desde Abril de 2012.

- Representante de los Directores de Departamento en el Consejo de Gobierno de la Universidad Pública de Navarra.

- Miembro del Claustro de la Universidad Pública de Navarra. Paniello Alastruey, Irene

- Plan Tutoría Universidad Pública de Navarra para estudiantes de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Curso 13-14

- Revisor: Journal of Algebra - Colaborador: ZemtralBlatt Reviewer Service

Pérez Prados, Antonio

- Miembro del Consejo Consultivo de la Agencia Española de Protección de Datos. - Miembro del Comité Técnico de Ciencias Experimentales en el Consejo de

Universidades. - Miembro del Pleno del Consejo Superior de Estadística del Gobierno de España. - Miembro de la Comisión Permanente del Consejo Superior de Estadística del Gobierno

de España. - Miembro de la Comisión de Expertos del Consejo de Universidades para Reclamaciones

de Verificación de Grado. - Parlamentario del Gobierno de Navarra.

Ugarte Martínez, Mª Dolores

- Vocal de la tesis “Small área estimation. An application to the estimation of the labour market variables in Galician counties”. Universidad de la Coruña. 2014

- Secretaria de la Tesis “Goodness of fit in multivariate time series”. Universidad Carlos III de Madrid. 2014

- Editora asociada de TEST, CSDA, Statistical Modelling. - Miembro del Consejo Editorial de: Spatial and Spatio-temporal Epidemiology. - Miembro de la Comisión Académica Interuniversitaria del Programa de Doctorado

Interuniversitario en Matemáticas y Estadística. -Presidenta de la Comisión Académica del Programa de Doctorado Interuniversitario en

Matemáticas y Estadística en la UPNA. - Miembro del Consejo ejecutivo de FenStat. - Vocal del Consejo de Estadística en Navarra.

Urmeneta Martín-Calero, Henar

- Representante de PDI contratado y funcionario no doctor en el Consejo de Gobierno hasta Abril de 2012.

- Miembro del claustro universitario de la Universidad Pública de Navarra.

memoria de actividades docentes e … · al departamento de estadística e investigación operativa...

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