Memoria del curso 2006-2007 - Universidad Pública de Navarra
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Curso 2006-2007 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria de actividades docentes e investigadoras. Curso 2006-2007 Departamento de Estadística e Investigación Operativa Memoria de actividades docentes e investigadoras Departamento de Estadística e Investigación Operativa Memoria de actividades docentes e investigadoras Curso 2006-2007 Título: Departamento de Estadística e Investigación Operativa Memoria de actividades docentes e investigadoras. Curso 2006-2007 Edita: Universidad Pública de Navarra: Nafarroako Unibertsitate Publikoa Fotocomposición: Pretexto Imprime: Novatext ©: Universidad Pública de Navarra: Nafarroako Unibertsitate Publikoa Depósito Legal: NA-792-2003 Impreso en papel ecológico Coordinación y distribución:Dirección de Publicaciones Universidad Pública de Navarra Campus de Arrosadía 31006 Pamplona Fax: 948 169 300 Correo electrónico: publicaciones@unavarra.es Índice 1. Personal . .............................................................................................................. 7 1.1. Personal docente e investigador . ........................................................... 1.2. Personal Administración y Servicios . ...................................................... 1.3. Becarios . ............................................................................................. 7 8 8 2. Organización Interna ............................................................................................. 9 2.1. 2.2. 2.3. 2.4. Equipo de dirección ............................................................................... Equipo de dirección (desde marzo de 2007) ........................................... Consejo de Departamento ..................................................................... Comisiones .......................................................................................... Comisiones (desde marzo 2007) . .......................................................... Áreas de conocimiento .......................................................................... 9 9 9 10 11 12 3. Actividad docente . ................................................................................................ 13 3.1. Asignaturas y sus características ........................................................... 13 Facultad de Ciencias Humanas y Sociales . ............................................. 13 Facultad de Estudios Sanitarios ............................................................. 21 Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales .................................. 25 Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y Telecomunicación ..... 54 Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos . ............................... 76 Libre Elección y de Campus Virtual Compartido ....................................... 80 3.2. Tercer Ciclo . ......................................................................................... 89 3.2.1. Programa de Doctorado de Estadística, Matemática e Informática . . 89 3.2.2. Programa de Doctorado Problemas actuales en Bioestadística, Epi demiología, Salud Pública y Comunitaria . ...................................... 90 3.2.3. Cursos de Doctorado impartidos por profesores del Departamento en otros Programas de Doctorado ................................................. 90 3.3. Proyectos Fin de Carrera . ...................................................................... 91 4. Actividad investigadora ......................................................................................... 93 4.1. Asistencia a Congresos ......................................................................... 4.2. Publicaciones ....................................................................................... 4.3. Grupos y líneas de investigación ............................................................ 93 95 98 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 4.4. 4.5. 4.6. 4.7. 4.8. 4.9. Proyectos de investigación ..................................................................... Contratos de investigación y de desarrollo .............................................. Tesis doctorales leídas .......................................................................... Tesis doctorales en curso ...................................................................... Estancias y visitas del profesorado ........................................................ Becas, ayudas y premios ....................................................................... 99 102 105 105 105 106 5. Conferencias, Seminarios y Cursos ........................................................................ 107 Impartidas por profesores invitados al Departamento ....................................... Impartidos por profesores del Departamento . .................................................. Recibidos por profesores del Departamento ..................................................... 107 107 108 6. Otras actividades reseñables . ............................................................................... 109 7. Innovación educativa ............................................................................................ 113 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 1. Personal 1.1. Personal docente e investigador: Categoría actual Fernández Militino, Ana Pérez Prados, Antonio Abascal Fernández, Elena Azcárate Camio, Cristina Eraso Goicoechea, Mª. Luisa Faulín Fajardo, Javier García Olaverri, Mª. Carmen Mallor Giménez, Fermín Moler Cuiral, José Antonio Ugarte Martínez, Mª. Dolores Apilluelo Martín, Ana Gómez Elvira, Sagrario Portilla Manjón, Miren Prados Osés, Mª. Dolores García Lautre, Ignacio Palacios Navarro, Blanca Urmeneta Martín-Calero, Henar Ballestín González, Francisco Goicoa Mangado, Tomás Blanco Gómez, Rosa Paniello Alastruey, Irene Amézqueta Elías, Miguel Franco Manero, Mª Angeles Fernández Castilla, Ramón Gamboa Berastegui, Juan Mª. Lacasta Remón, Yolanda Rivera Martín, Rafael Sáenz de Cabezón Irigaray, Álvaro Tapiz Arrondo, José Fco. Tirapu Ustarroz, Sebastián Grasman, Escott E. CU CU TU TU TU TU TU TU TU TU TEU TEU TEU TEU Cont.Doctor Cont.Doctor Cont.Doctor AyDoctor AyDoctor AyLOU AyLOU ASTP 6 h ASTP 6 h ASTP 3 h. ASTP 4 h. ASTP 6 h ASTP 6 h ASTP4 h ASTP 4 h. ASTP 3 h Pr.Visitante Fecha incorporación al Departamento diciembre de 1990 abril de 1990 septiembre de 1995 octubre de 1991 enero de 1991 octubre de 1997 enero de 1992 octubre de 1990 octubre de 1993 octubre de 1992 octubre de 1990 octubre de 1990 noviembre de 1991 octubre de 1990 enero de 1994 octubre 2006 octubre de 1993 marzo de 2004 septiembre de 2001 enero de 2006 marzo de 2005 octubre de 2003 junio de 2001 febrero de 1995 octubre de 1990 noviembre de 2005 octubre de 2005 marzo 2007 (Hasta sept.2007) octubre de 1998 septiembre 2007 septiembre 2007-agosto 2008 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Datos de la plantilla de profesores Cuerpos Docentes Universitarios Nº % Total Profesorado contratado CU TU TEU Total 2 8 4 14 3 4 13,33 46,66 10 13,33 6,66 26,66 C. Doct. Ayud. Asocia. Doctores No Doctores Visitant. Total 9 1 17 20 10 30 3,33 56,66 66,66 33,33 1.2. Personal Administración y Servicios: Tortajada Monleón, Mª Angeles 1.3. Becarios: De la OTRI: Miembro del Grupo de Investigación “Estadística Espacial” Begoña González Ramajo (hasta septiembre 2007) Jaione Etxeberría Andueza De Colaboración de la Universidad Pública de Navarra Iker Zaratiegui Saralegui Lorena Álvarez Fernández Paula Arias Colominas Del Ministerio de Educación y Ciencia: Elena Ferrer Zubiate Iñigo Paniagua Barasoain De la Caja de Ahorros de Navarra Uxua Otazu Redín De Personal Investigador UPNA Sergio Úbeda Munárriz Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 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: estio@unavarra.es. 2.1. Equipo de dirección (hasta marzo 2007) Directora: Dª Carmen García Olaverri Subdirectoras: Dña. Miren Portilla Manjón y Dña. Cristina Azcárate Camio Secretaria: Dña. Ana Apilluelo Martín Equipo de dirección (desde marzo de 2007) Directora: Mª Dolores Ugarte Martínez Subdirectores: Dña. Mª Luisa Eraso Goicoechea Dn. José Antonio Moler Cuiral (hasta junio de 2007) Dn. Ignacio García Lautre (desde junio de 2007) Secretaria: Dña. Miren Portilla Manjón 2.2. Consejo de Departamento Sector de Personal Docente e Investigador Doctor Elena Abascal Fernández Cristina Azcárate Camio Francisco Ballestín González 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 Fermín Mallor Giménez Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 José Antonio Moler Curial Irene Paniello Alastruey Antonio Pérez Prados Portilla Manjón, Miren Mª Dolores Ugarte Martínez Henar Urmeneta Martín-Calero Sector de Personal Docente e Investigador no Doctor Ana Apilluelo Martín Mª Dolores Prados Osés Sector de Personal de Administración y Servicios Mª Angeles Tortajada Monleón Sector de Estudiantes Jorge Yeregui García Oscar Pérez Domínguez 2.3. Comisiones (hasta marzo 2007) Permanente del Consejo de Departamento Directora: Carmen García Olaverri Subdirectoras: Miren Portilla Manjón y Cristina Azcárate Camio Secretaria: Ana Apilluelo Martín Comisión de Investigación Directora del Departamento: Dra. Carmen García Olaverri Dra. Elena Abascal Fernández Dra. Ana Fernández Militino Dr. Fermín Mallor Giménez Dr. José Antonio Moler Cuiral Comisión Económica Directora del Departamento: Dra. Carmen García Olaverri Dr. Fermín Mallor Giménez Dña. Mª Ángeles Tortajada Monleón Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez Dra. Henar Urmeneta Martín-Calero Comisión Permanente de Doctorado Directora del Departamento: Dra. Carmen García Olaverri Dr. Ignacio García Lautre Dra. Sagrario Gómez Elvira Dra. Miren Portilla Manjón Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez 10 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Comisión Docente Directora del Departamento: Dra. Carmen García Olaverri Secretaria del Departamento: Dña. Ana Apilluelo Martín Dra. Elena Abascal Fernández Dra. Cristina Azcárate Camio Dra. Mª Luisa Eraso Goicoechea Dra. Sagrario Gómez Elvira Comisiones (desde marzo 2007) Permanente del Consejo de Departamento Directora: Mª Dolores Ugarte Martínez Subdirectores: Mª Luisa Eraso Goicoechea y Ignacio García Lautre Secretaria: Miren Portilla Manjón Comisión de Investigación Directora del Departamento: Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez Dra. Carmen García Olaverri Dra. Ana Fernández Militino Dr. Fermín Mallor Giménez Dr. José Antonio Moler Cuiral Comisión Económica Directora del Departamento: Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez Dr. Francisco Ballestín González Dr. Fermín Mallor Jiménez Dr. José Antonio Moler Cuiral Dña. Mª Ángeles Tortajada Monleón Comisión Permanente de Doctorado Directora del Departamento: Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez Dr. Ignacio García Lautre Dra. Sagrario Gómez Elvira Dra. Mª Luisa Eraso Goicoechea Dra. Blanca Palacios Navarro Comisión Docente Directora del Departamento: Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez Secretaria del Departamento: Dra. Miren Portilla Manjón Dra. Elena Abascal Fernández Dña. Ana Apilluelo Martín Dra. Ana Fernández Militino Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 11 Dra. Sagrario Gómez Elvira Dr. Javier Faulín Fajardo Dra. Rosa Blanco Gómez 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. 12 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 3. Actividad docente 3.1. Asignaturas y sus características Facultad de Ciencias Humanas y Sociales Licenciatura en Sociología Código Asignatura 42106 Estadística aplicada a las Ciencias Sociales 42305 Métodos y Técnicas Investigación Social III 42440 Complementos de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Curso Cuatr. Carácter Créditos 1º Anual Troncal 3º 2º Acceso 1º Grupos Estudiantes T. P. 12 1 1 33 Troncal 6 1 1 53 Acceso 2º ciclo 6 1 1 7 Profesores Juan Mª Gamboa Berastegui Ramón Fernández Castilla Miguel Amézqueta Elías Mª Dolores Prados Osés Ana Apilluelo Martín Diplomatura en Relaciones Laborales Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 49105 Técnicas de Investigación Social 1º 2º Troncal 49213 Métodos Estadísticos con Ordenador 2º 2º Optativa Grupos Estudiantes Profesores T. P. 6 1 0 63 Rafael Rivera Martín 6 1 1 8 Antonio Pérez Prados Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 13 Asignatura: 42106 Estadística aplicada a las Ciencias Sociales Curso: 1º Titulación: Licenciatura en Sociología Cuatrimestre: Anual Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 6 Prácticos: 6 Créditos total:12 Profesores: Juan Mª Gamboa Berastegui Ramón Fernández Castilla Objetivos: El objetivo general es dotar al estudiante de técnicas estadísticas que aporten una visión cuantitativa a la discusión y estudio del comportamiento social. Programa: – Estadística descriptiva. – Tratamiento de datos con ordenador. – Probabilidad. – Introducción a la inferencia estadística. Prácticas: Clases Teóricas donde se simultanearán numerosos ejercicios prácticos con las explicaciones teóricas. Prácticas de ordenador con el programa SPSS 13. Una sesión semanal de 2 horas en el aula de informática, que se impartirá a lo largo del 2º cuatrimestre. Además se reservará un aula de ordenadores atendida por un becario para prácticas de los alumnos con SPSS 13 (otras dos horas semanales). Trabajo optativo: el primer día de clase el profesor presentará a los estudiantes el planteamiento de un trabajo, que será de referencia a lo largo del curso, y que consistirá en el tratamiento estadístico de una base de datos con objeto de responder a una serie de cuestiones sobre el conjunto de la población. Para confeccionar esta base de datos, todos los estudiantes responderán en esta primera clase a un encuesta que forma parte del trabajo. Este trabajo se irá elaborando a lo largo del curso en clase mostrándose así la aplicación práctica de las técnicas y herramientas estadísticas explicadas. Asimismo, los estudiantes elaborarán sus propios trabajos, de planteamiento similar al mostrado por el profesor pero con ideas y objetivos originales, que deberán ir desarrollando a lo largo del curso paralelamente al desarrollo del trabajo de referencia. Las bases de datos de cada trabajo personal se obtendrán confeccionando cada alumno su propia encuesta que será respondida por toda la clase. Además, cada estudiante deberá inventar cuestiones y problemas “tipo examen” contextualizadas en su trabajo. El profesor realizará revisiones periódicas de los trabajos personales. El tratamiento informático de las bases de datos se realizará con el paquete SPSS13 siguiendo las pautas mostradas en las clases prácticas. 14 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Newbold, P. (1996): Estadística para los Negocios y la Economía. Prentice Hall. Peña, D.; Romo, J. (1997): Introducción a la Estadística para las C. Sociales. McGrawHill. Portilla, M.; Eraso, S.; Galé, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, B.(2001): Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. UPNA. Ruiz Maya, L.; Pliego, M. (1997): Estadística I: Probabilidad. A.C. Criterios de evaluación: Examen escrito: 2 parciales eliminatorios y un examen final. Examen de ordenador: un único examen en el ordenador Todos los trabajos y ejercicios que se han mandado durante el curso se tendrán en cuenta para la nota final. Otra información de interés: Los conocimientos básicos de estadística descriptiva y de probabilidad así como el manejo del paquete estadístico SPSS son fundamentales y necesarios para el análisis y tratamiento datos en Estudios sociológicos e Investigación. Son también conocimientos necesarios para comprender otras asignaturas donde se estudian otras técnicas estadísticas más complejas. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 15 Asignatura: 42305 Métodos y Técnicas de Investigación Social III 3º Curso: Licenciatura en Sociología Titulación: Cuatrimestre: 2º Troncal Tipo: Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Miguel Amézqueta Elías Objetivos: Se pretende dotar al estudiante de distintas técnicas de estadística inferencial que aporten una visión cuantitativa en la discusión y estudio del comportamiento de variables sociológicas y su comparación en distintos grupos. Programa: 1. Introducción a la Estadística Inferencial. 2. Intervalos de confianza. 3. Pruebas de hipótesis. 4. Relación entre dos variables.. 5. Prácticas en el PC con SPSS.. 6. Relación entre dos variables cualitativas. 7. R elación entre dos variables cuantitativas. Inferencia en el modelo de regresión lineal simple. 8. Tratamiento informático de las técnicas estudiadas (paquete estadístico SPSS). Prácticas: Clases prácticas en ordenador con el paquete estadístico SPSS y numerosos ejercicios simultaneados con la explicación teórica. Bibliografía: García Ferrando, Manuel (1982) : Socioestadística: Introducción a la Estadística en Sociología. Alianza Editorial Newbold, P. (2000): Estadística para los Negocios y la Economía. Prentice-Hall. Peña, D.; Romo, J. (1997): Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. McGrawHill. Portilla, M.; Eraso, S.; Galé, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2002): Manual práctico del paquete estadístico SPSS 9 para Windows (3ª Edición revisada). Universidad Pública de Navarra. Cristerios de evaluación: La evaluación se realizará mediante un examen escrito sobre cuestiones de teoría y de ejercicios prácticos. Un examen práctico con PC de análisis de datos con SPSS para Windows. La calificación global se verá incrementada en un punto como máximo por la entrega voluntaria de los ejercicios propuestos y la realización de una memoria sobre las prácticas realizadas en el PC: Otra información de interés: Las técnicas inferenciales son una ayuda para la toma de decisiones. Utilidad profesional o en investigación. 16 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 42440 Complementos a la Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Curso: Acceso Titulación: Acceso a Sociología Cuatrimestre: 1º Tipo: Obligatoria Créditos total:6 Profesores: Mª Dolores Prados Osés Ana Apilluelo Martín Objetivos: El objetivo general es dotar al estudiante de técnicas estadísticas que aportan una visión cuantitativa en la discusión y estudio del comportamiento social. El objetivo específico es el de servir de puesta a punto para abordar el curso de Técnicas Avanzadas de Investigación Social de 3º de la Licenciatura en Sociología. Programa: – Estadística descriptiva con SPSS: unidimensional y bidimensional. – Tratamiento de datos con ordenador. Paquete estadístico SPSS.11. – Probabilidad. Conceptos básicos, variable aleatoria, distribuciones discretas y continuas. Prácticas: Las clases prácticas en ordenador con el paquete estadístico SPSS y numerosos ejercicios simultaneados con la explicación teórica. Criterios de evaluación Examen escrito (60%). Examen práctico en el ordenador (40%). Posibilidad de trabajo en el ordenador para subir nota. Bibliografía: Newbold, P. (1996): Estadística para los Negocios y la Economía. Ed. Printice Hall. Peña, D.; Romo, J.(1997). Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. Editorial MacGraw Hill. Portilla, M. y otros. (2003). Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Ed. Universidad Pública de Navarra. Ruíz Maya, L.; Pliego, M. (1997): Estadística I: probabilidad. Ed. A.C. Otra información de interés Utilidad posterior para cursar la asignatura de 3º de Sociología “Técnicas de Investigación III”. Utilidad en cualquier investigación en la que se manejen gran cantidad de datos Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 17 Asignatura: 49105 Técnicas de Investigación Social Curso: 1º Titulación: Diplomatura en Relaciones Laborales Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Rafael Rivera Martín Objetivos: Introducir las técnicas estadísticas de investigación social con aplicación a las relaciones laborales. Introducir al alumno en la utilización de software estadístico específico para las ciencias sociales. Programa: - Fundamentos de la investigación social. Análisis estadístico de una variable. Análisis estadístico de dos variables. Estadística de atributos. Tasas de variación en datos temporales. Números índices. Introducción al paquete estadístico SPSS para Windows. Probabilidad e introducción a la inferencia. Prácticas: Numerosos ejercicios simultaneados con la explicación teórica. Bibliografía: Baron, F.J.; Montiel, A.M.; Rius, F. (1996). Elementos Básicos de Estadística Económica y Empresarial. Ed. Prentice Hall. Berenson, M.L.; Levine, D.M. (1992. Estadística Básica en Administración: Conceptos y Aplicaciones. Ed. Printice Hall Hispanoamericana. Casas Sánchez, J.M. y otros (1998). Problemas de Estadística. Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Ed. Pirámide. Martín Pliego, F.J. (2004). Introducción a la Estadística Economía y Empresarial (teoría y práctica). Colección Plan Nuevo. Editorial A.C. Peña, D.; Romo, J (1997). Introducción a la Estadística para las Ciencias Cociales. Editorial MacGraw Hill. Portilla, M. y otros (2003). Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Editorial Universidad Pública de Navarra. Quesada, V.; Isidoro, A.; López, L.A. (1989). Curso y Ejercicios de Estadística. Ed. Alhambra. 18 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 49213 Métodos Estadísticos con Ordenador Curso: 2º Titulación: Diplomatura en Relaciones Laborales Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Antonio Pérez Prados Objetivos: Ampliación de los conocimientos de los métodos y técnicas estadísticas que posee el estudiante, adquiridos tras cursar la asignatura Técnicas de Investigación Social (6 créditos), de carácter obligatorio, en primer curso de la diplomatura, y aprendizaje del manejo del ordenador para el análisis estadístico de datos. El estudiante aprenderá también a utilizar el paquete estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) para Windows (estadística en el ordenador con el paquete de programas SPSS) y, opcionalmente, la herramienta informática EXCEL. Repasará conceptos y métodos aprendidos anteriormente y conocerá conceptos nuevos en la Estadística del SPSS. Programa: – Introducción al uso del ordenador – Introducción al paquete de programas SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) – Archivos de datos – Análisis estadístico de datos con el ordenador: estadística descriptiva con el SPSS (repaso de algunos conceptos teóricos y explicación de otros nuevos). – Análisis descriptivo de una variable – Manipulación de archivos de datos – Análisis por grupos – Gráficos de barras – Tablas de contingencia – Análisis de regresión simple – Series temporales – Contrastes de hipótesis (opcional) – SPSS – EXCEL (opcional) Prácticas: Las técnicas y métodos estadísticos que se estudian en esta asignatura se ilustrarán con análisis de casos reales en el campo de las ciencias sociales, que se resolverán mediante las técnicas y métodos presentados y con la ayuda del ordenador. Por ello, la práctica totalidad de la asignatura se dedicará a la realización de ejemplos y ejercicios con el ordenador, en las que el estudiante aprenderá a usar el paquete estadístico SPSS para Windows y, opcionalmente, la herramienta informática EXCEL. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 19 Bibliografía: Albright, C.; Winston, W.; Zappe, C. (1999): Data Analysis and Decision making with Microsoft EXCEL. Ed. Duxbury. Martín Pliego, F.J. (1994): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial (Teoría y práctica). Colección Plan Nuevo, Ediciones A.C. Pardo Merino, A.; Ruiz Díaz, M. A. (2002): SPSS 11. Guía para el Análisis de Datos. Ed. McGraw-Hill. Peña, D.; Romo, J. (1997): Manual Práctico del Paquete estadístico SPSS para Windows. Ed. McGraw-Hill. Peña, D..; Romo, J. (1997): “Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales”. Ed. McGraw-Hill. Portilla Manjón, M. y otros (2006): Manual Práctico del Paquete estadístico SPSS 9 para Windows. Ed. Universidad Pública de Navarra. Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará mediante un trabajo y/o examen final. En este último caso, con la ayuda del ordenador y la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros veinte minutos. Se valorará la asistencia a clase, así como la realización y presentación de trabajos durante el curso. Utilidad posterior (profesional, investigación y/o curricular) El análisis de datos es una herramienta imprescindible para saber cómo y cuándo utilizar cada método o procedimiento estadístico en problemas del ámbito social y laboral y, sobre todo, cómo interpretar correctamente los resultados obtenidos. Por ello, resulta muy útil a la hora de tomar decisiones, analizar resultados de encuestas, aceptar o rechazar hipótesis y realizar juicios etiológicos o pronósticos en la vida real. 20 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Escuela de Estudios Sanitarios Diplomatura en Enfermería Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 48107 Bioestadística 1º 48312 Análisis de Datos Sanitarios 2º 1º Troncal 2º Optativa Grupos Estudiantes Profesores T. P. 6 2 4 137 Ana Apilluelo Martín 6 1 1 0 Antonio Pérez Prados Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 21 Asignatura: 48107 Bioestadística Curso: 1º Titulación: Diplomatura en Estudios Sanitarios Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos total:6 Profesores: Ana Apilluelo Martín Programa: Introducción a la estadística: organización de datos. Medidas de una distribución. Distribuciones bidimensionales. Estadística de atributos. Teoría de la probabilidad. Variable aleatoria y distribuciones de probabilidad Nociones sobre demografía. Prácticas: Numerosos ejercicios simultaneados con Las explicaciones teóricas. prácticas con ordenador. Bibliografía Casas Sánchez, García Pérez y Otros (1998):. Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Editorial Pirámide. Fernández Díaz y Otros (1990): 225 Problemas de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales. Editorial Síntesis. Martín Pliego; Ruiz Maya (1996): Estadística de Probabilidad. Editorial A.c. Peña, Daniel; Romo, Juan (1997): Introducción a la Estadística para las Ciencias Sociales. Ed. McGraw Hill. Portilla, M. Eraso, S.; Galé, C. García, I. Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2006): Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Ediciones Universidad Pública de Navarra. Criterios de Evaluación: Examen parcial liberatorio en el mes de Noviembre sobre estadística descriptiva. Teoría y problemas. Examen parcial liberatorio en el mes de enero sobre probabilidad e inferencia. Teoría y problemas. Examen final único donde al menos un 60% es practico en el que se valora finalmente el planteamiento y significado de los resultados. Exposición en clase de un problema, comentando la solución planteada. También se valoraran la resolución de problemas entregados a lo largo del curso. En la medida de lo posible un examen de recuperación antes de la convocatoria de Febrero y otro antes de la de Septiembre. Otra información de interés: Utilidad posterior: en investigación y en la asignatura de 2º “Análisis de datos sanitarios” y en alguna otra asignatura. Se dejarán en la red: Programa, resúmenes, enunciados de problemas, problemas resueltos…cualquier información de interés para el alumno/a. Dirección: http://www.unavarra.es/estadistica. 22 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 48312 Análisis de Datos Sanitarios Curso: 2º Titulación: Diplomatura en Estudios Sanitarios Cuatrimestre: 1º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 1,5 Prácticos: 4,5 Créditos total:6 Profesores: Antonio Pérez Prados Objetivos: Ampliación de los conocimientos de los métodos y técnicas estadísticas que posee el estudiante, Ampliación de los conocimientos de los métodos y técnicas estadísticas que posee el estudiante, adquiridos tras cursar la asignatura Bioestadística (4.5 créditos), de carácter obligatorio, en primer curso de la diplomatura, y aprendizaje del manejo del ordenador para el análisis estadístico de datos sanitarios. El estudiante aprenderá también a utilizar el paquete estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) para Windows (Bioestadística en el ordenador con el paquete de programas SPSS) y, opcionalmente, la herramienta informática EXCEL. Repasará conceptos y métodos aprendidos anteriormente y conocerá conceptos nuevos en la Estadística del SPSS. Programa: – Introducción al uso del ordenador – Introducción al paquete de programas SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) – Análisis estadístico de datos con el ordenador: estadística descriptiva con el SPSS (repaso de algunos conceptos teóricos y presentación de otros nuevos) – Repaso del concepto de probabilidad. Distribuciones – Análisis de una variable en una población: estimación puntual y por intervalos – Comparación de una variable en dos poblaciones: contraste de hipótesis – Análisis de la varianza – Estadística no paramétrica – Tablas de contingencia – Series temporales (opcional) – Análisis estadístico de datos con ordenador – SPSS – EXCEL Prácticas: Las técnicas estadísticas que se estudian en esta asignatura se ilustrarán con análisis de casos reales en el campo de las ciencias de la salud, que se resolverán mediante las técnicas y métodos presentados y con la ayuda del ordenador. Por ello, una parte importante de la asignatura se dedicará a la realización de prácticas con el ordenador, en las que el estudiante aprenderá a usar el paquete estadístico SPSS para Windows y, opcionalmente, la herramienta informática EXCEL. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 23 Bibliografía: Albright, C.; Winston, W. y Zappe, C. (1999): Data Analysis & Decision Making with Microsoft Excel. Duxbury Press Daniel, W. (1995): Bioestadística. Base para el Análisis de las Ciencias de la Salud. Uteha Norienga Editores. Martín Andrés, A.; Luna del Castillo, J. (1989): Bioestadística para las Ciencias de la Salud. Ed. Norma. Pardo Merino, A.; Ruiz Díaz, M. A. (2002): SPSS 11. Guía para el Análisis de Datos. Ed. McGraw-Hill. Portilla Manjón, M. y otros (2006): Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows. Ed. Universidad Pública de Navarra. Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará mediante un trabajo y/o examen final. En este último caso, con la ayuda del ordenador y la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros veinte minutos. Se valorará la realización y presentación de trabajos durante el curso. Otra información de interés: El análisis de datos sanitarios es una herramienta imprescindible para saber cómo y cuándo utilizar cada método o procedimiento estadístico en problemas médicos y biológicos y, sobre todo, cómo interpretar correctamente los resultados obtenidos. Por ello, resulta muy útil a la hora de tomar decisiones, analizar resultados de experimentos, aceptar o rechazar hipótesis y realizar juicios etiológicos, diagnósticos o pronósticos en la práctica clínica. 24 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Licenciatura en Economía Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 13109 Tratamiento de Datos con Ordenador 1º 1º Obligatoria 13202 Técnicas de Optimización 2º 1º 13204 Estadística e Introducción a la Econometría 2º 13206 Estadística Grupos Estudiantes Profesores T. P. 6 2 2 103 Troncal 6 2 2 61 2º Troncal 6 2 3 137 2º 1º Troncal 6 2 0 87 13443 Investigación Operativa 3º 2º Optativa 6 1 1 2 Miren Portilla Manón Irene Paniello Alastruey Miguel Amézqueta Elías Mª Ángeles Franco Manero Rafa Rivera Martín Mª Luisa Eraso Goicoechea Javier Faulín Fajardo Ignacio García lautre José Fco. Tapiz Arrondo Rafa Rivera Martín Mª Luisa Eraso Goicoechea José Fco. Tapiz Arrondo Francisco Ballestín González 13445 Técnicas Estadísticas de Previsión 4º 1º Optativa 6 1 1 2 Francisco Ballestín González Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 14109 Tratamiento de Datos con Ordenador 1º 1º Obligatoria 14203 Estadística e Introducción a la Econometría 2º 2º 14209 Estadística 2º 14301 Econometría Grupos Estudiantes Profesores T. P. 6 2 3 160 Troncal 6 2 4 180 1º Troncal 6 2 0 147 3º 1º Troncal 9 2 4 177 14305 Análisis Multivariante 3º 2º Obligatoria 6 2 5 158 14425 Técnicas de Optimización 3º 1º Optativa 6 1 2 39 14426 Investigación Operativa 3º 2º Optativa 6 1 0 13 Miren Portilla Manjón Rafael Rivera Martín Juan Mª Gamboa Berastegui Elena Abascal Fernández Yolanda Lacasta Remón Ignacio García Lautre Rafa Rivera Martín Elena Abascal Fernández Ramón Fernández Castilla Mª Luisa Eraso Goicoechea Carmen García Olaverri Ignacio García Lautre Rosa Blanco Gómez Sagrario Gómez Elvira Ignacio García Lautre Mª Luisa Eraso Goicoechea Javier Faulín Fajardo Francisco Ballestín González 14428 Técnicas Estadísticas de Previsión 14443 Modelos Operativos de Control 4º 1º Optativa 6 1 1 2 Francisco Ballestín González 4 1º Optativa 6 1 1 8 Fermín Mallor Giménez Mª Ángeles Franco manero Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 25 Diplomatura en Ciencias Empresariales Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 26103 Estadística I 1º 1º Troncal 26108 Estadística II 1º 2º 26319 Estadística Empresarial: un enfoque aplicado 26320 Modelos de Optimización Empresarial 2º 1º 2º 2º Grupos Estudiantes Profesores T. P. 6 3 5 241 Obligatoria 6 3 0 291 M. Dolores Prados Osés Irene Paniello Alastruey Antonio Pérez Prados M. Dolores Prados Osés Optativa 6 1 2 80 Mª Ángeles Franco Manero Optativa 6 1 2 62 Antonio Pérez Prados Estudios simultáneos de las Licenciaturas en Derecho y en l.a.d.e. Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 31202 Tratamiento de Datos con Ordenador 31209 Estadística 2º 1º Troncal 2º 2º 31309 Estadística e Introducción a la Econ. 31401 Econometría 3º 31508 Análisis Multivariante Grupos Estudiantes Profesores T. P. 6 1 1 42 Ana Apilluelo Martín Troncal 6 1 0 42 Ana Apilluelo Martín 2º Troncal 6 1 1 33 Elena Abascal Fernández 4º 1º Troncal 9 1 2 38 5º 2º Obligatoria 6 1 1 29 Sagrario Gómez Elvira Rosa Blanco Gómez Carmen García Olaverri 26 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 13109 Tratamiento de Datos con Ordenador Curso: 1º Titulación: Licenciatura en Economía Cuatrimestre: 1º Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Miren Portilla Manjón Irene Paniello Alastruey Miguel Amézqueta Elías Mª Ángeles Franco Manero Rafa Rivera Martín Objetivos: 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 y del paquete estadístico SPSS para realizar los análisis de datos de forma cómoda y sencilla. Programa: – Introducción. – Estadística descriptiva. – Estadística bidimensional. – Números índices. – Series temporales. Prácticas: La asignatura tiene asignadas 4 horas semanales, de las cuales dos se dedican a la impartición de los conceptos teóricos de estadística y las otras dos horas (las del viernes), aunque inicialmente se imparte teoría, desde la tercera semana de clase se dedican a prácticas con ordenador, con el fin de aprender, de forma dirigida, el manejo de la hoja de cálculo Excel y del paquete estadístico SPSS versión 13. Bibliografía: Montiel, A. M.; Rius, F. ; Barón, F. J. (1996): Elementos Básicos de Estadística Económica y Empresarial. Editorial Prentice Hall. Portilla, M., Eraso, S.; Gale, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2006). Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Edita Universidad Pública de Navarra. Criterios de evaluación: Se realiza un examen teórico y otro práctico, representando cada uno el 50% de la nota. El La evaluación de la asignatura se realizará mediante dos exámenes, un examen Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 27 teórico sobre papel, que se realizará en el aula asignada por la Facultad, y un examen práctico sobre el ordenador, que se realizará a continuación en las aulas que asigne el Servicio Informático. La calificación global será la media aritmética de las notas obtenidas en cada examen, siempre que se hayan superado ambos exámenes. Otra información de interés: Los conocimientos adquiridos en esta asignatura formarán por una parte una base importante en el manejo de aplicaciones informáticas que les resultará muy útil en otras asignaturas y, por otra, aportan los conceptos básicos de estadística imprescindibles en las asignaturas Estadística y Estadística e introducción a la econometría de 2º curso. 28 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 13202 Técnicas de Optimización Curso: 2º Titulación: Licenciatura en Economía Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: M. Luisa Eraso Goicoechea Javier Faulín Fajardo (Grupo Internacional) Objetivos: Presentar al estudiante los modelos más comunes en la Investigación Operativa, cómo se resuelven y la forma de utilizarlos para representar problemas reales. Programa: – Programación lineal. – Problemas de transporte. – Programación entera. – Programación lineal multiobjetivo. – Introducción a la optimización no lineal. Prácticas: Se estudiarán e intentarán resolver situaciones empresariales reales. Se utilizarán los paquetes de ordenador QSB, LINDO y LINGO. Bibliografía: Anderson-Sweeney –Willians (2002): Métodos Cuantitativos para los Negocios. Editorial Thomson. Hillier-Lieberman. (1997). Introducción a la Investigación de Operaciones. Editorial McGraw Hill, 5ª edición. Mathur-Solow (1996): Investigación de Operaciones. Editorial Prentice Hall. Winston, W.L. (2005): Investigación de Operaciones. Grupo Editorial Iberoamericano. Criterios de evaluación: Examen y asistencia a prácticas de ordenador (éstas pueden ser fuera del horario de clase). Otra información de interés: Utilidad posterior: proporciona una buena base para cargos con toma de decisiones y/o de gestión. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 29 Asignatura: 13204 Estadística e Introducción a la Econometría Curso: 2º Titulación: Licenciatura en Economía Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Ignacio García Lautre José Fco. Tapiz Arrondo Rafa Rivera Martín Objetivos: Introducir al estudiante en el estudio de la estadística, diseño de experimentos y análisis de regresión. Utilizar la estadística para la resolución de problemas económicos y del ámbito empresarial con ayuda de paquetes estadísticos: SPSS Programa: – Introducción a la inferencia estadística. – Estimación paramétrica. – Estimación por intervalos. – Contrastes de hipótesis. – Contrastes no paramétricos. – Introducción al modelo de regresión lineal simple. Prácticas: Resolución de problemas mediante el uso del paquete estadístico SPSS. Bibliografía: Newbold, P. (1996): Estadística para los Negocios y la Economía. Editorial Prentice Hall. Peña, D. (2002): Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial. Ruiz Maya, L. y Martín Pliego, F. J. (1995). Estadística II. Inferencia. Editorial AC. Criterios de evaluación: Examen escrito de contenidos teórico – prácticos Otra información de interés: Utilidad posterior: profesional o investigación. 30 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 13206 Estadística Curso: 2º Titulación: Licenciatura en Economía Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Mª Luisa Eraso Goicoechea José Francisco Tapiz Arrondo Objetivos: Proporcionar al estudiante los conocimientos básicos de probabilidad, de variables aleatorias y sus distribuciones. Estudio de las principales variables aleatorias en el muestreo. Programa: – Probabilidad. – Variable aleatoria unidimensional y bidimensional. – Características de las distribuciones de probabilidad. – Distribuciones de probabilidad discretas. – Distribuciones de probabilidad continuas. – Distribución de las variables aleatorias muestrales. Prácticas: Resolución de ejercicios simultaneados con la exposición teórica. Bibliografía: Martín Pliego, F.J. y Ruiz Maya, L. (1996): Estadística I: Probabilidad. Editorial AC. Peña, D. (1989): Estadística. Modelos y Métodos. Fundamentos. Alianza Universal Criterios de evaluación: Examen escrito teórico-práctico Otra información de interés: El conocimiento de esta asignatura es esencia para el desarrollo de la Estadística e Introducción a la Econometría que se imparte en el 2º. cuatrimestre. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 31 Asignatura: 13443-14426 Investigación Operativa Curso: 3º Titulación: Licenciatura en Economía / L.A.D.E. Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Francisco Ballestín González Objetivos: Dar a conocer a los estudiantes el papel que la Investigación Operativa desempeña en Economía y Empresa. Utilizar las herramientas operativas para la modelización de problemas reales y del mismo modo, se pretende enseñar a comprender los diferentes modelos de la Investigación Operativa. Programa: – Introducción a la Investigación Operativa. Análisis cuantitativo y toma de decisiones. Aplicaciones de la I.O. en Economía y en Administración de Empresas. – Teoría de colas y su modelización. Consideraciones teóricas y aplicaciones. Evaluación de costes en colas. – Teoría de Inventarios. Casos prácticos y modelización. – Teoría de grafos. Redes y sus aplicaciones. Problemas de la ruta más corta, del árbol de mínima expansión y del flujo máximo. Programación y control de proyectos (Métodos PERT y CPM). Aplicaciones. – Simulación. Introducción con aplicación a algún problema de colas, inventarios o redes. Bibliografía: Anderson, D.R., Sweeney, D. J. y Williams, T.A. (2001): Quantitative Methods for Business. West Publishing Company. Anderson, D.R., Sweeney, D. J. y Williams, T.A. (2005): An Introduction to Management Science. Quantitative Approach to Decision Making. West Publishing Company. (Existe versión en español) Eppen, G.D., Gould, F.J., Schmidt, C.P., Moore, J.H., Weatherford, L.R. (1998): Introductory Management Science. Decision Modeling with Spreadsheets. Upper Saddle River. (Existe versión en español) Goldratt, E.M. (1990): La Meta. Ed. Díaz de Santos Hillier, F.S. y Hillier, M.S. (2003): Introduction to Management Science. A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets. Irwin-McGraw-Hill. 32 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Criterios de evaluación: 1.Todos los alumnos serán evaluados mediante un examen final que comprenderá la totalidad de la asignatura en sus aspectos teórico y práctico, predominando este último. También existe la posibilidad de evaluación mediante trabajo de resolución de casos prácticos de la materia. 2.Todos los alumnos deberán leer un libro y realizar un pequeño trabajo en donde se describan aspectos prácticos de la asignatura en la empresa. 3.Aquellos alumnos que lo deseen podrán realizar un trabajo de aplicación en una empresa o entidad pública de algún tema de Investigación Operativa, con el asesoramiento del profesor. Este trabajo puede suplir la realización del examen final de la asignatura en determinados casos. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 33 Asignatura: 13445-14428 Técnicas Estadísticas de Previsión Curso: 4º Titulación: Licenciatura en Economía / L.A.D.E. Cuatrimestre: 1º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Francisco Ballestín Gonzalez Objetivos: El objetivo es que el estudiante cuente en su formación con el conocimiento de técnicas adecuadas para el tratamiento de datos de series temporales y datos de panel con fines explicativos o de predicción. Para cada método se realiza una sucinta introducción teórica y posteriormente se aplica el método, con el software adecuado, en datos que generalmente son de naturaleza económica o empresarial. Programa: – Importancia de las series temporales en la economía y en la empresa. – Herramientas básicas de predicción. – Métodos de descomposición de series temporales – Métodos de alisado exponencial – Modelos ARIMA. – Modelos ARIMA estacionales. – Predicción a largo plazo – MLG con datos de series temporales: autocorrelación y cointegración. – MLG con datos de panel. – Análisis de intervención. – MLG con errores ARIMA: regresión dinámica. – Modelos avanzados de predicción: modelos VARMA, modelos espacio-estado. Prácticas: Se realizan 18 sesiones prácticas en el aula de informática. Se utiliza como software especifico adaptado a la asignatura. Bibliografía: Makridakis, S.; Wheelwright, S. y Hydman, R.J. (1998): Forecasting: Methods and Applications. Wiley Pankratz, A. (1983) (1991): Forecasting with Univariate Box-Jenkins Models” “Forecasting with Dynamic Regression Models. .Wiley Ramanathan, R. (2002): Introductory Econometrics with Applications. South-Western. Criterios de evaluación: El 40% de la calificación final procede de la exposición de dos trabajos. El 60% restante se evalúa, por elección de cada estudiante, bien de forma continua, mediante la entrega y exposición de trabajos semanales, o bien con un examen final en el aula de ordenadores. 34 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 14109 Tratamiento de Datos con Ordenador 1º Curso: L.A.D.E. Titulación: Cuatrimestre: 1º Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:Miren Portilla Manjón Rafael Rivera Martín Juan Mª. Gamboa Berastegui Objetivos: 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 y del paquete estadístico SPSS para realizar los análisis de datos de forma cómoda y sencilla. Programa: – Introducción. – Estadística descriptiva. – Estadística bidimensional. – Números índices. – Series temporales. Prácticas: La asignatura tiene asignadas 4 horas semanales, de las cuales dos se dedican a la impartición de los conceptos teóricos de estadística y las otras dos horas (las del viernes), aunque inicialmente se imparte teoría, desde la tercera semana de clase se dedican a prácticas con ordenador, con el fin de aprender, de forma dirigida, el manejo de la hoja de cálculo Excel y del paquete estadístico SPSS versión 13. Bibliografía: Montiel, A. M.; Rius, F. ; Barón, F. J. (1996): Elementos Básicos de Estadística Económica y Empresarial. Editorial Prentice Hall. Portilla, M., Eraso, S.; Gale, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2006). Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Edita Universidad Pública de Navarra. Criterios de evaluación: Se realiza un examen teórico y otro práctico, representando cada uno el 50% de la nota. El La evaluación de la asignatura se realizará mediante dos exámenes, un examen teórico sobre papel, que se realizará en el aula asignada por la Facultad, y un examen práctico sobre el ordenador, que se realizará a continuación en las aulas que asigne el Servicio Informático. La calificación global será la media aritmética de las notas obtenidas en cada examen, siempre que se hayan superado ambos exámenes. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 35 Otra información de interés: Los conocimientos adquiridos en esta asignatura formarán por una parte una base importante en el manejo de aplicaciones informáticas que les resultará muy útil en otras asignaturas y, por otra, aportan los conceptos básicos de estadística imprescindibles en las asignaturas Estadística y Estadística e introducción a la econometría de 2º curso. 36 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 14203 Estadística e Introducción a la Econometría Curso: 2º Titulación: L.A.D.E. Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:Elena Abascal Fernández Yolanda Lacasta Remón Ignacio García Lautre Rafa Rivera Martín Objetivos: Introducir al estudiante en el estudio de la inferencia estadística, diseño de experimentos y análisis de regresión. Utilizar la estadística para la resolución de problemas económicos y del ámbito empresarial con ayuda de paquetes estadísticos: SPSS . Programa: – Introducción a la inferencia estadística. – Estimación paramétrica. – Estimación por intervalos. – Contrastes de hipótesis. – Contrastes no paramétricos. – Introducción al modelo de regresión lineal simple. Prácticas: Resolución de problemas mediante el uso paquete estadístico SPSS. Bibliografía: Newbold, P. (1996): Estadística para los Negocios y la Economía. Editorial Prentice Hall. Peña, D. (2002): Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial. Ruiz Maya, L. y Martín Pliego, F. J. (1995): Estadística II. Inferencia. Editorial AC Criterios de evaluación: Examen escrito de contenidos teórico-prácticos. Otra información de Interés: Utilidad posterior: profesional o investigación Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 37 Asignatura: 14209 Estadística Curso: 2º Titulación: L.A.D.E. Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Elena Abascal Fernández Ramón Fernández Castilla Mª Luisa Eraso Goicoechea Objetivos: Proporcionar al estudiante los conocimientos básicos de probabilidad, de variables aleatorias y sus distribuciones. Estudio de las principales variables aleatorias en el muestreo Programa: Probabilidad. Variable aleatoria unidimensional y bidimensional. Características de las distribuciones de probabilidad. Distribuciones de probabilidad discretas. Distribuciones de probabilidad continuas. Distribución de las variables aleatorias muestrales. Prácticas: Resolución de ejercicios simultaneados con la exposición teórica. Bibliografía: Martín Pliego, F.J. y Ruiz Maya, L (1995): Estadística I: Probabilidad. Editorial AC. Peña, D. (1989): Estadística. Modelos y Métodos. Fundamentos. Alianza Universal Criterios de evaluación: Examen escrito teórico-práctico. Otra información de interés: Requisitos: Conocimientos básicos de estadística descriptiva y de matemáticas. Utilidad posterior: El conocimiento de esta asignatura es esencial para el desarrollo de la Estadística e Introducción a la Econometría que se imparte en el segundo cuatrimestre. 38 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 14301 Econometría Curso: 3º Titulación: L.A.D.E. Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 6 Prácticos: 3 Créditos total:9 Profesores:José Antonio Moler Cuiral Ignacio García Lautre Rosa Blanco Gómez Objetivos: El objetivo de la asignatura es el estudio de estructuras que permitan analizar las propiedades y características de una variable económica utilizando como causas explicativas otras variables económicas. Programa: – Introducción – El modelo lineal simple (MLS) – El modelo lineal general (MLG) – Transformaciones del MLG – Inferencia y Predicción en el MLG – Soluciones a los problemas de multicolinealidad, heteroscedasticidad, autocorrelación Prácticas: Las prácticas constituyen una parte fundamental del curso, se imparten en las aulas de informática. Se utiliza el paquete estadístico SPSS con apoyo MATLAB. Bibliografía: Greene, W. H. (1998): Análisis Económetrico. Editorial Prentice Hall. Novales, A. (1993): Econometría. Editorial McGraw Hill. Uriel, E. y otros (1990): Econometría. El modelo Lineal. Ediciones AC. Gujarati, D.N. (2004): Econometría. Ed. McGraw-Hill. Criterios de evaluación: Se valorará:– Trabajo del estudiante a lo largo del cuatrimestre. – Examen escrito. – Examen en ordenador. Otra información de interés: Requisitos: conocimientos estadísticos correspondientes a cursos anteriores de la titulación y manejo básico de SPSS. Utilidad posterior: realización de análisis empíricos en el campo profesional. De utilidad en investigación. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 39 Asignatura: 14305 Análisis Multivariante Curso: 3º Titulación: L.A.D.E. Cuatrimestre: 2º Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:Sagrario Gómez Elvira Ignacio García Lautre Objetivos: Dar a conocer a los estudiantes los principales conceptos teóricos y aplicaciones prácticas de diversas técnicas estadísticas de tratamiento de datos multidimensionales, dando especial importancia a: aspectos que resuelve cada técnica, tipo de datos a utilizar e interpretación de resultados. Programa: – Introducción al análisis multivariante. – Análisis de la varianza. – Análisis factorial. análisis de componentes principales. – Análisis factorial de correspondencias. – Análisis discriminante. – Análisis cluster y otras técnicas. Prácticas: En ordenador, al menos una sesión práctica para cada técnica. Paquete SPSS. Bibliografía: Dillon-Goldstein (1984): Multivariate Analysis. Editorial Wiley Hair Anderson, Tathan, Black (1992): Multivariate Data Analysis with Readings (versión en castellano). Editorial Maxwell Macmillan Peña, Daniel (2002): Análisis de Datos Multivariantes. Editorial: McGraw-Hill Criterios de evaluación: Trabajo del estudiante a lo largo del cuatrimestre. Examen escrito. Examen en ordenador. 40 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 14425 Técnicas de Optimización Curso: 3º Titulación: L.A.D.E. Cuatrimestre: 1º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:M. Luisa Eraso Goicoechea Javier Faulín Fajardo Objetivos: Presentar al estudiante los modelos más comunes en la Investigación Operativa, cómo se resuelven y la forma de utilizarlos para representar problemas reales. Programa: – Programación lineal. – Problemas de transporte. – Programación entera. – Programación lineal multiobjetivo. – Introducción a la optimización no lineal. Prácticas: Se estudiarán e intentarán resolver situaciones empresariales reales. Se utilizarán los paquetes de ordenador WINQSB, LINDO y LINGO Bibliografía: Anderson-Sweeney-Williams (2002): Métodos Cuantitativos para los Negocios. Editorial Thomson. Hillier-Lieberman. (1997): Introducción a la Investigación de Operaciones. Editorial McGraw Hill, 5ª edición. Mathur-Solow (1996): Investigación de Operaciones. Editorial Prentice Hall. Winston, W.L. (2005): Investigación de Operaciones. Grupo Editorial Iberoamericano. Criterios de evaluación: Prueba de examen. (40% de la nota). Trabajo en grupo (20% de la nota). Tareas individuales (30% de la nota). Participación activa en clase (10% de la nota). Si algún alumno no puede o no quiere participar en esta evaluación continua, está abierta la posibilidad de evaluar la asignatura solamente mediante un examen final. Otra información de interés: Utilidad posterior: proporciona una buena base para cargos con toma de decisiones y/o de gestión Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 41 Asignatura: 14443 Modelos operativos de control Curso: 4º Titulación: L.A.D.E. Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:Fermín Mallor Giménez Mª Ángles Franco Manero Objetivos: El objetivo asociado a la primera parte del curso es que el estudiante sea capaz de utilizar las herramientas estadísticas apropiadas para el análisis de datos de la calidad de la producción y de la fiabilidad del producto. El objetivo de la segunda parte del curso es que el estudiante adquiera los conocimientos suficientes de simulación que le permitan modelar y analizar problemas de tipo estratégico en la gestión empresarial. Programa: Parte I: Simulación Tema 1: Introducción a la simulación. Tema 2: Generación artificial de aleatoriedad. Tema 3: Construcción de un modelo de simulación. Tema 4: Análisis de los resultados de la simulación. Tema 5: Aplicaciones de la simulación en la empresa. Parte II: Herramientas estadísticas para el control de calidad y la fiabilidad Tema 6: Gráficos de control. Tema 7: Análisis de capacidad de un proceso. Tema 8: Control de recepción. Aceptación de lotes por muestreo. Tema 9: Introducción a la fiabilidad de sistemas. Prácticas: Los modelos que se estudian en esta asignatura se ilustrarán con ejemplos prácticos y con la discusión de situaciones reales en el campo empresarial. La impartición de fundamentos teóricos se complementará con la realización de prácticas en el ordenador (aproximadamente un tercio del total de las sesiones) en las que se resolverán problemas más complejos utilizando programas estadísticos para el control de la calidad y programas de simulación (MINITAB y ARENA). Bibliografía: Barceló, J. (1996): Simulación de Sistemas Discretos. Editorial Isdefe. Evans, R. E.; Lindsay, W. (2000): Administración y Control de la Calidad. Internacional. Thomson Editores. Kelton, W.D.; Sadowsky, R.P.; Sadowsky, D.A. (2002): Simulation with Arena. Editorial McGraw-Hill, Inc. 2ª Ed. 42 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Law, A.M.; Kelton, W.D. (2000): Simulation Modeling and analysis. Editorial McGraw-Hill, Inc. 3ª Ed. Montgomery, D. (2001): Introduction to Statistical Quality Control. Editorial Wiley, 4ªEd. Criterios de 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. Este examen tendrá un peso del 60% en la calificación final. Además, se valorará la realización de ejercicios, lecturas comentadas y otros trabajos durante el curso. La realización de estas tareas complementarias supondrá el 40% de la calificación final. Otra información de interés: La competitividad creciente en todos los sectores económicos exige a las empresas un elevado nivel de calidad en sus productos para su supervivencia en el mercado. Los conocimientos impartidos en esta asignatura permiten analizar con rigor estadístico las mediciones efectuadas sobre el desempeño del proceso productivo. Esto facilita fundamentar cuantitativamente la toma de decisiones que configurarán la estrategia adoptada para alcanzar la calidad de los productos. Así, los contenidos de la primera parte de esta asignatura, herramientas estadísticas para el control de la calidad, permiten efectuar el análisis de las características de calidad del producto, mientras que las técnicas de simulación, que integran la segunda parte de la asignatura, permiten evaluar la eficiencia del proceso productivo así como comparar distintas configuraciones del mismo. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 43 Asignatura: 26103 Estadística I Curso: 1º Titulación: Diplomatura en Ciencias Empresariales Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:M. Dolores Prados Osés, Irene Paniello Alastruey Antonio Pérez Prados Objetivos: Adquirir conocimientos básicos de estadística descriptiva y de probabilidad, necesarios para cualquier análisis de datos de una y dos variables. Familiarizarse con el cálculo de distintas tasas de variación en variables temporales. Analizar con profundidad la teoría de los números índices. Programa: – Introducción (datos y gráficos estadísticos) – Distribuciones unidimensionales y bidimensionales. – Regresión y correlación. – Estadística de atributos. – Números índices. – Series temporales. – Introducción a la probabilidad. Prácticas: Numerosos ejercicios simultaneados con la explicación teórica. Bibliografía: Martín Pliego, F.J. (1994): Introducción a la Estadística Económica y Empresarial. Editorial Prentice Hall. Casas Sánchez y Otros (1998): Problemas de Estadística. Editorial Pirámide. Criterios de evaluación: Se valorará la asistencia a clase con interés y la participación en la misma. Durante el curso se propondrá a los alumnos la realización voluntaria de ejercicios que pueden servir para la calificación final. El examen final, que al menos el 60% es práctico, se valorará, se valorará fundamentalmente el planteamiento y la interpretación de los resultados. Otra información de interés: Utilidad posterior: en varias asignaturas de la carrera, así como si se quiere continuar con las titulaciones de L.A.D.E. ó L.E. 44 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 26108 Estadística II Curso: 1º Titulación: Diplomatura en Ciencias Empresariales Cuatrimestre: 2º Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: M. Dolores Prados Osés Objetivos: Conocimientos fundamentales de probabilidad e inferencia estadística como instrumentos necesarios para la toma de decisiones cuando prevalecen condiciones de incertidumbre. Programa: – Conceptos generales de probabilidad. – Variables aleatorias. – Distribuciones discretas de probatilidad. – Distribuciones continúas de probabilidad. – Inferencia estadística (introducción). – Distribuciones en el muestreo. Estimación. – Contrastes paramétricos y no paramétricos. Prácticas: Numerosos ejercicios simultaneados con la explicación teórica. Bibliografía: Casas Sánchez y Otros (1998): Problemas de Estadística. Editorial Pirámide. Ruiz Maya, L.; Martín Pliego (2005): Estadística I: Probabilidad. Ediciones AC. Ruiz Maya, L.; Martín Pliego (2004): Estadística II: Inferencia. Ediciones AC. Criterios de evaluación: Se valorará la asistencia a clase con interés y la participación en la misma. Durante el curso se propondrá a los alumnos la realización voluntaria de ejercicios que pueden servir para la calificación final. El examen final, que al menos el 60% es práctico, se valorará, se valorará fundamentalmente el planteamiento y la interpretación de los resultados. Otra información de interés: Utilidad posterior: en varias asignaturas de la carrera, así como si se desea continuar con las titulaciones de L.A.D.E. ó L.E. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 45 Asignatura: 26319 Estadística Empresarial: Un enfoque aplicado Curso: 2º Titulación: Diplomatura en Ciencias Empresariales Cuatrimestre: 1º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Mª Ángeles Franco Manero Objetivos: Proporcionar al estudiante habilidades en la utilización de herramientas informáticas para el tratamiento de datos desde los puntos de vista exploratorio e inferencial. Programa: – Introducción. Análisis de datos. Inferencia estadística . – Estimación y contrastes. Prácticas: De los 6 créditos de que consta la asignatura, prácticamente la mitad se realizan en el aula de ordenadores, donde se enseña el manejo del paquete estadístico SPSS y la interpretación de los resultados obtenidos en el ordenador. En las clases teóricas se combinan las explicaciones con ejercicios prácticos para que los estudiantes comprendan el proceso realizado por el ordenador. Bibliografía: Portilla, M., Eraso, S.; Galé, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2002): Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Edita Universidad Pública de Navarra. Ruiz Maya, L.; Martín Pliego. (1995): Estadística II: Inferencia. Ediciones AC. Criterios de evaluación: Se realiza un examen teórico y otro práctico, representando cada uno el 50% de la nota. El examen práctico consiste en obtener resultados con el ordenador y en el examen teórico los estudiantes deben comentar y sacar conclusiones de resultados obtenidos con el paquete estadístico SPSS. Se exige superar ambas pruebas para aprobar la asignatura. Otra información de interés: Para saber interpretar correctamente los resultados proporcionados por SPSS son necesarios conocimientos previos de estadística por lo que se recuerdan y amplian los conceptos de la asignatura Estadística de 1er. curso 46 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 26320 Modelos de Optimización Empresarial Curso: 2º Titulación: Diplomatura en Ciencias Empresariales Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Antonio Pérez Prados Objetivos: Aprender los fundamentos y aplicaciones de diferentes modelos y métodos de Investigación Operativa aplicados a la optimización empresarial. Estos modelos y métodos ayudan a determinar la mejor estrategia de actuación con el fin de mejorar el funcionamiento de una empresa, un sistema o una organización. El estudiante será capaz de reconocer distintos problemas relacionados con la planificación y gestión de sistemas productivos, plantear dichos problemas mediante modelos cuantitativos de decisión, resolverlos utilizando paquetes de programas informáticos de optimización, así como valorar e interpretar correctamente los resultados. Programa: – Concepto, método y modelos de Investigación Operativa. Programación Matemática – Modelos Lineales de optimización: – Modelo de Programación Lineal – Formulación y solución de problemas lineales – Análisis postoptimal – Programación Paramétrica – Modelo del transporte – Modelos lineales enteros – Modelos con múltiples objetivos – Algunos modelos No Lineales (opcional) – Modelos de decisión sobre grafos y redes (opcional): – Problemas de grafos – El problema del flujo y redes – Aplicaciones con paquetes informáticos de optimización: – QSB – Análisis de casos prácticos – opcional: LINDO, EXCEL Prácticas: Los modelos que se estudian en esta asignatura se ilustran con ejemplos prácticos y con la discusión de situaciones empresariales, que se resuelven con la ayuda del ordenador y la utilización de software específico existente en el mercado. Por ello, parte de la asignatura se dedica a la realización de prácticas de ordenador en las que el estudiante aprende el manejo de paquetes informáticos de optimización. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 47 Bibliografía: Anderson, D.; Sweeney, D.; Williams, T. (1998): Métodos Cuantitativos para los Negocios. Ed. Internacional Thomson Editores, 7ª edición. Hillier, F. S.; Hillier, M. S.; Lieberman, G. J. (2002): Métodos Cuantitativos para Administración. Ed. McGraw Hill. Luenberger, D. E. (1989): Programación Lineal y no Lineal. Ed. Addison-Wesley Iberoamericana. Winston, W. L. (1994): Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. 2ª edición. Ed. Grupo Editorial Iberoamérica. Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará mediante trabajos y/o examen final, en este último caso con la ayuda del ordenador y la posibilidad de consultar apuntes y libros durante los primeros veinte minutos. Se valorará también la asistencia a clase así como la realización y presentación de ejercicios, problemas, tareas, lecturas comentadas y otras actividades propuestas durante el curso. Otra información de interés: Los modelos de optimización empresarial representan una herramienta imprescindible para saber cómo y cuándo utilizar cada método o procedimiento en problemas del ámbito empresarial e industrial y, sobre todo, cómo interpretar correctamente los resultados obtenidos. Por ello, resultan muy útiles a la hora de tomar decisiones en las empresas y en la gestión de sistemas productivos. 48 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 31202 Tratamiento de Datos con Ordenador Curso: 2º Titulación: Dirección de Empresas y Estudios Jurídicos Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Ana Apilluelo Martín Objetivos: 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 y del paquete estadístico SPSS para realizar los análisis de datos de forma cómoda y sencilla. Programa: – Introducción. – Estadística descriptiva. – Estadística bidimensional. – Números índices. – Series temporales. Prácticas: La asignatura tiene asignadas 4 horas semanales, de las cuales dos se dedican a la impartición de los conceptos teóricos de estadística y las otras dos horas a prácticas con ordenador, con el fin de aprender, de forma dirigida, el manejo de la hoja de cálculo Excel y del paquete estadístico SPSS versión 13. Bibliografía: Portilla, M., Eraso, S.; Galé, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2003): Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Edita Universidad Pública de Navarra. Criterios de evaluación: Examen final que constará de dos partes una teórica-práctica y una prueba práctica sobre el ordenador. (hasta un 60% de la nota). Se valorará la asistencia y participación en clase y en tutorías en grupo, exposición de problemas. Se realizaran pruebas o controles en clase. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 49 Asignatura: 31209 Estadística Curso: 2º Titulación: Dirección de Empresas y Estudios Jurídicos Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Ana Apilluelo Martín Objetivos: El objetivo de la asignatura es el estudio del modelo matemático de la probabilidad. El propósito es que al finalizar el curso el estudiante sea capaz de comprender el modelo probabilístico, de tener una percepción clara de la variable aleatoria y su distribución de probabilidad y conozca las distribuciones de probabilidad más frecuentes, sus propiedades y manejar las tablas estadísticas. Programa: – Probabilidad – Variable aleatoria unidimensional y bidimensional – Características de las distribuciones de probabilidad – Distribuciones de probabilidad discretas – Distribuciones de probabilidad continuas – Distribución de las variables aleatorias muestrales Prácticas: Consistirán en la realización de problemas y cuestiones teórico-prácticas intercaladas con las explicaciones teóricas. Bibliografía: Novales A.(1997): Estadística y Econometría. . Editorial McGraw - Hill. Martin Pliego, F.J. y Ruiz Maya, L. (2004): Estadística I: Probabilidad. Editorial AC. Peña, D. (1989): Estadística. Modelos y Métodos. Fundamentos. Alianza Universal Martín Pliego, F. J. y Ruiz-Maya, L. (1998): Fundamentos de Probabilidad. Criterios de evaluación: Examen final único donde al menos un 60% es practico Se valorará la exposición en clase, o en tutorías en grupo, de problemas y/o cuestiones así como la asistencia y participación en clase. Se realizarán Pruebas o controles en clase. Otra información de interés: El conocimiento de esta asignatura es esencia para el desarrollo de la Estadística e Introducción a la Econometría. 50 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 31309 Estadística e Introducción a la Econometría Curso: 3º Titulación: Dirección de Empresas y Estudios Jurídicos Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Elena Abascal Fernández Objetivos: Introducir al estudiante en el estudio de la inferencia estadística, diseño de experimentos y análisis de regresión. Utilizar la estadística para la resolución de problemas económicos y del ámbito empresarial con ayuda del paquete estadístico: SPSS Programa: – Introducción a la inferencia estadística. – Estimación paramétrica. – Estimación por intervalos. – Contrastes de hipótesis. – Contrastes no paramétricos. – Diseño de experimentos. – Introducción al modelo de regresión lineal simple. Prácticas: Resolución de problemas mediante el uso del paquete estadístico SPSS . Bibliografía: Newbold, P. (1996): Estadística para los Negocios y la Economía. Editorial Prentice Hall. Peña, D. (1994): Modelos Lineales y Series Temporales, vol. 2. Alianza Universal Textos, 2ª edición revisada. Ruiz Maya, L. y Martín Pliego, F. J. (1995): Estadística II. Inferencia. Editorial AC Criterios de evaluación: Se propondrán ejercicios para cada tema y su correcta realización se tendrá en cuenta en la calificación final. Un examen final escrito con preguntas sobre aspectos teóricos y prácticos de la asignatura. Otra información de interés: Utilidad profesional en la obtención y análisis de la información. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 51 Asignatura: 31401 Econometría Curso: 4º Titulación: Dirección de Empresas y Estudios Jurídicos Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 6 Prácticos: 3 Créditos total:9 Profesores:Sagrario Gómez Elvira Rosa Blanco Gómez Objetivos: El objetivo de la asignatura es el estudio de estructuras que permitan analizar las propiedades y características de una variable económica utilizando como causas explicativas otras variables económicas. Programa: – Introducción – El modelo lineal simple (MLS) – El modelo lineal general (MLG) – Transformaciones del MLG – Inferencia y Predicción en el MLG – Problemática derivada del incumplimiento de hipótesis: heteroscedasticidad, autocorrelación, multicolinealidad. Prácticas: Las prácticas constituyen una parte fundamental del curso, se imparten en las aulas de informática. Se utiliza el paquete estadístico SPSS con apoyo del MATLAB. Bibliografía: Greene, W. H. (1998): Análisis Económetrico. Editorial Prentice Hall. Novales, A. (1993): Econometría. Editorial McGraw Hill. Uriel, E. y Otros (1990): Econometría. El Modelo Lineal. Editorial A.C. Criterios de evaluación: Se valorará: – Trabajo del estudiante a lo largo del cuatrimestre. – Examen escrito. – Examen en ordenador. Otra información de interés: Requisitos: conocimientos estadísticos correspondientes a cursos anteriores de la titulación. Utilidad posterior: profesional o investigación. 52 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 31508 Análisis Multivariante Curso: 5º Titulación: Dirección de Empresas y Estudios Jurídicos Cuatrimestre: 2º Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores:Sagrario Gómez Elvira Rosa Blanco Gómez Objetivos: Dar a conocer a los estudiantes los principales conceptos teóricos y aplicaciones prácticas de diversas técnicas estadísticas de tratamiento de datos multidimensionales, dando especial importancia a: aspectos que resuelve cada técnica, tipo de datos a utilizar e interpretación de resultados. Programa: – Introducción al análisis multivariante. – Análisis de la varianza. – Análisis factorial. Análisis de componentes principales. – Análisis factorial de correspondencias. – Análisis de discriminante. – Análisis cluster y otras técnicas. Prácticas: En ordenador, al menos una sesión práctica para cada técnica. Paquete SPSS. Bibliografía: Dillon-Goldstein (1984): Multivariate Análisis. Ed. Wiley. Hair, J.F.; Anderson, R.E.; Tatham, R.L. y Black, W.C. (1999): Análisis Multivariante. E. Prentice Hall. Peña, Daniel (2002): Análisis de Datos Multivariantes. Ed. McGraw-Hill. Criterios de evaluación: Se valorará: – Trabajo del estudiante a lo largo del cuatrimestre. – Examen escrito. – Examen en ordenador. Otra información de interés: Requisitos: Conocimientos estadísticos correspondientes a cursos anteriores de la titulación. Los métodos de análisis de datos sirven de ayuda a la toma de decisiones. Utilidad en investigación. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 53 Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y Telecomunicación Ingeniería Industrial Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 35302 Métodos Estadísticos de la Ingeniería 3º 2º Troncal 35403 Optimización Lineal y no Lineal 35410 Fiabilidad de Componentes y Sistemas 35419 Métodos Cuantitativos de Organización Industrial 4º 1º 4º 4º Grupos Estudiantes Profesores T. P. 9 2 4 112 Troncal 6 2 5 114 M. Dolores Ugarte Martínez Ana Fermández Militino Tomás Goicoa Mangado Cristina Azcárate Camio 2º Optativa 6 1 3 56 Fermín Mallor Giménez 2º Optativa 6 1 1 22 Fermín Mallor Giménez Ingeniería de Telecomunicación Código Asignatura 32206 Estadística Curso 2º Cuatr. Carácter Anual Obligatoria Créditos 9 Grupos T. P. 1 2 Estudiantes 48 Profesores M. Dolores Ugarte Martínez Blanca Palacios Navarro Tomás Goicoa Mangado Ingeniería Técnica Industrial Mecánica Código Asignatura 33205 Métodos Estadísticos de la Ingeniería 33209 Técnicas Estadísticas de control de la Producción Curso Cuatr. Carácter Créditos 2º 1º Troncal 2º 2º Optativa Grupos Estudiantes T. P. 7,5 2 2 142 6 1 3 75 Profesores Javier Faulín Fajardo Yolanda Lacasta Remón Miren Portilla Manjón 54 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Ingeniería Técnica Industrial Eléctrica Código Asignatura 34203 Métodos Estadísticos de la Ingeniería 34209 Técn. Estad. Control de la Producción Curso Cuatr. Carácter Créditos 2º 1º Troncal 2º 2º Optativa Grupos Estudiantes Profesores T. P. 7,5 2 3 74 Henar Urmeneta Martín-Ca. 6 1 2 54 Miren Portilla Manjón Ingeniería Técnica de Comunicación, Imagen y Sonido Código Asignatura 41101 Estadística Curso Cuatr. Carácter Créditos 1º 2º Troncal 9 Grupos T. P. 1 3 Estudiantes 93 Profesores José Antonio Moler Cuiral Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Código Asignatura 40111 Estadística Curso Cuatr. Carácter Créditos 1º 1º Obligatoria 6 Grupos T. P. 2 5 Estudiantes 132 Profesores Blanca Palacios Navarro Tomás Goicoa Mangado Francisco Ballestín González Ingeniería en Informática. 2º ciclo Código Asignatura 53506 Fiabilidad de Componentes y Sistemas Curso Cuatr. Carácter Créditos 4º 2º Optativa 6 Grupos T. P. 1 2 Estudiantes 1 Profesores Fermín Mallor Giménez Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 55 Asignatura: 35302 Métodos Estadísticos de la Ingeniería Curso: 3º Titulación: Ingeniería Industrial Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 6 Prácticos: 3 Créditos total:9 Profesores:M. Dolores Ugarte Martínez Ana Fernández Militino Tomás Goicoa Mangado Objetivos: Introducir la probabilidad y la estadística y enfatizar técnicas y aplicaciones útiles en ingeniería industrial Introducir al alumno en la utilización de software estadístico avanzado. Programa: – Estadística descriptiva. – Probabilidad. Variables aleatorias univariantes y multivariantes – Distribuciones discretas y continuas. – Muestreo y distribuciones asociadas al muestreo. – Estimación paramétrica. – Intervalos de confianza. – Contrastes de hipótesis paramétricos. – Métodos no paramétricos. – Diseño de experimentos. – Regresión lineal. – Resolución de problemas con los paquetes estadísticos S-PLUS y R. Prácticas: Parte de la asignatura se dedicará a la realización de prácticas con ordenador, donde se utilizarán los paquetes estadísticos S-PLUS y R. 56 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Ugarte, M.D. y Militino, A.F. (2002). Estadística Aplicada con S-PLUS. Segunda Edición Revisada. Edita: Universidad Pública de Navarra. 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. Scheaffer, R.L. y McClave, J.T. (1993). Probabilidad y Estadística para Ingeniería. Grupo Editorial Iberoamérica. Criterios de evaluación: Exámenes escritos teórico-prácticos, realización de las prácticas, realización de ejercicios propuestos en clase, participación en clase. Otra información de interés: Formación básica para el estudio del análisis estadístico del control de calidad, fiabilidad de componentes y sistemas, análisis de datos, programación e investigación. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 57 Asignatura: 35403 Optimización Lineal y no Lineal Curso: 4º Titulación: Ingeniería Industrial Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Cristina Azcárate Camio Objetivos: 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 el funcionamiento de un sistema industrial. El alumno será capaz de reconocer distintos problemas en el contexto de la Ingeniería Industrial, plantear dichos problemas mediante modelos de programación matemática, resolverlos utilizando programas informáticos de optimización, así como interpretar y valorar los resultados. Programa: – Introducción a las técnicas de optimización. Fundamentos matemáticos de la programación lineal. Introducción a la programación lineal. Método del simplex. – Dualidad. Análisis postóptimo y programación paramétrica. Problemas de transporte. Programación entera. Programación multiobjetivo. Optimización no lineal sin restricciones. Optimización no lineal con restricciones. Aplicaciones y paquetes informáticos de optimización. Prácticas: Los modelos que se estudian en esta asignatura se ilustrarán con ejemplos prácticos y con la discusión de situaciones reales en el contexto de la Ingeniería Industrial. Parte de la asignatura se dedicará a la realización de prácticas de ordenador en las que el alumno aprenderá a utilizar paquetes informáticos de optimización. 58 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Anderson, D.; Sweeney, D.; Williams, T. (2000): An introduction to Management Science: Qquantitative Approaches to Decision Making. West Publishing Company, 9ª Ed. Avriel, M. y Golany, B. (1996). Mathematical Programming for Industrial Engineers. Marcel Dekker. Bazaraa, M.S.; Sherali,H.D.; Shetty, C.M. (1993): Nonlinear Programming. Theory and Algorithms. Wiley, 7ª Ed. Hillier, F.S.; Lieberman, G. (2002): Introducción a la Investigación de Operaciones. Editorial MacGraw Hill, 7ª edición. Lawrence, A.L. y Pasternack, B.A. (2002): Applied Management Science. A Computer Integrated Approach for Decision Making. Ed. Wiley Luenberger, D. E. (1989): Programación Lineal y no Lineal. Editorial Addison-Wesley, Iberoamericana. Ozan, T. (1986): Applied Mathematical Programming in Production and Engineering Management. Prentice Hall. Ríos Insua, S. (1988): Investigación Operativa. Optimización. Centro de Estudios Ramón Areces. Romero, C. (1993): Teoría de la Decisión Multicriterio: Conceptos, Técnicas y Aplicaciones. Alianza Editorial. Taha, H.A. (1992): Operations Research. an Introduction. McMillan Publishing Company. (Existe versión en Español). Winston, W.L. (1994): Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. Grupo Editorial Iberoamérica. 2ª Ed. (versión original en inglés del año 1991) Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará mediante un examen final teórico-práctico con la ayuda del ordenador. Con un grupo reducido de alumnos, se trabajará la asignatura implantando las orientaciones e inovaciones metodológicas del Espacio Europeo de Educación Superior. En este grupo, la forma de trabajo y la evaluación serán diferentes. Todos los detalles se concretarán con los alumnos que voluntariamente quieran participar en este proyecto. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 59 Asignatura: 35410-53506 Fiabilidad y Componentes de Sistemas Curso: 4º Titulación: Ingeniería Industrial Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Fermín Mallor Giménez Objetivos: Este curso pretende proporcionar al estudiante los métodos básicos de análisis e interpretación de datos de fiabilidad y del control estadístico de la calidad de la producción propios del ingeniero responsable de la fiabilidad y calidad del producto. Para ello se presentarán técnicas clásicas del análisis de datos de fiabilidad y del control de la producción, complementadas con métodos gráficos y otras técnicas más novedosas. Al finalizar el curso el estudiante deberá ser capaz de evaluar la fiabilidad de un producto y de controlar la calidad de un proceso mediante el correspondiente análisis de datos utilizando el paquete informático MINITAB. Programa: – Análisis de datos de fiabilidad. - Modelos paramétricos en fiabilidad. - Introducción al análisis de datos con variables explicativas. - Fiabilidad de sistemas. - Control estadístico de la calidad. Prácticas: Las técnicas que se estudian en esta asignatura se ilustrarán con ejemplos que utilizan datos reales. Parte de la asignatura se dedicará a la realización de prácticas en el ordenador en las que el estudiante aprenderá a analizar datos de fiabilidad y a realizar un control del proceso de producción utilizando el paquete informático Minitab. Práctica 1. Introducción al paquete informático Minitab. Estimación no paramétrica. Práctica 2. Construcción de gráficos de probabilidad. Práctica 3. Estimación paramétrica por máxima verosimilitud. Prácticas 4, 5 y 6. Análisis de regresión y test de vida acelerados. Prácticas 7 y 8. Gráficos de control por variables. Práctica 9. Análisis de la capacidad de un proceso. Práctica 10. Revisión. 60 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Evans, R. E.; Lindsay, W. (2000): Administración y control de la calidad. International Thomson Editores. Montgomery, D. C. (2001): Design and Analysis of Experiments. Ed. Wiley. Meeker, W. Q.; Escobar, L. A. (1998): Statistical Methods for Reliability Data. Ed Wiley. Hoyland, A.; Rausand, M. (1994): System Reliability Theory. Models and Statistical Methods. Ed. Wiley. Sols, A. (2000): Fiabilidad, Mantenibilidad, Efectividad. Ed. Universidad Pontificia de Comillas. Criterios de 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 40 minutos. Además, se valorará la realización voluntaria de trabajos durante el curso, que 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 adicionales 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. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 61 Asignatura: 35419 Métodos Cuantitativos de Organización Industrial Curso: 4º Titulación: Ingeniería Industrial Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 3 Créditos total:6 Profesores: Fermín Mallor Giménez Objetivos: 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 el desempeño de un proceso productivo o de servicios. Esto facilita fundamentar cuantitativamente la toma de decisiones a nivel estratégico sobre la organización del trabajo y el dimensionado de la capacidad productiva o de servicios. El objetivo de la asignatura es que el estudiante adquiera los conocimientos suficientes de modelos de colas y sobre todo de simulación que le permitan modelar y analizar problemas complejos de organización en el ámbito industrial y de los servicios. Programa: – Investigación operativa. Modelos de colas – Simulación. Generación artificial de aleatoriedad – Simulación de sistemas. – Introducción a la optimización con simulación. – Introducción a otras técnicas de organización industrial. Prácticas: Los modelos que se estudian en esta asignatura se ilustrarán con ejemplos prácticos y con la discusión de situaciones reales en el campo empresarial, industrial y de la administración. La impartición de fundamentos teóricos se complementará con la realización de prácticas en el ordenador en las que se resolverán problemas y casos más complejos utilizando programas de simulación, ARENA y de colas, qts. 62 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Altiok, T.; Melamed, B. (2001): Simulation Modeling and Analysis with ARENA. Ciber Research, Inc. Anderson, D.; Sweeney, D.; Williams, T. (1997): An introduction to Management Science: Quantitative Approaches to Decision making, West Publishing Company. 8ª Ed. Barceló, J. (1996): Simulación de Sistemas Discretos. Isdefe. Díaz, Glover y otros (1996): Optimización Heurística y Redes Neuronales. Editorial Paraninfo. Fishman, G.S. (1996): Monte Carlo: Concepts, Algorithms and Applications. Springer. Gross, D.; Harris, C.M. (1998): Fundamentals of Queueing Theory. Wiley, 3ª Ed. Hillier, F.S.; Lieberman, G.J. (1997): Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw Hill. Kelton, W.D.; Sadowsky, R.P.; Sadowsky, D.A. (2001): Simulation with ARENA. 2ª edición McGraw-Hill. Law, A. M.; Kelton, W. D. (2000): Simulation Modelling and Analysis. MacGraw Hill, 3ª edición. Russell, R.S.; Taylor, B.W. (2006): Operations Management. Wiley. 5ª Ed. Winston, W.L. (1994): Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. Grupo Editorial Iberoamérica. 2ª Ed. (versión original en inglés del año 1991). Criterios de 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 40 minutos. Este examen tendrá un peso del 50% en la calificación final. Además, el estudiante realizará trabajos de simulación, ejercicios y lecturas comentadas durante el curso. La valoración de estas tareas complementarias aportará el 50% de la calificación final. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 63 Asignatura: 32206 Estadística Curso: 2º Titulación: Ingeniería de Telecomunicación Cuatrimestre: Anual Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 6 Prácticos: 3 Créditos total:9 Profesores:M. Dolores Ugarte Martínez Blanca Palacios Navarro Tomás Goicoa Mangado Objetivos: Introducir al estudiante en el estudio de la probabilidad y la inferencia estadística y enfatizar técnicas y aplicaciones útiles en la ingeniería de telecomunicaciones. Presentar al estudiante un software estadístico avanzado. Programa: – Estadística descriptiva. – Probabilidad. Variables aleatorias univariantes y multivariantes – Distribuciones discretas y continuas. Introducción a los procesos estocásticos. – Muestreo y distribuciones asociadas al muestreo. – Estimación paramétrica. – Intervalos de confianza. – Contrastes de hipótesis paramétricos. – Métodos no paramétricos. – Introducción al diseño de experimentos. – Introducción a la regresión lineal. – Resolución de problemas con los paquetes estadísticos S-PLUS y R. Prácticas: Realización de prácticas con los paquetes estadísticos S-PLUS y R. 64 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Ugarte, M. D. y Militino A.F. (2002): Estadística Aplicada con S-PLUS (2ª edición revisada). Edita: Universidad Pública de Navarra, Pamplona. Montgomery, D., Runger, G. and Hubele, N.F. (1998): Engineering Statistics. John Wiley and Sons. Papoulis, A. (1991): Probability, Random Variables, and Stochastic Processes. Third Edition. McGraw-Hill. Scheaffer, R.L. y McClave, J.T. (1993): Probabilidad y Estadística para Ingeniería. Grupo Editorial Iberoamérica. Yates, R.D. y Goodman, D.J. (2005): Probability and Stochastic Processes. A Friendly Introduction for Electrical and Computer Engineers. John Wiley and Sons. Criterios de evaluación: Examen teórico-práctico, realización de prácticas y ejercicios propuestos en clase, asistencia y participación en clase. Otra información de interés: Requisitos matemáticos básicos: métodos de integración, derivación y cálculo matricial. Formación básica para el estudio pormenorizado de la teoría de las señales aleatorias, análisis de datos, programación e investigación. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 65 Asignatura: 33205 Métodos Estadísticos de la Ingeniería Curso: 2º Titulación: Ingeniería Técnica Industrial Mecánica Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 4,5 Prácticos: 3 Créditos total:7,5 Profesores:Javier Faulín Fajardo Yolanda Lacasta Remón Objetivos: Iniciar al estudiante en los conocimientos de la estadística utilizada en Ingeniería. Programa: – Introducción a la Estadística. – Introducción a la Estadística descriptiva. – Fenómenos y sucesos aleatorios. – El concepto de probabilidad. – Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad. – Algunos modelos de distribuciones de probabilidad de tipo discreto. – Algunos modelos de distribuciones de probabilidad de tipo continuo. – Estimación puntual. – Inferencia estadística para una sola muestra. – Inferencia estadística para dos muestras. – Pruebas de bondad del ajuste y análisis de tablas de contingencia. Algunos tests no paramétricos. Prácticas: Habrá cuatro días de prácticas con el paquete estadístico Minitab 14 con objeto de poner en práctica los conocimientos adquiridos en las clases teóricas. Aunque los días de prácticas están sujetos a posibles variaciones. Bibliografía: Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (2003): Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. Ed. Limusa. Quesada, V., Isidoro, A. y López, L.A. (1996): Curso y Ejercicios de Estadística. Ed. Alhambra. Casas Sánchez, J.M., García Pérez, C., Rivera Galicia, L.F., y Zamora Sanz, A. I. (1997): Problemas de Estadística. Ed. Pirámide. 66 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Criterios de evaluación: El procedimiento habitual para superar la asignatura es el siguiente: 1) Superar el examen final que tendrá lugar en Febrero 2007. 2)Entrega de las prácticas de la asignatura. Esta entrega tiene carácter obligatorio para todos los alumnos y debe hacerse en el despacho del profesor. Es necesario para ello apuntarse a la lista de entrega de prácticas del grupo correspondiente. 3)Realización de trabajos o ejercicios voluntarios realizados a propuesta del profesor. Esta parte de la evaluación tiene carácter voluntario. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 67 Asignatura: 33209 Técnicas Estadísticas del Control de la Producción Curso: 2º Titulación: Ingeniería Técnica Industrial Mecánica Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 4,5 Prácticos: 1,5 Créditos total:6 Profesores: Miren Portilla Manjón Objetivos: El objetivo principal de esta asignatura es dar a conocer las herramientas estadísticas más comunes utilizadas en la Mejora de la Calidad en Procesos Industriales, durante sus tres fases: 1) Diseño y desarrollo, 2) Producción y 3) Inspección. Para ello, el contenido de la asignatura se divide en tres bloques, el primero dedicado al Control Estadístico de Procesos (CEP) realizado mediante diagramas de control durante la etapa de fabricación del producto; el segundo se enfoca hacia las técnicas de muestreo de aceptación realizado en la etapa de inspección en almacén, es decir, en la post-producción y antes de su envío al cliente; y, finalmente, en el tercer bloque se describen técnicas básicas de diseño de experimentos, como análisis de la varianza y diseños factoriales, utilizados en las etapas previas a la producción, es decir, en la de Diseño del producto. Programa: – Control estadístico de procesos (SPC). – Muestreo para aceptación. – Diseño de experimentos. Prácticas: Las clases teóricas se impartirán con el apoyo de la proyección de transparencias, con contenido tanto teórico como ejemplos y resultados de MINITAB, complementadas con ejemplos y desarrollos en pizarra. Para cada tema se propondrá un listado de ejercicios, algunos de los cuales se resolverán en clase y otros serán a resolver por los estudiantes. Las clases prácticas se realizarán en las aulas de informática, con dos alumnos como máximo por ordenador, con el programa MINITAB. Se realizarán tres prácticas sobre los procedimientos para control estadístico de procesos (Gráficos de control para variables y atributos y Capacidad), a partir de finales de marzo y en semanas sucesivas, y dos prácticas más sobre diseño de experimentos al final del cuatrimestre. 68 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Hansen, B.L.; Ghare, P.M. (1989): Control de Calidad:Teoría y Aplicaciones. Díaz de Santos, D.L. (En bibliteca: 6 en alumnos y 3 en 2º piso) Montgomery, D.C. (2004): Control Estadístico de la Calidad. Limusa-Wiley (En biblioteca: 4 en alumnos y 1 en 2º piso de la edición de 1991, Grupo Editorial Iberoamérica). Prat Bartés, A; Tort-Martorell, X.; Grima, P.; Pozueta, L. (1997): Métodos Estadísticos: Control y Mejora de la Calidad. Edicions UPC. (En biblioteca ejemplares de 1997: 1 en 2º piso, de 1995: 2 en alumnos y de 1994: 1 en 2º piso) Criterios de evaluación: La evaluación se realizará mediante tres parciales, uno por cada tema, en fechas a convenir con los estudiantes (aproximadamente a primeros de abril, a mediados de mayo y a primeros de junio) y un examen final de la asignatura en la fecha designada por la Escuela. Tanto los exámenes parciales como el final se realizarán por escrito y consistirán en la resolución de problemas o ejercicios y en la interpretación de resultados obtenidos con MINITAB. Se tendrá en cuenta la asistencia a prácticas. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 69 Asignatura: 34203 Métodos Estadísticos de la Ingeniería Curso: 2º Titulación: Ingeniería Técnica Industrial Eléctrica Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 4,5 Prácticos: 3 Créditos total:7,5 Profesores: Henar Urmeneta Martín-Calero Objetivos: Conocer los elementos más elementales que un ingeniero debe poseer acerca de los modelos discreto y continuo de probabilidad, con un nivel suficiente para comprender sus aplicaciones. En este sentido se pretende dar a conocer la probabilidad no sólo como herramienta necesaria para la estadística sino como método propio para aplicaciones en el campo de la ingeniería, como pueden ser, entre otras, estudios de fiabilidad de sistemas y el análisis de imágenes. También se pretende llegar a conocer los elementos fundamentales de la Estadística Inferencial: las variables aleatorias muestrales y su uso en la construcción de Intervalos de Confianza. Programa: – Introducción a la probabilidad. – Modelos dinámicos. – Variables aleatorias discretas. – Vectores aleatorios discretos. – Variables aleatorias continuas. – Introducción a la inferencia. Prácticas: La mayor parte de las prácticas serán clases de problemas en el aula habitual. En estas clases se dará oportunidad a que los alumnos salgan a la pizarra a presentar soluciones a problemas planteados por la profesora y así establecer una discusión que será evaluable para la nota. 70 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Víctor Hernández y otros (2002). Introducción al Cálculo de Probabilidades. Ediciones Académicas SA. Freund J.E. y otros (2000). Estadística Matemática con Aplicaciones. Prentice Hall. Montgomery, D. y Runger, G. (2002). Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería. Limusa Wiley. Velasco, G. y Wisniewski, P. (2001): Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Ed. Limusa Wiley. Walpole, R. y otros (1998). Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Prentice Hall. Criterios de evaluación: La evaluación se hará mediante la nota un examen al final del cuatrimestre más la nota de asistencia y la que se consiga en la clase de prácticas donde se discutirán problemas que hagan los alumnos en la pizarra. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 71 Asignatura: 34209 Técnicas Estadísticas del Control de la Producción Curso: 2º Titulación: Ingeniería Técnica Industrial Eléctrica Cuatrimestre: 2º Tipo: Optativa Créditos: Teóricos: 4,5 Prácticos: 1,5 Créditos total:6 Profesores: Miren Portilla Manjón Objetivos: El objetivo principal de esta asignatura es dar a conocer las herramientas estadísticas más comunes utilizadas en la Mejora de la Calidad en Procesos Industriales, durante sus tres fases: 1) Diseño y desarrollo, 2) Producción y 3) Inspección. Para ello, el contenido de la asignatura se divide en tres bloques, el primero dedicado al Control Estadístico de Procesos (CEP) realizado mediante diagramas de control durante la etapa de fabricación del producto; el segundo se enfoca hacia las técnicas de muestreo de aceptación realizado en la etapa de inspección en almacén, es decir, en la post-producción y antes de su envío al cliente; y, finalmente, en el tercer bloque se describen técnicas básicas de diseño de experimentos, como análisis de la varianza y diseños factoriales, utilizados en las etapas previas a la producción, es decir, en la de Diseño del producto. Programa: – Control estadístico de procesos (SPC). – Muestreo para aceptación. – Diseño de experimentos. Prácticas: Las clases teóricas se impartirán con el apoyo de la proyección de transparencias, con contenido tanto teórico como ejemplos y resultados de MINITAB, complementadas con ejemplos y desarrollos en pizarra. Para cada tema se propondrá un listado de ejercicios, algunos de los cuales se resolverán en clase y otros serán a resolver por los estudiantes. Las clases prácticas se realizarán en las aulas de informática, con dos alumnos como máximo por ordenador, con el programa MINITAB. Se realizarán tres prácticas sobre los procedimientos para control estadístico de procesos (Gráficos de control para variables y atributos y Capacidad), a partir de finales de marzo y en semanas sucesivas, y dos prácticas más sobre diseño de experimentos al final del cuatrimestre. 72 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Hansen, B.L.; Ghare, P.M. (1989): Control de Calidad: Teoría y Aplicaciones. Díaz de Santos, D.L. (En bibliteca: 6 en alumnos y 3 en 2º piso) Montgomery, D.C. (2004): Control Estadístico de la Calidad. Limusa-Wiley (En biblioteca: 4 en alumnos y 1 en 2º piso de la edición de 1991, Grupo Editorial Iberoamérica). Prat Bartés, A; Tort-Martorell, X.; Grima, P.; Pozueta, L. (1997): Métodos Estadísticos: Control y Mejora de la Calidad. Edicions UPC. (En biblioteca ejemplares de 1997: 1 en 2º piso, de 1995: 2 en alumnos y de 1994: 1 en 2º piso) Criterios de evaluación: La evaluación se realizará mediante tres parciales, uno por cada tema, en fechas a convenir con los estudiantes (aproximadamente a primeros de abril, a mediados de mayo y a primeros de junio) y un examen final de la asignatura en la fecha designada por la Escuela. Tanto los exámenes parciales como el final se realizarán por escrito y consistirán en la resolución de problemas o ejercicios y en la interpretación de resultados obtenidos con MINITAB. Se tendrá en cuenta la asistencia a prácticas. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 73 Asignatura: 40111 Estadística Curso: 1º Titulación: Ingeniería Técnica de Telecomunicación, Imagen y sonido Cuatrimestre: 1º Tipo: Obligatoria Créditos: Teóricos: 4,5 Prácticos: 1,5 Créditos total:6 Profesores:Blanca Palacios Navarro Tomás Goicoa Mangado Francisco Ballestín González Objetivos: Introducir la probabilidad y la estadística y enfatizar técnicas y aplicaciones útiles en ingeniería de telecomunicación. Introducir al estudiante en la utilización de software estadístico. Programa: – Estadística descriptiva. – Probabilidad y variables aleatorias univariantes y multivariantes – Distribuciones discretas y continuas. – Muestreo y distribuciones asociadas al muestreo. – Estimación paramétrica. – Intervalos de confianza. – Contrastes de hipótesis paramétricos. – Análisis de la varianza – Modelo de regresión lineal simple. – Resolución de problemas con los paquetes estadísticos S-PLUS y R. Prácticas: Realización de prácticas de ordenador con los paquetes estadísticos S-PLUS y R. Bibliografía: Ugarte, M.D. y Militino, A.F. (2002). Estadística Aplicada con S-PLUS. Segunda Edición Revisada. Edita: Universidad Pública de Navarra. Devore, J.L. (2004). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences. 6th Edition. Thomson-Brooks Cole. Scheaffer, R.L. y McClave, J.T. (1993). Probabilidad y Estadística para Ingeniería. Grupo Editorial Iberoamérica. Criterios de evaluación Exámenes escrito teórico-práctico, examen práctico con ordenador, realización de las prácticas, realización de ejercicios propuestos en clase, participación en clase. 74 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 41101 Estadística 1º Curso: Ingeniería Técnica en Informática de Gestión Titulación: Cuatrimestre: 2º Troncal Tipo: Créditos: Teóricos: 4,5 Prácticos: 4,5 Créditos total:9 Profesores: José Antonio Moler Cuiral Objetivos: Se persigue que el estudiante: • a dquiera conocimientos básicos sobre Estadística Descriptiva (Análisis de datos), Probabilidad y Métodos estadísticos aplicados (Inferencia Estadística) • aprenda a aplicar las técnicas estadísticas en la Ingeniería, para lo que se propondrán situaciones relativamente próximas a casos reales. • analice bases de datos mediante paquetes estadísticos. Programa: – Introducción a la estadística. – Estadística descriptiva. – Probabilidad – Variables aleatorias. – Distribuciones discretas y continuas. – Variables aleatorias bidimensionales. – Muestreo y distribuciones asociadas al muestreo. – Inferencia estadística. Bibliografía: Quesada, V., Isidoro, A., López, L.A. (1982): Curso y ejercicios de Estadística. Editorial Alambra. De la Horra Navarro, J. (2003): Estadística Aplicada. Editorial Diaz de Santos. Martín Pliego, F.J.; Ruiz Maya, L. (1995): Estadística I: Probabilidad. Editorial A.C. Martín Pliego, F.J.; Ruiz Maya, L. (2001): Estadística II: Inferencia. Editorial A.C. Casas Sánchez, J.M.; García Pérez, C.; Rivera Galicia, L.F.; Zamora Sanz, A.I.(1986): Problemas de Estadística Descriptiva, Probabilidad e Inferencia. Editorial Pirámide. Milton, J.S.; Arnold, J.C. (2004): Probabilidad y Estadística. Editorial MacGraw Hill. Portilla, M., Eraso, S., Galé, C., García, I., Moler, J.A. y Palacios, M.B. (2003): Manual práctico del paquete estadístico SPSS para Windows. Universidad Pública de Navarra, Segunda Edición Revisada Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará en dos partes: habrá un examen escrito teórico-práctico y otro ante ordenador personal. La realización de las prácticas con ordenador es obligatoria. La falta de asistencia a alguna de las sesiones prácticas se sustituirá por la entrega de una memoria de dichas prácticas. Se propondrán métodos para contabilizar en la calificación final el trabajo personal del estudiante durante el curso y su participación en clase. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 75 Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos Ingeniería Agronómica Código Asignatura 36201 Estadística Curso Cuatr. Carácter Créditos 2º 2º Troncal 9 Grupos T. P. 1 2 Estudiantes 57 Profesores Ana Fernández Militino Blanca Palacios Navarro Ingeniería Técnia Agrícola Código Asignatura 60110 Estadística Curso Cuatr. Carácter Créditos 1º 1º Troncal 4,5 Grupos T. P. 2 0 Estudiantes 144 Profesores Miguel Amézqueta Elías 68111 66109 76 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 36201 Estadística Curso: 2º Titulación: Ingeniería Agronómica Cuatrimestre: 2º Tipo: Troncal Créditos: 9 Teóricos: 6 Prácticos: 3 Créditos total:9 Profesores:Ana Fernández Militino Blanca Palacios Navarro Programa: – Estadística descriptiva. – Probabilidad y variables aleatorias. – Distribución de probabilidad. – Introducción a la inferencia estadística. – Estimación paramétrica y por intervalos. – Contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos. – Diseño de experimentos agronómicos. – Regresión lineal. Prácticas: Realización de prácticas con el paquete estadístico S-PLUS y R. Bibliografía: Ugarte, M. D. y Militino, A. F. (2002). Estadística Aplicada con S-PLUS. 2ª Ed. Revisada. Edita: Universidad Pública de Navarra. Petruccelli, J. D., Nandram, B., Chen, M. (1999). Applied Statistics for Engineers and Scientists. Prentice-Hall. Criterios de evaluación: Examen teórico escrito y examen práctico con ordenador. Realización de las prácticas y ejercicios propuestos. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 77 Asignatura: 60110-68111-66109 Estadística Curso: 1º Titulación: Ingeniería Técnica Agrícola Cuatrimestre: 1º Tipo: Troncal Créditos: Teóricos: 3 Prácticos: 1,5 Créditos total:4,5 Profesores: Miguel Amézqueta Elías Objetivos: Se pretende que el alumno de I.T.A. adquiera unos conocimientos básicos sobre Estadística Descriptiva (Análisis de datos), Probabilidad y Métodos estadísticos aplicados (Inferencia Estadística) para su aplicación posterior. Trataremos de responder a situaciones relativamente próximas a las reales, con el fin de que se puedan entender y comprobar las aplicaciones de la Estadística en el medio agrícola. Pretendemos con ello motivar al alumno en su estudio. En la actualidad, los datos recogidos de una población para el estudio de alguna característica se prestan al análisis computerizado. Por ello, también es importante conocer el uso y la posibilidad de interpretar resultados a partir de un paquete estadístico. Realizaremos tres prácticas con S-PLUS o con la versión libre R por su aplicación en investigación médica. Programa: – Estadística descriptiva. – Probabilidad. – Variables aleatorias. – Introducción a la inferencia estadística. Prácticas: Realización voluntaria de tres prácticas (referidas a temas básicos de la asignatura, como pueden ser: descriptivos, gráficos, regresión lineal y análisis de la varianza) sobre el PC con el paquete estadístico S-PLUS o con la versión libre R. Manual de referencia: Estadística Aplicada con S-PLUS, M. Dolores Ugarte y Ana Fernández Militino. Universidad Pública de Navarra. 78 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Bibliografía: Quesada, V.; Isidoro, A.; López, L.A. (1982): Curso y ejercicios de estadística. Editorial Alambra. De la Horra Navarro, J. (2003): Estadística Aplicada. Editorial Díaz de Santos. Martín Pliego, F.J.; Ruiz-Maya, L.(1995): Estadística I: Probabilidad. Editorial A.C. Martín Pliego, F.J., Ruiz Maya, L.(2001): Estadística II: Inferencia . Editorial A.C. Fernández Militino, A., Gómez, S., Aldaz, G. (1994): Problemas Resueltos y Aplicaciones de la Estadística. UNED (Centro Asociado de Pamplona). Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará mediante un examen escrito teórico-práctico, se puntuará sobre 10. La calificación del examen se verá incrementada en un punto como máximo por la entrega voluntaria de los ejercicios propuestos y la realización de una memoria sobre las prácticas realizadas en el PC. Utilidad posterior: La interpretación de muchas de las investigaciones en Ingeniería depende cada vez más de los métodos estadísticos. Se espera que el Ingeniero comprenda y ayude a implantar las técnicas estadísticas del control de calidad en el medio agro-alimentario. Los métodos estadísticos están ampliamente implantados en el mundo de la ingeniería, administración, banca, seguros y servicios en general. La información numérica de los datos extraídos son fundamentales en la toma de decisiones en un entorno de incertidumbre, donde siempre hay espacio para el debate acerca de cómo analizar correctamente un conjunto de datos. Los conocimientos adquiridos serán de gran utilidad en estudios posteriores, bien sea de postgrado, ingeniería superior o desarrollo de proyectos. Y por supuesto, en todo lo que tenga que ver con la investigación agropecuaria. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 79 Asignaturas específicas de Libre Elección y de Campus Virtual Compartido Asignaturas de Libre Elección Código Asignatura Curso Cuatr. Carácter Créditos 81585 Toma de decisiones en la e-empresa 2º CVC (G9) 88322 Logística y transporte en el ámbito industrial 1º Libre Elecc. Grupos Estudiantes T. P. 6 1 1 10 6 1 0 50 Profesores Javier Faulín Fajardo Cristina Azcárate Camio Fernando Lera (Dpto. de Economía) Javier Faulín Fajardo Jorge San Miguel Indurain (Dpto. Ing. Mecánica) 80 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 81585 Toma de decisiones en la Empresa Titulación: Cuatrimestre: 2º Tipo: Campus Virtual Compartido G9 Créditos: 6 Profesores:Javier Faulín Fajardo Cristina Azcárate Camio Fernando Lera López (Departamento de Economía) Objetivos: Que el alumno tenga un conocimiento básico de las empresas de servicio y de las empresas virtuales, así como de su relación intrínseca dentro de la actividad económica. Ayudar a comprender al alumno la problemática de la toma de decisiones 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 Optimización Lineal, el Análisis de Colas y la Simulación. Mostrar al alumno la eficacia del método del caso para analizar las situaciones de diversas empresas virtuales y cómo tomar decisiones en situaciones de incertidumbre. Para ello, se propondrá al alumno que resuelva diversos casos prácticos en e-empresas. Programa: PARTE I: Métodos cuantitativos para las empresas de servicio y las e-empresas. PARTE II: Las empresas de servicio y las e-empresas: características y diseño. Bibliografía: Bertsimas, D. and Freund, R. M. (2000): Data, Models and Decisions. The Fundamentals of Management Science. South-Western College Publishing. Fitzsimmons, J.A. and Fitzsimmons, M.J. (2001): Service Management. Operations, Strategy and Information Technology. McGraw-Hill. Johnston, R., Chambers, S., Harland, C., Harrison, A. and Slack, N. (2003): Cases in Operations Management. Pitman Publising. Gross, D. and Harris, C.M. (1998): Fundamentals of Queuing Theory. Wiley. Hillier, F.S. and Hillier, M.S. (2003): Introduction to Management Science. A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets. McGraw-Hill-Irwin. Hillier, F.S. and Liebermann, G.J. (2001): Introduction to Operations Research. McGrawHill. Metters, R., King-Metters, K. y Pullman, M. (2003): Successful Service Operations Management. South-Western College Publishing. O’Brien, J. A. (2003): Introduction to Information Systems. Essential for the e-Business Enterprise. McGraw-Hill. Powell, S.G. y Baker, K.R. (2004): The Art of Modeling with Spreadsheets: Management Science, Spreadsheet Engineering, and Modeling Craft. Wiley. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 81 Criterios de evaluación: La evaluación de la asignatura se realizará teniendo en cuenta los siguientes criterios: (los pesos señalados son únicamente orientativos). 1.Participación (15%): La participación activa por parte de los alumnos/as en la asignatura será muy tenida en cuenta. Se contabilizarán las intervenciones de los alumnos en los foros de las asignaturas. 2.Progresión (20%): Se tendrá en cuenta el punto de partida de cada alumno/a, y su progresión en la asignatura correspondiente en función de su nivel de partida. 3.Realización y análisis de casos y ejercicios propuestos por los profesores (65%). La aplicación de las técnicas cuantitativas a casos de empresas reales permite mostrar el conocimiento real de la asignatura por parte del alumno. Esta es la parte más importante en el proceso de evaluación del alumno. Se pedirá que cada alumno realice dos casos prácticos y contarán para su realización de la ayuda del profesor. Estos dos casos prácticos son obligatorios para la superación de la asignatura. El profesor propondrá también ejercicios voluntarios de cada tema de la materia que servirán para ayudar a los alumnos en la preparación de los casos y también para mejorar la nota de los casos prácticos. 4.Examen en la Universidad local (permite control de identidad). Este examen pretende comprobar que es el alumno quien ha realizado todas las tareas anteriores y sirve para validar todo el proceso anterior. De esta forma sus posibles resultados son: Validación y No validación. En ciertos casos, los alumnos pueden ser eximidos de este examen (Ver epígrafe del Sistema de Evaluación) 82 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 88322 Logística y transporte en el ámbito industrial Titulación:Todas las Titulaciones de la E.T.S.I.I. y T.; E.T.S.I.A.; Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales y la titulación de Licenciado en Derecho y alumnos de los Programas de intercambio Erasmus y similares. Cuatrimestre: 1º Tipo: Libre Elección Créditos: 6 Profesores:Javier Faulín Fajardo Jorge San Miguel Indurain (Dpto. de Ingeniería Mecánica, Energética y de Materiales) Objetivos: Los contenidos de esta asignatura están pensados para que cualquier alumno universitario con conocimientos básicos de la realidad empresarial e industrial de Europa pueda cursarla sin dificultad. Programa: – Introducción – Alcance de la logística y sus actividades – Evolución de la logística – Objetivos de la función logística. La logística como factor de flexibilidad – Logística del producto y política de inventarios – Decisiones de transporte y tratamiento de pedidos – Tipos de logística – Visitas planificadas de la asignatura. Bibliografía: Ballou, R. H. (2004): Logística. Administración de la Cadena de Suministro. Ed. Pearson. México. Castán, J.A., Cabañero, C. y Núñez, A. (2000): La Logística en la Empresa.. Ed. Pirámide. Madrid. Soret los Santos, I. (1999): Logística y Marketing para la Distribución Comercial. ESIC Editorial. Madrid. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 83 Asignaturas de Posgrado Código Asignatura Programa oficial de posgrado en biotecnologia 71241 Modelización estadística en biotecnología Programa Oficial de Posgrado en Ingeniería de Materiales y Fabricación 71269 Simulación en procesos industriales Programa Oficial de Posgrado en Agrobiologia Ambiental 71342 Diseño de Experimentos Programa Oficial de Posgrado en Ciencias de la Salud 71400 Bioestadística Curso Cuatr. Carácter Créditos Grupos T. P. 1 Estudiantes Profesores 24 Ana Fernández Militino Mª Dolores Ugarte Martínez Blanca Palacios Navarro 3 Cristina Azcárate Camio Fermín Mallor Giménez 1 23 Ana Fernández Militino Mª Dolores Ugarte Martínez Blanca Palacios Navarro 1 11 Miren Portilla Manjón Mª Dolores Ugarte Martínez Irene Paniello Alastruey Tomás Goicoa Mangado 1 1 84 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 71241 Modelos estadísticos en biotecnología Titulación: Programa Oficial de Posgrado en Agrobiología Ambiental Créditos: 6 ECTS Cuatrimestre: 1º Profesores:Mª Dolores Ugarte Martínez Blanca Palacios Navarro Objetivos: • Que el alumno aprenda a diseñar un experimento biológico o agronómico. •Que el alumno defina correctamente los factores y la posibilidad de interacción entre los mismos. • Que el alumno plantee correctamente el ensayo y lo justifique. • Que el alumno compruebe la adecuación del modelo y sus hipótesis básicas. •Que el alumno aprenda a resolver el experimento con ayuda de paquetes estadísticos (específicamente S-Plus y R). •Que el alumno sepa interpretar los resultados del análisis estadístico. •Que el alumno sea capaz de redactar las conclusiones estadísticas del experimento. Programa: – Como se diseña un experimento. – Diseños completamente aleatorios. – Diseños factoriales. – Experimentos con efectos aleatorios. – Modelos anidados. – Diseños Split-plot. – Asociación en variables cualitativas. – Regresión logística. – Análisis de supervivencia. Estimación de curvas por Kaplan-Meier. – Análisis de supervivencia. Modelos de Cox de riesgos proporcionales. Bibliografía: Haaland, P.D. (1989): Experimental Design in Biotechnology. Marcel Dekker. Ugarte, M.D., Militino, A.F. (2002): Estadística Aplicada con S-PLUS. Universidad Pública de Navarra. Agresti, A. (1996): An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005): Survival Analysis. Second Edition. Springer. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 85 Asignatura: 71269 Simulación en Procesos Industriales Titulación: Créditos: Cuatrimestre: Profesores: Programa Oficial de Posgrado en Ingeniería de Materiales y Fabricación 6 ECTS Primero Fermín Mallor Giménez Cristina Azcárate Camio Objetivos: El objetivo general de la asignatura es que el estudiante adquiera los conocimientos suficientes de simulación y de optimización con simulación que le permitan modelar y analizar problemas complejos de organización en el ámbito de la fabricación industrial. Los objetivos concretos a conseguir dentro de esta asignatura son: •Que el estudiante conozca los fundamentos de la simulación estocástica de sistemas •Que el estudiante sea capaz de representar un proceso productivo complejo mediante un modelo matemático que permita su simulación y optimización •Que el estudiante sea capaz de extraer conclusiones de los resultados de un modelo de simulación Programa: Tema 1: Simulación. Generación artificial de aleatoriedad. – Introducción. Naturaleza de la simulación. – Generación artificial de aleatoriedad: números pseudoaleatorios. – Generación artificial de aleatoriedad Simulación de variables aleatorias y procesos estocásticos. Tema 2: Simulación de sistemas. – Simulación de sistemas dinámicos. – Análisis de datos de entrada. – Análisis de los resultados de la simulación. – Aplicaciones de la simulación en la empresa, en la industria y en la administración. – Modelado y resolución de casos con ARENA. Tema 3: Optimización con simulación. – Interacción entre optimización y simulación. – Introducción a los métodos heurísticos de optimización. – Programa de optimización OptQuest con ARENA Tema 4: Aplicaciones. Discusión de casos reales. Bibliografía: Altiok,T; Melabed, (2001): Simulation Modeling and Analysis with ARENA, Ciber Research, Inc. Barceló, J. (1996): Simulación de Sistemas Discretos. Isdefe. Fishman, G.S. (1996): Monte Carlo: Concepts, Algorithms and Applications. Springer. Kelton, W.D.; Sadowski, R.P.; Sadowski, D.A. (2001): Simulation with ARENA. 2ª Ed. McGraw-Hill. Law, A.M.; Kelton, W.D. (2000): Simulation Modelling and Analysis. McGraw-Hill, Inc. 3ª Ed. 86 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Asignatura: 71342 Diseño de Experimentos Titulación: Créditos: Cuatrimestre: Profesores: Programa Oficial de Posgrado en Agrobiología Ambiental 6 ECTS Primero Ana Fernández Militino Mª Dolores Ugarte Martínez Blanca Palacios Navarro Objetivos: Programa: – Cómo se diseña un experimento. – Diseños completamente aleatorios. – Diseños factoriales. – Experimentos con efectos aleatorios – Modelos anidados. – Diseños Split-Plot – El programa se completa con 6 clases prácticas realizadas con ordenador y con el paquete estadístico R, así como de 4 sesiones de trabajo Criterios y métodos de evaluación El alumno debe asistir a los seminarios de trabajo y exponer delante de sus compañeros y profesores, el proceso de definición y resolución del experimento. Para ello el alumno necesita redactar el problema, plantearlo y justificarlo verbalmente y por escrito. En el examen final el alumno deberá de resolver un problema nuevo y justificar el modelo estadístico utilizado para resolverlo. Bibliografía: Montgomery, D.C. (2004): Design and Analysis of Experiments 6TH edition .Wiley. Ugarte, M.D. y Militino, A.F. (2002): Estadística Aplicada con S-PLUS. Segunda edición revisada. Edita Universidad Pública de Navarra. Yandell, B. S. (1997): Practical Data Analysis for Designed Experiments. Chapman and Hall Oehlert, G.W. (2000): A first Course in Design and Analysis of Experiments. W.H. Freeman and Company Dean, A. (1999): Design and Analysis of Experiments. Springer Gómez, K. A. and Gómez, A. A. Statistical Procedures for Agricultural Research, 2nd Edition” Springer. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 87 Asignatura: 71400 Bioestadística Titulación: Créditos: Cuatrimestre: Profesores: Programa Oficial de Posgrado en Ciencias de la Salud 6 ECTS Anual Tomás Goicoa Mangado Irene Paniello Alastruey Miren Iosu Portilla Manjón Mª Dolores Ugarte Martínez Objetivos: •Que el alumno tenga los conocimientos básicos sobre estadística bivariable, estadística multivariale, regresión lineal múltiple, análisis de varianza, análisis de supervivencia, estadística espacial. •Objetivos referidos sobre habilidades, destrezas, objetivos procedimentales o instrumentales. •Objetivos referidos sobre actitudes y/o valores relacionados con la materia y la profesión a la que contribuye la misma. Programa: – Estadística bivariable. Comparación de dos poblaciones. Tablas de contingencia y medidas de asociación. – Estadística multivariable. Técnicas de dependencia y de interdependencia. – Regresión lineal múltiple. Regresión logística. – Análisis de varianza. Diseño de Experimentos. – Análisis de supervivencia. Regresión de Cox. – Estadística espacial. Análisis geográficos de incidencia y mortalidad. Bibliografía: Elliot, P. Wakefield, J.C., Best, N. and Briggs, D. (2000): Spatial Epidemiology. Methods and Applications. Oxford University Press. Everitt, B. and Rabe-Hesketh, S. (2001): Analyzing Medical Data Using S-PLUS. Springer. Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005): Survival Analysis. Springer (Statistics for Biology and Health). Portilla, M.I.; Eraso, S.; Gale, C.; García, I.; Moler, J.A.; Palacios, M.B. (2003): Manual Práctico del Paquete Estadístico SPSS para Windows. Universidad Pública de Navarra. Ugarte, M.D. y Militino, A.F. (2002): Estadística Aplicada con S-PLUS. Universidad Pública de Navarra. Van Belle, G., Fisher, Ll., Heagerty, P. y Lumley, T. (2004): Biostatistics, a Methodology for the Health Sciences. Wiley-Interscience. 88 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 3.2. Tercer ciclo El Departamento realiza actividad de doctorado en tres ámbitos: – Programa de Doctorado en colaboración con el Departamento de Matemáticas e Informática. – Programa de Doctorado en colaboración con el Departamento de Ciencias de la Salud. – Programa de Doctorado en otros Departamentos 3.2.1. Programa de Doctorado de Estadística, Matemática e Informática El Departamento ofrece en colaboración con el Departamento de Matemática e Informática el Programa de Doctorado “Estadística, Matemática e Informática, compuesto por los siguientes cursos: Período de Docencia Cursos. Se especifican los cursos que son responsabilidad del Departamento Edición de textos científicos. 3 créditos. Carácter: Metodológico Análisis de datos cualitativos. 3 créditos. Carácter: Fundamental (10 horas teóricas y 20 horas prácticas). Dra. Mª.Dolores Ugarte y Dra. Ana Fernández Militino. Análisis de encuestas. métodos simples y múltiples 3 créditos. Carácter. Fundamental (10 horas teóricas y 20 horas prácticas). Dra. Elena Abascal Fernández y Dr. Ignacio García Lautre. Aproximación asintótica y aplicaciones. 3 créditos. Carácter: Fundamental Astrodinámica. 3 créditos. Carácter: Fundamental Didáctica de las matemáticas. 3 créditos. Carácter: Fundamental Economía matemática. 3 créditos. Carácter: Fundamental Métodos de diferencias finitas en ingeniería. 3 créditos. Carácter: Fundamental Métodos numéricos para la resolución de problemas diferenciales. 3 créditos. Carácter: Fundamental Optimización y simulación. Aplicaciones 3 créditos. Carácter. Fundamental (20 horas teóricas y 10 horas prácticas). Dra. Cristina Azacárate Camio, Dra. Mª Luisa Eraso Goicoechea y Dr. Javier Faulín Fajardo. Sistemas no lineales: estabilidad, caos y control 4 créditos. Carácter. Afín Período de Investigación Líneas de Investigación – Acciones de grupo. – Códigos. – Didáctica de las matemáticas. – Estructuras ordenadas y análisis real. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 89 Ed An – Métodos numéricos en ecuaciones algebraico-diferenciales. – Modelización estadística aplicada a diversos campos. – Modelización matemática de una evolución de enfermedades. – Optimización con simulación. – Perturbación singular: métodos analíticos y numéricos. – Resolución de problemas de transporte. Heurísticos. – Sistemas dinámicos: aplicaciones en astronomía, física, ingeniería. – Sistemas distribuidos de alta disponibilidad. Trabajos de investigación evaluados dentro del Programa de Doctorado – Análisis de la subnotificación en los casos de enfermedad profesional (12 créditos), presentado por el alumno Dn. Iosu Delfrade Osinaga y dirigido por la profesora: Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez. 3.2.2. Cursos de Doctorado impartidos por profesores del Departamento en otros Programas de Doctorado El Departamento imparte cursos en los siguientes programas de doctorado: – Estadística y Econometría 3 créditos. Dra. Carmen García Olaverri y Dr. D. José Antonio Moler Cuiral. Programa: Sistemas flexibles de dirección de empresas (Departamento responsable. Gestión de Empresas). – Aplicación de métodos estadísticos multivariantes en la industria agroalimentaria 3 créditos. Dra. Carmen García Olaverri y Dra. Sagrario Gómez Elvira. Programa: Tecnología y calidad en las industrias agroalimentarias (Departamento responsable Química Aplicada). Programa con mención de calidad 3.2.3. Prueba de suficiencia investigadora del año académico 2006/2007 Celebración de la prueba: Fecha: 20 de junio de 2007 Lugar:Aula de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Composición del tribunal: Presidente:Dr. Esteban Induráin Eraso (Catedrático de la Universidad Pública de Navarra) Secretaria:Dra. Ana Fernández Militino (Titular de Universidad de la Universidad Pública de Navarra) Vocal: Dr. José Manuel Gutiérrez Jiménez (Titular de Universidad de la Universidad de la Rioja) El tribunal, oídos los doctorandos y contestadas las objeciones formuladas, acordó por unanimidad reconocer la obtención de la suficiencia investigadora a los siguientes doctorandos: – Abrísqueta Usaola, Francisco Javier – Delfrade Osinaga, Iosu 90 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 3.3. Proyectos fin de carrera Los proyectos fin de carrera defendidos en el Departamento durante el curso 2006-2007 han sido: – “Diseño del DSS simulogis para la toma de decisiones en operadores logísticos de Volkswagen Navarra. Aplicación a la gestión óptima en muelles de descarga”. Alumno–proyectista: Dn. José Mª Gabirondo Vázquez. Tutor: Dr. Javier Faulín Fajardo. – “Planificación de la producción de una planta de inyección de plástico-simulación de eventos discretos-”. Alumna–proyectista: Dª. María Domínguez Piramuelles. Tutora: Dra. Cristina Azcárate Camio. – “Análisis y propuesta de mejora en un centro de recuperación de palets”. Alumno–proyectista: Dn. Raúl Santacara Alfaro. Tutora: Dra. Cristina Azcárate Camio. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 91 4. Actividad investigadora 4.1. Asistencia a congresos Internacionales con comunicación: Abascal, E.; García Lautre, I. y Mallor, F.; “Evolution analysis and stability in a bicriteria clustering análisis”. Internacional Conference on Correspondence Analysis and Related Methold (CARME 2007). Rotterdam (The Netherlands), junio 25-27 de 2007. Abascal, E. y Grande, I. “An Instrument to measure the proneness and the capabilities to ctart a business”. 14th International Conference on Recent Advances in Retailing and Consumer Services Scienc. San Francisco (USA), 29 junio a 2 julio de 2007. Ballestín, F.; Mallor, F.; Mateo, P.: “Production planning in a steel factory: A mathematical programming approach versus a metaheuristic approach”. EURO XXII. Praga (República Checa). 2007 Ballestín, F.: “A genetic algorithm for the resource renting problem with minimum and maximum time lags”. EVOCOP 2007. Valencia (España). 2007-10-30 Ballestín, F.; Blanco, R.: “A metaheuristic algorithm for the tardinessrcpsp and deadlinercpsp, uni – and multiobjective”. SPO 2007. Jaca (España). 2007. Faulín, J.; Pintor, J. M.; Lera, F.; Úbeda, S. “Greening the freight transport in logistics management. A case study in spain”. Logistics Research Network Annual Conference 2007. Hull (United Kingdom), 5-7 de septiembre de 2007 Faulín, J.; Pintor, J. M.; Lera, F.; San Miguel, J.; Úbeda, S. “Environmental routes in routing design: an algorithm implementation”. EURO XXII. 22nd European Conference on Operational Research. Prague (Check Republic), 8-11 de julio de 2007 Faulín, J.; Juan, Angel A. “ALGACEA-2: An entropy-based heuristics for the capacitated vehicle routing problem”. Seventh Metaheuristics International Conference- MIC 2007. Montreal (Canadá), 25-29 de junio de 2007. Faulín, J.; Juan, Angel A.; Marqués, J. M.; Martínez, N. y García del Valle, A. “Using discrete event simulation to develop academica and research projects in the computer networking”. INFORMS Annual Meeting 2006. Pittsburg, Pennsylvania (USA), 5-8 de noviembre de 2006. Gastón, M.; León, T.; Mallor, F. “A variability study of force curves using functional data analysis”. The Pyrenees International Workshop on Statistics, Probability and Operations Research. Jaca (España). 2007 Grande, I. y Abascal, E. “A multidimensional scale for measure involment. The integration of partial approaches to predict risk-taking and variety-seeking tendencies”. 14th International Conference on Recent Advances in Retailing and Consumer Services Scienc. San Francisco (USA), 29 junio a 2 julio de 2007. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 93 Mallor, F; Blanco, R. y Azcárate, C. “Combining linear programming and multiobjective evolutionary computation for solving a type of stochastic knapsack problem”. 4th International Conference Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Matsushima. (Japón), marzo 2007. Moler Cuiral, J.A. “A new tool for comparing adaptive designs; a posteriori efficiency”. 8th Model Oriented Design and Análisis Workshop. Almagro (Ciudad Real, España), 4-8 de junio de 2007-11-02 Moler Cuiral, J.A.; Urmeneta, H. “Optimality for combinations of adaptive and responseadaptative designs”. The Pyrenees International Workshop on Statistics, Probability and Operations Research, SPO 07. Jaca (España), 12-15 de septiembre de 2007. Paniello Alastruey, I. “Workshop on lie and Jordan algebras”. Quotients of Jordan pairs. Departamento de Álgebra, Geometría y Topología de la Universidad de Málaga (España). 14-17 de febrero de 2007 Paniello Alastruey, I. “Algebras, representations, applications. lie and Jordan algebras, their representations and applications III, in honour of Professor Ivan shestakov’s 60th birthday”. Strongly Non-Singular Jordan Pairs. Maresías, Sau Paulo (Brasil), 26 de agosto – 1 septiembre de 2007. Ugarte, M.D.; Militino, A.F.; Prado, C.; Ayestarán, M. y San Vicente J. “Small area estimation in oficial statistics: The labour force survey of the Basque country”. IASS Satellite Meeting on Small Area Estimation (SAE 2007). Pisa (Italia), 3-5 septiembre de 2007 Ugarte, M.D.; Goicoa, T. and Militino, A.F. “Alternative MSE estimators in disease mapping”. IASS Satellite Conference on Small Area Estimation, 2007 (SAE 2007). Pisa (Italia), 3-5 septiembre de 2007 Ugarte, M.D.; Militino A.F. and Goicoa T. “MSE of the log-risk predictor in a mixed poisson model with spatial dependence”. 22nd International Workshop on Statistical Modelling (IWSM 2007). Barcelona (España), 2-6 de julio de 2007. Ugarte, M.D.; Goicoa, T. and Militino, A.F. “Small area techniques applied to official statistics”. Second European Survey Research Association Conference (ESRA). Praga (República Checa), 25-29 de junio de 2007 Nacionales con comunicación: Faulín, J.; Pintor, J. M.; Lera, F.; San Miguel, J.; Úbeda, S.. “Optimization of road freight transportation in Spain taking into account environmental criteria”. Primer Congreso de Lógistica y Gestión de la Cadena de Suministros en Zaragoza (España). Zaragoza (España), 12-13 de septiembre de 2007. Moler Cuiral, J.A.; Urmeneta, H. “Comportamiento asimtótico del número de nodos terminales en un circuito recursivo aleatorio”. SEIO 2007 Congreso Nacional de Estadística, Investigación Operativa y Jornadas de Estadística Pública. Valladolid (España), 25 de septiembre de 2007. Ugarte, M.D.; Militino, A.F.; Goicoa, T. y Ayestarán, M. “Using rotacional panels for estimating unemployment rates”. XXX Congreso Nacional de la SEIO. Valladolid (España), 25-28 de septiembre de 2007. Ugarte, M.D.; Militino, A.F.; Goicoa, T. “Adaptación al EEES de la asignatura “Diseño de Experimentos en Agricultura y Biología Experimental” (POSTER). II Jornadas Nacionales de Metodología ECTS. Badajoz (España), 19-21 de septiembre de 2007. Valls, V. Ballestín, F. Quintanilla, M.S.: “Un algoritmo metaheurístico para los problemas MAXP-RCPSP, MAXP- TARDINESSRCPSP y MASP-DEADLINERCPSP”. XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa. Valladolid (España), 2007 94 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Contribuciones relevantes a congresos Ballestín, F.; Valls, V.; Quintanilla M.S.: “The usefulness of preemption in resource constrained project scheduling” (PONENCIA INVITADA). EURO XXII. Praga (República Checa). 2007 Goicoa, T.; Ibáñez, B.; Ugarte, M.D. and Militino, A.F. “ Alternatives to include the temporal dimension in disease mapping: an empirical approach”. (CONFERENCIA INVITADA). The International Environmetrics Society Conference (TIES 2007). Mikulov (República Checa). 16-20 de agosto de 2007. Azcárate, C.; Mallor, F.; Gáfaro, A. “A simulation and optimization methodology for performance análisis in health care” (CONFERENCIA INVITADA). Congreso SIS 06. Bruselas (Bélgica). 8 de diciembre de 2006 Ugarte, M.D.; Militino, A.F. and Goicoa, T.: “Benchmarked estimates in small areas using linear mixed models with restrictions”. (CONFERENCIA INVITADA). II Seminario sobre inferencia estadística en áreas pequeñas. Universidad de Santiago de Compostela (España). 12-13 julio de 2007. 4.2. Publicaciones Internacionales Revistas Ballestín, F.; Schwindt, C.; Zimmermann, J. “Resource levelling in make-to-order production: modelling and heuristic solution method”. En: International Journal of Operations Research 4. 50 – 62. 2007 Ballestín, F. “When it is worthwhile to work with the stochastic RCPSP”. En: Journal of Scheduling 10, 153-166. 2007 Cuesta, Manuel J.; Ugarte, M.D.; Goicoa, T.; Eraso, S. and Peralta, V. “A taxometric analysis of schizopherenia symptoms”. En: Psychiatry Research, 150, pp 245-253, 2007. Faulín, J; Juan, A; Bargueño, V.; Serrat, C. “Using simulation to determine reliability and availability of telecommunication networks”. En: European Journal of Industrial Engineering. Vol. 1, number 2, pág. 131-151. Julio 2007. Hernández, V.; Urmeneta, H. and Volodin, A. “On the complete convergente for arrays of random elements and variables”. En: Stochastic Analysis and Applications 25, 281291. 2007 Hernández, V.; Urmeneta, H. “Convergente rates for the law of large numbers for arrays”. En: Statistics & Probability Letters 76. 1714-1722. 2006. Higueras, I.; Moler, J.A.; Plo, F. y San Miguel, M. “Central limit theorems for generalizad pólya urn models”. En: Journal of Applied Probability. Vol. 43, nº 4 pp 938-951, 2006. Mallor, F.; Blanco, R. y Azcárate, C. “Combining linear programming and multiobjective evolutionary computation for solving a type of stochastic knapsack problem”. En: Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag, S. Obayashi et al. (Eds), pg. 531545. 2007. Mallor, F.; Omey, E. y Santos, J. “Multivariate weighted renewal functions”. En: Journal of Multivariate Analysis, 98, 30-39. 2007 Mallor, F.; Mateo, P. y Moler, J.A. “A comparison between several adjustment models to simulated teletraffic data”. En: Journal of Statistical Planning and Inference. 137, 12, 3939-3953, 2007. Militino, A.F.; Ugarte, M.D.; Goicoa, T. and González-Audícana, M. “Using small area models to estimate the total area occupied by olive tress”. En: Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics, 11, 450-461, 2006. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 95 Militino, A.F.; Ugarte, M.D. and Goicoa, T. “ Synthetic versus and EBLUP estimator: an empirical study of small area estimation problem”. En: Journal of Applied Statistics, 34, pp. 153-165, 2007. Militino, A.F.; Ugarte, M.D. and Goicoa, T. “Combining sampling and model weights in agriculture small area estimation”. En: Environmetrics, 18, pp. 87-99, 2007. Moler, J.A y Flournoy, N. “A new tool for comparing adaptative designs; a posteriori efficiency”. En: Contributions to Statistics. MODA8-advances in Model-oriented Design and Analysis. Ed. Physical-Verlag, 123-130, 2007. Moler, J.A.; Plo, F. y San Miguel, M. “A sequential design for a clinical trial with a linear prognostic factor”. En: Journal of Statistical Planning and Inference. 17, 12, 39643974, 2007. Paniello, I.; Montaner, F. “Algebras of quotients of nonsingular Jordan algebras”. En: Journal of Algebra 312, 963-984. 2007. Paniello, I; “Quotients of Jordan pairs”. En: Workshop on Lie and Jordan theory”. Editores: Cándido Martín González, Maribel Tocón. Depósito legal: MA-1175-2007. Rodríguez, I.; Gila, L.; Malanda, A.; Gómez, S.; Mallor, F. et al. “Motor unit action potencial duration, I: Variability of manual and automatic measurements”. En: Journal of Clinical Neurophysiology 24 (1): 52-58, 2007. Rodríguez, I.; Gila, L.; Malanda, A.; Gómez, S.; Mallor, F. et al. “Motor unit action potencial duration, II: A new automatic measurement methold based on the wavelet transfor”. En: Journal of Clinical Neurophysiology 24 (1): 59-69, 2007. Urmeneta, H.; Hernández, V. “Random riemann sum estimator versus Monte Carlo”. En: Computacional Statistics and Data Analysis 51. 4717-4730. 2007. Nacionales Revistas Azcárate, C.; Eraso, M.L.; Gáfaro, A. “La investigación operativa en las Ciencias de la Salud, ¿reconocemos estas técnicas en la literatura actual?. En: Anales del Sistema Sanitario de Navarra. 2006, 29 (3). 387-397. Abascal, E.; García Lautre, I.; Landaluce, I. “Trayectorias de las CCAA según sus tasas de paro por categorías de edad. Un análisis de tablas tridimensionales”. En: Estadística Española vol. 48, Núm. 163, págs 525 a 550. 2006 García Olaverri, C.; Huerta, E.; Urtasun, A.; Larraza, M. “Dimensiones de la flexibilidad empresarial: un estudio empírico”. En: Información Comercial Española nº 73. pp. 85-109. 2007 Lahoz, O.; Mateo, P.; Mallor, F. “Analysis a bicriteria dustening problem using SOM”. En: Monografías del Seminario Matemático García Galdeano, 33. 2006 Lera, F.; Faulín, J.; Úbeda, S.; Pintor, Jesús M.; San Miguel, J. “Evaluación de los costes medioambientales y de seguridad en el transporte de mercancías por carretera”. En: Revista del ICE. ICE nº 834, págs. 145-161 (17). Enero-febrero 2007 Mallor, C.; Mallor, F. et al. “Evaluación morfológica, de pungencia y contenido en sólidos solubles de la cebolla”. En: Fuentes de Ebro. ITEA Vol 103 (4). 2007. Moler, J.A.; Plo, F.; San Miguel, M. y Urmeneta, H. “Asymptotics for the number of replacements in a generalizad Pólya urn model”. En: Monografías del Seminario Matemático García Galdeano, 33. 23, 309-316, 2006. Urmeneta, H.; Hernández, V. “Convergence of the approximation of an integral by sums of random variables”. En: Monografías del Seminario Matemático García Galdeano 33. 325-330. 2006. 96 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Urtasun, A.; García Olaverri, C. y Larraza M. “Influencia de las redes proveedor-cliente en la difusión de prácticas avanzadas de gestión de los recursos humanos. En: Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa. 28, 87-112. 2006 Valls, V.; Ballestín, F. Lino, P.; Pérez, A.; Quintanilla, M.S. “Planificación de la producción en una empresa de contrachapado”. En: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA 3, 285-302. 2007 Libros Abascal, E. y Grande, I. “Fundamentos y técnicas de investigación comercial”. 9ª Edición revisada y actualizada. ESIC. 2007 Faulín, J.; Martínez, M.A.; Sánchez-Villegas, A. “Bioestadística amigable”. Ediciones Díaz de Santos. ISBN 84-7978-791-0, págs. 920. Madrid, 2006. Segunda Edición. Capítulos de libros Azcárate, C.; Mallor, F.; Gáfaro, A. “A simulation and optimization methodology for performance analysis in health care”. En libro: Simulation in Industry and Services, SIS 2006. ISBN 84 9769 1717, pg. 169-202. 2006. Ballestín, F. “A genetic algorithm for the resource renting problem with minimum and maximum time lags”. En libro: Evolutionary computation in combinatorial optimization. Lecture notes in Computer Science, 25 35, Springer. ISBN 978-3-540-71614-3. 2007 Actas de Congresos Ballestín, F.; Valls, V.; Quintanilla M.S.: “The usefulness of preemption in resource constrained project scheduling” EURO XXII. Praga (República Checa). 2007. Ballestín, F.: “A genetic algorithm for the resource renting problem with minimum and maximum time lags”. EVOCOP 2007. Valencia (España). 2007, 10-30 Ballestín, F.; Blanco, R.: “A metaheuristic algorithm for the Tardiness RCPSP and DeadlineRCPSP, uni – and multiobjective”. SPO 2007. Jaca (España). 2007 Goicoa, T.; Ibáñez, B.; Ugarte, M.D. and Militino, A.F. “ Alternatives to incluye the temporal dimension in disease mapping: an empirical approach”. Book of abstracts of the Internacional Environmetrics Society Conference (TIES 2007). Mikulov, Rep. Checa, 16-20 august 2007. Editors Horová, I. and Hrebicek, J., p. 42. ISBN: 978-80-2104333-6. Militino, A.F.; Ugarte, M.D.; González-Ramajo, B. and Goicoa, T. “Internacional Workshop on Spatio-Temporal Modelling (METMA3). Editorial y año: NovaTex, Mutilva Baja, Navarra, 280 pp, 2006 (150 ejemplares). ISBN: 84-9769-139-3 Ugarte, M.D.; Militino A.F.; Goicoa, T. y Ayestarán, M. “Using rotacional panels for estimating unemployment rates”. XXX Congreso Nacional de la SEIO y IV Jornadas de Estadística Pública. Editores: Comité organizador del XXX Congreso Nacional de la SEIO y IV Jornadas de Estadística Pública, pp. 161, 2007. ISBN: 978-84-690-7249-3. CLAVE: CD. Ugarte, M.D.; Militino, A.F.; González-Ramajo, B.; Goicoa, T.; López-Sagaseta, M. “Estimation en áreas pequeñas: Cálculo del error cuadrático medio de un estimador compuesto”. Actas de IV Congreso de Metodología de Encuestas. Editores: Abascal, E., Díaz de Rada, V. y Portilla, I., pp. 612-624, 2007. ISBN: 978-84-9769-191-18. CLAVE: CD. Ugarte, M.D.; Militino, A.F. and Goicoa, T. “MSE of the log-risk predictor in a mixed poisson model with spatial dependence”. Proceeding of the 22nd International Workshop on Statistical Modelling (IWSM 2007). July 2-6-2007, Barcelona, Spain. Editors Joan del Castillo, Anna Espinal and Pere Puig, pp 572-577. ISBN: 978-84-690-5943-2. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 97 Ugarte, M.D.; Militino, A.F. and Goicoa, T. “Are second-order approximations necessary to calculate prediction errors in empirical Bayes disease mapping”. Proceeding of the International Workshop on Spatio-Temporal Modelling (METMA3). Pamplona, Spain, 27th, 28th and 29th September 2006. Editors Militino, A.F.; Ugarte, M.D.; González-Ramajo, B. and Goicoa, T., pp. 275-278. ISBN: 84-9769-139-3. Reseñas Faulín, J. “Nonlinear integer programming”. (Book Review) En: Interfaces. Vol. 37. Number 4. Págs. 391-392 (2), Julio-Agosto 2007. Faulín, J. “Encyclopaedia of data warehousing and mining”. (Book Review). En: Interfaces. Vol. 37. Number 1. Págs. 87-88 (2), Enero-Febrero 2007 Militino, A.F. “Apllied mixed models in medicine, 2nd Ed.” En: Royal Statistical Society, Series A, 170 (1), 252-253, 2007-10-30 Ugarte, M.D. “Statistical methods for spatio-temporal systems”. En: Journal of the Royal Statistical Society Series A, 170 (4), pp 1182, 2007. Ugarte, M.D. “Analyzing environmental data”. En: Journal of Applied Statistics, 34 (1) pp 122, 2007. 4.3. Grupos y lineas de investigación Estadística Espacial Responsable del Grupo: Ugarte Martínez, Mª Dolores. Equipo: Closas, Antonio Humberto; Fernández Militino, Ana; Goicoa Mangado, Tomás; González Ramajo, Begoña; Palacios Navarro, Blanca; Ugarte Martínez, Mª Dolores. Líneas de Investigación: • E stimación en áreas pequeñas. • Modelización espacial y temporal. • Ensayos agronómicos. Diseño de experimentos. Análisis de datos longitudinales DECYL (Datos, Estadística, Calidad y Logística) Responsable del Grupo: Mallor Giménez, Fermín Equipo: Abascal Fernández, Elena; Azcárate Camio, Cristina; Ballestín González, Francisco; Blanco Gómez, Rosa; Eraso Goicoechea, Mª Luisa; Faulín Fajardo, Fco. Javier; Franco Manero, Mª Ángeles; García Lautre, Ignacio; Gómez Elvira, Sagrario; Mallor Giménez, Fermín; Moler Cuiral, José Antonio; Paniello Alastruey, Irene; Pérez Prados, Antonio; Portilla Manjón, Miren; Rivera Martín, Rafa; Úbeda Munárriz, Sergio, Urmeneta Martín-Calero, Henar. Líneas de Investigación: • S imulación y optimización de sistemas de producción y logísticos. • Métodos estadísticos multivariantes aplicados a estudios sociales, económicos y de marketing. • Fiabilidad y control estadístico de la calidad. • Diseño y análisis de encuestas. • Aplicaciones estadísticas de la lógica difusa. • Probabilidad. Procesos estocásticos. Aplicaciones. 98 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Organización de Empresas Responsable del Grupo: Emilio Huerta Equipo: Bayo Moriones, José Alberto; Franco Pueyo, Juan Francisco; García Marco, Mª Teresa; García Olaverri, Mª Carmen; Huerta Arribas, Emilio; Larraza Quintana, Martín, Merino Díaz de Cerio, Francisco Javier; Ollo López, Andrea. Líneas de Investigación: • E mpresas y estrategias competitivas. • Productividad y competitividad en empresas. • La innovación tecnológica y organizativa en la empresa. 4.4. Proyectos de investigación De carácter nacional Título: “Nuevas aproximaciones para el aprendizaje multiobjetivo de modelos de clasificación supervisada y para la síntesis de conocimiento en modelos de análisis de decisiones” Referencia: TIN 2007-62626 Investigador principal: Bielza Lozoya, M.C. (Universidad Politécnica de Madrid) Equipo Investigador: Blanco, R. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia Duración: 1-10-2007 - 3-8-2010 Título: “Modalidades de aprendizaje telemático y resultados interuniversitarios extrapolables al blended learning. Proyecto MATRIX” Referencia: EA2007-0015. Investigador Principal: Del Moral Pérez, M.E. (Universidad de Oviedo) Miembros del equipo: Faulín, J. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Secretaria de Estado de Educación y Universidades. Programa de Estudios y Análisis para la mejora de la calidad de la enseñanza superior y la actividad del profesorado universitario. Referencia Duración: Abril 2007 – Abril 2008. Título: “Estructura de grupos y álgebras. Aplicaciones a geometría, codificación y criptografía” Referencia: MTM2004-08115-C04-02 Investigador principal: Elduque Palomo, A.C. (Departamento de Matemáticas de la Universidad de Zaragoza). Miembros del equipo: Paniello, I. Entidad/organismo Financiador: Ministerio de Educación y Ciencia. Dirección General de Investigación. Duración 13 de Diciembre 2004 a 13 Diciembre 2007. Título: “Álgebras y superálgebras de Lie y de Jordan” Referencia: MTM2007-67884-C04-02 Investigador principal: Elduque Palomo, A.C. (Departamento de matemáticas de la Universidad de Zaragoza). Equipo investigador: Paniello, I. y otros. Entidad/organismo financiador: Ministerio de ciencia y Tecnología y FEDER. Duración: 1 de Octubre de 2007 a 3 de Agosto de 2010. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 99 Título: “Reset red de secuenciación” Referencia: Proyecto DPI2004 Investigador Principal: Framiñán, J.M. Miembros del equipo: Ballestín, F. y otros. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia. Dirección General de Investigación. Duración: 2005-2006 Título: “Incorporación de técnicas y herramientas de morfología matemática, de análisis de conceptos formales y de lógica borrosa a las fases del proceso de descubrimiento del conocimiento que se corresponden con la limpieza, la agrupación, la reducción y la minería de datos” Referencia: TIC2003-08693 Investigador principal: Fuentes, Ramón (Dpto. Automática y Computación de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: Bujanda, B.; Burillo, P.; Burusco, A.; Frago, N. y Portilla, M. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia y Tecnología. Duración: Diciembre 2003 – Noviembre 2006 Título: “Innovación en la organización del trabajo: motores del éxito empresarial” Referencia: SEJ2007-67895-C04-01 Investigador principal: Huerta, E. (Departamento de Gestión de Empresas de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: García Olaverri, C.; Gómez Elvira, S.; Urmeneta Martín-Calero, H. Entidad/organismo financiador: Ministerior de Educación y Cencia Duración: 2007-2009 Título: “Innovación, gobierno de la empresa y competitividad” Referencia: SEJ2004-07530-C04 Investigador principal: Huerta, E. (Departamento de Gestión de Empresas de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: García Olaverri, C.; Gómez, S. y otros. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia. Duración: 2004 - 2007 Título: “E-learning de las matemáticas en las universidades españolas: tendencias tecnológicas emergentes y adaptación al EEES. Proyecto MEL07” Referencia: EA2007-0310. Investigador Principal: Huertas Sánchez, María Antonio (Universitat Oberta de Catalunya) Miembros del equipo: Faulín, J. y otros Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Secretaria de Estado de Educación y Universidades. Programa de Estudios y Análisis para la mejora de la calidad de la enseñanza superior y la actividad del profesorado universitario. Duración: Abril 2007 – Abril 2008. Título: “Gestión del transporte por carretera en zonas transfronterizas pirenaicas” Referencia: TRA2006-10639 Investigador principal: Lera, F. (Departamento de Economía de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: Faulín, J. y otros Entidad/organismo financiador: Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2004-2007. Ministerio de Educación y Ciencia. Duración: Octubre 2006-Octubre 2009 100 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Título: “Modelado de la actividad bioeléctrica del músculo esquelético basado en análisis morfométricos. Aplicación al estudio de la patología neuromuscular” Investigador Principal: Malanda, A. (Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: Mallor, F. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia Duración: 2007 - 2009 Título: “Caracterización y mejora de la calidad de cebollas con bajo nivel de pungencia” Referencia: DEP2007-00080-00-00 Investigador Principal: Mallor, C. (Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón) Miembros del equipo: Mallor, F. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia. Duración: 2007 - 2009 Título: “Análisis de las señales EMG de aguja y superficie y de las imágenes de resonancia. Modelización de la fatiga muscular a partir de resgistros de EMG de superficie” Referencia: DEP2006-56076-C06-06/ACTI Investigador Principal: Mallor, F. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia Duración: 2006 - 2009 Título: “Optimización de la gestión de la cadena de suministro. Aplicación al sector porcino” Referencia: MTM2005-09362-C03-02 Investigador principal: Pla, L.M. (Universidad de Lleida) Miembros del equipo: Faulín, J y otros Entidad/organismo financiador: Plan nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2004-2007. Ministerio de Educación y Ciencia. Duración: Octubre 2005-Octubre 2008 Título: “Modelos estocásticos con interacciones” Investigador principal: Sanz Saiz, G. (Universidad de Zaragoza) Miembros del equipo: Moler Cuiral, J.A. Entidad/organismo financiador: DGI (MCyT) Plan Nacional de I+D+I (2004-2006). Duración: 1 de Enero de 2007 – 31 de Diciembre de 2009. Título: “Métodos para la estimación en áreas pequeñas: aplicación a la estimación de tasas por comarcas” Referencia: MTM2005-00511 Investigador principal: Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Militino, A.F., Goicoa, T. y otros. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia Duración: Enero 2006 - Diciembre 2008 Título: “Internacional Workshop on Spatio-Temporal Modelling” Referencia: MTM2006-27429-E. Investigador principal: Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Militino, A.F.; Goicoa, T. y otros (4) Entidad/organismo financiador: Ministerio de Educación y Ciencia Duración: Diciembre 2006 – Diciembre 2007 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 101 Título: “Planificación en tiempo real de tareas y recursos humanos en un centro de gestión integral de servicios” Referencia: Investigador Principal: Valls, V. (Dpto. Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Valencia). Miembros del equipo: Ballestín, F. y otros. Entidad/organismo financiador: Ministerio de Ciencia y Tecnología. Duración: 1 de Enero de 2003 – 1 de Enero de 2006. De carácter local Título: “Contribución de la tecnología genética al diagnóstico y la clasificación molecular del neuroblastoma” Referencia: PI031356 Investigador principal: Encío, J. (Departamento de Ciencias de la Salud de la Universidad Pública de Navarra). Miembros del equipo: Faulín, J. y otros. Entidad/organismo financiador: Fondo de Investigación Sanitaria-Instituto de Salud Carlos III. Duración: Enero 2004-Diciembre 2006. Título: “Sistemas de partículas y modelos estocásticos interactivos” Investigador principal: Sanz Saiz, G. (Universidad de Zaragoza) Miembros del equipo: Moler Cuiral, J.A. Entidad/organismo financiador: Consejo Superior de I+D (CONSI+D) de Aragón. Duración: 1 de Enero de 2002 – 31 de Diciembre de 2004. Renovado hasta 2006. Título: “Aplicación de las matemáticas al estudio del suelo y del subsuelo” Referencia: CTP-03/R-G Investigador principal: Torrens, J.J. (Dpto. de Matemática e Informática de la Universidad Pública de Navarra). Miembros del equipo: Moler Cuiral, J.A.; Mallor, F.; Urmeneta Martín-Calero, H. Entidad/organismo financiador: Gobierno de Navarra Duración: 2004 - 2006 4.5. Contratos de investigación y de desarrollo Título: “Diseño logístico para proveedores JIT en Volkswagen Navarra” Código OTRI: 2006 07 061 Investigador Responsable: Faulín, J. (Depto. Estadística e Investigación Operativa) y San Miguel Indurain, J. (Dpto. Ingeniería Mecánica, Energética y de Materiales) Universidad Pública de Navarra Entidad/organismo financiador: Volkswagen Navarra Duración: 1 Abril 2006 – 31 Diciembre 2006 Título: “Características de los aspirantes al título EGA en el período 2000-2005 y su éxito académico” Investigador responsable: Grande, I. (Dpto. de Gestión de Empresas) Miembros del equipo: Abascal, E. Entidad/organismo financiador: Servicio de educación Gobierno de Navarra Duración: Octubre 2006 – Diciembre 2006 102 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Título: Curso de técnicas estadísticas” Código OTRI: 2007 07 096 Investigador responsable: Mallor, F. Entidad/organismo financiador: Ayuntamiento de Vitoria - Gasteiz Duración: 19 de Junio 2007 Título: “Renovación “Desarrollo de algoritmos para la secuenciación óptima de tareas” Código OTRI: 2006 07 139 Investigador responsable: Mallor, F. Entidad/organismo financiador: CyC Consultoría y Comunicaciones del País Vasco. Duración: Diciembre 2006 – Febrero 2007 Título: “Curso de técnicas estadísticas” Código OTRI: 2006 07 138 Investigador responsable: Mallor, F. Entidad/organismo financiador: Ayuntamiento de Vitoria - Gasteiz Duración: 19 de Diciembre 2006 Título: “Análisis de la efectividad de tratamientos no farmacológicos en la enfermedad de Alzheimer” Código OTRI: 2006 07 036 Investigador Responsable: Mallor, F., Abascal, E. y Portilla, M. Entidad/organismo financiador: INGEMA (Fundación Instituto Gerontológico Matia). Duración: Abril 2006 – Noviembre 2006 Título: “Modelos de previsión del precio de las viviendas colectivas en Álava” Código OTRI: 2007 07 083 Investigador principal: Militino, A.F. y Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Grupo investigación Estadística Espacial Entidad/organismo financiador: LSK Tasaciones Duración: 20 Junio 1007 a 31 Diciembre 2008 Título: “Estudio sobre estimación del número de viviendas de obra nueva promocionadas” Investigador principal: Militino, A.F.; Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Grupo investigación Estadística Espacial Entidad/organismo financiador: Ministerio de Vivienda Duración: 18 Junio 2007 a 31 Diciembre 2007 Título: “Asesoramiento técnico estadístico del Proyecto Forsee” Código OTRI: 2006 07 125 Investigador responsable: Militino, A.F. y Ugarte, M.D. Entidad/organismo financiador: (Gestión ambiental – Viveros y repoblaciones de Navarra, S.A.) Duración: Noviembre – Diciembre 2006 Título: “Metodología estadística longitudinal de la PRA e impartición de un curso de formación sobre modelos estadísticos longitudinales” Código OTRI: 2006 07 104 Investigador responsable: Militino, A.F. y Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Tomás Goicoa Mangado y Begoña González Ramajo Entidad/organismo financiador: (EUSTAT – Instituto Vasco de Estadística) Duración: Octubre – Diciembre 2006 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 103 Título: “Estimación del número de parados, ocupados e inactivos por comarcas en la Comunidad foral de Navarra” Código: OTRI 2006 07 002 Investigador Responsable: Militino, A.F. y Ugarte, M.D. Entidad/organismo financiador: Instituto de Estadística de Navarra Duración: Marzo 2006 – Marzo 2007 Título: “Modelos de previsión del precio de las viviendas colectivas en Álava” Código OTRI: 2005 07 100 - Renovación Investigador principal: Militino, A.F. y Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Grupo investigación Estadística Espacial Entidad/organismo financiador: LSK Tasaciones Duración: 20 Junio 2007 a 31 Diciembre 2008 Título: “Modelización estadística para la valoración de viviendas colectivas en Álava” Código OTRI: 2005 07 100 Investigador responsable: Militino, A.F. y Ugarte, M.D. Miembros del equipo: Goicoa, T. y González Ramajo, B. Entidad/Organismo financiador: LKS Tasaciones Duración: Noviembre 2005 – Diciembre 2006 Título: “Foro de transporte verde para la optimización de rutas sostenibles de distribución” Investigador responsable: Pintor, J.M. (Dpto. de Ingeniería Mecánica, Energética y de Materiales de la Universidad Pública de Navarra) Miembros del equipo: Faulín, J. Entidad/organismo financiador: Grupo Eroski Duración: Mayo 2005 - Diciembre 2008 Título: “Elaboración de programas informáticos para la estimación basada en modelos longitudinales y estimación en áreas pequeñas” Código OTRI: 2007 07 72 Investigador responsable: Ugarte, M.D. y Militino, A.F. Miembros del equipo: Grupo investigador Estadística Espacial Entidad/organismo financiador: EUSTAT (Instituto Vasco de Estadística) Duración: 4 Julio 2007 – 31 Diciembre 2008 Título: “Análisis de la metodología canadiense de estimadores que utilizan información longitudinal” Código OTRI: 2007 07 33 Investigador principal: Ugarte, M.D. y Militino, A.F. Miembros del equipo: Grupo investigación Estadística Espacial Entidad/organismo financiador: EUSTAT (Instituto Vasco de Estadística) Duración: 5 Marzo 2007 a 30 Junio 2007 Título: “Sistema de planificación en tiempo real para un centro multicanal de soporte” Investigador responsable: Valls, V. (Dpto. de Estadística e I.O. de la Universidad de Valencia) Miembros del equipo: Ballestín, F. y otros Entidad/organismo financiador: Ros Casares, S.A. Duración: Abril 2005 – Abril 2007 104 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 4.6. Tesis doctorales leidas Aurora Gáfaro Rojas. ”Aplicación de técnicas de optimización y simulación en la planificación de centros de atención primaria”. Directores de tesis: Dra. Cristina Azcárate Camio y Dr. Fermín Mallor Giménez. Sobresaliente Cum Laude. Pamplona 7 de Junio de 2007. 4.7. Tesis doctorales en curso José Miguel Aranda Latorre “Desarrollo de modelos de simulación para la toma de decisiones en los centros de salud de Navarra”. Directores de Tesis: Dr. Fermín Mallor Giménez, Dra. Cristina Azcárate Camio y Dr. Antonio Brugos. Antonio Humberto Closas: “Un modelo explicativo del rendimiento matemático en Ciencias Económicas y Empresariales”. Directoras de Tesis: Dra. Mª Dolores Ugarte Martínez y Dra. Mª Luisa Sanz de Acedo Lizarraga. Martín Gastón Romeo: “ Kernel Machine Learning Applied to Functional Data Analysis”. Director de Tesis: Dr. Fermín Mallor Giménez y Dra. Teresa León Mendoza 4.8. Estancias y visitas del profesorado Corta duración (inferiores a tres meses) Javier Faulín Fajardo. Centre sur Recherche de Transports. Université de Montreal. Canadá. Visiting Professor. Del 10 de Abril al 24 de Abril de 2007. Javier Faulín Fajardo. Faculté des Sciences Economiques. Université de Rennes 1. Rennes. France. Prefesseur Invité. Del 1 de Marzo al 31 de Marzo de 2007. Javier Faulín Fajardo. University College of Dublín.Dpto. Management Information System. Visiting Professor. Agosto de 2007 Ana Fernández Militino y Mª Dolores Ugarte Martínez. Universidad de Cuyo en Mendoza – Argentina. 24 de Noviembre a 9 de Diciembre de 2006. Ana Fernández Militino y Mª Dolores Ugarte Martínez. Appalachian State University (Department of Mathematical Sciences). Boone (North Carolina- USA). 17 Julio 2007 al 7 de Agosto 2007. Fermín Mallor Giménez. Universidad de Ehsal (Economische Hogeschool sint-Aloysius). Bruselas (Bélgica). 9 a 13 de Abril de 2007 Blanca Palacios Navarro. Delft University of Technology de Holanda (Department Economics of Infraestructure). 10 de Julio al 15 de Agosto de 2007. Larga duración igual o (superior a tres meses) Cristina Azcárate Camio. Escuela de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Universidad “Georgia Institute of Technoloty – USA”. Del 1 de Septiembre de 2007 al 31 de Mayo de 2008. José Antonio Moler Cuiral. Departamento de Estadística de la Universidad de MissouriColumbia (EEUU). Del 1 de Marzo de 2006 al 30 de Noviembre de 2006. Irene Paniello Alastruey. Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad de Ottawa-Canadá. Del 24 de marzo al 23 de Julio de 2007 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 105 4.9. Becas, ayudas y premios Blanco Gómez, Rosa. Premio extraordinario de doctorado en la Universidad del País Vasco. “Learning Bayesian networks from data with factorisation and classification purposes. Applications in Biomedicine” Accésit al mejor proyecto fin de carrera de Ingeniero Industrial al proyecto “Estudio de seguridad del sistema de protección ferroviario de Alta Velocidad ERTMS N2 para el proyecto La Sagra – Toledo” de la alumna Nerea Galarreta Lizarte y dirigido por el profesor Fermín Mallor Giménez. Paniello Alastruey, Irene. Ayuda por la asistencia al Congreso “Workshop on Lie and Jordan algebras”, concedida por el Vicerrectorado de Investigación de la Universidad Pública de Navarra. Málaga, Febrero de 2007. Paniello Alastruey, Irene. Ayuda a la Formación del Profesorado Docente e Investigador de la Universidad Pública de Navarra para estancia de investigación en el Department of Mathematics and Statistics, University of Ottawa, Canadá. Duración 4 meses, del 24 de Marzo de 2007 al 23 de Julio de 2007. 106 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 5. CONFERENCIAS, SEMINARIOS y CURSOS Impartidas por profesores invitados al Departamento Grasman, Scott E. (Departamento de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Missouri-Rolla – USA). “An integrated inventory and transportation system framework”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 26 de Febrero de 2007. Grasman, Scott E. (Departamento de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Missouri-Rolla – USA). “Facility location models for hidrogen infrastructure development using LP”. Aula 022 de la Universidad Pública de Navarra. 1 de Marzo de 2007. Juan Pérez, Angel A. (Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad Politécnica de Cataluña). “Simulación en fiabilidad y disponibilidad de componentes y sistemas” Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 16 de Noviembre de 2006. León, Teresa (Universidad de Valencia). “Introducción al análisis de datos funcionales”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 6 de Junio de 2007. Omey, Edward. Universidad de Ehsal (Bruselas). “Going from X to (X, X2, X3….Xk). Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 10 de Enero de 2007. Salazar, Juan José (Universidad de la Laguna). “Answering some questions on the pickup-and-delivery travelling salesmanpProblem with stochastic demands”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 4 de Junio de 2007. Valderrama Bonnet, Mariano J. Universidad de Granada. “Modelos mixtos PC-ARIMA para datos funcionales”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 1 de Diciembre de 2006. Vilar Fernández, Juan (Departamento de Matemáticas, área de Estadística e I.O. - Universidad de A Coruña). “Análisis de modelos de pérdida agregada: una aproximación no paramétrica”. Seminario de Tercer Ciclo del Departamento de Estadística e Investigación Operativa, 11 de Septiembre de 2007. Impartidos por profesores del Departamento García Olaverri, C. “Curso de técnicas estadísticas multivariantes”. Universidad de Deusto para investigadores de IKEI. San Sebastián. 2007. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 107 García Olaverri, C. “Curso de modelos econométricos”. Universidad de Vigo. 2007 Mallor Giménez, F. “Optimización con simulación para el dimensionamiento y gestión de sistemas de producción y almacenamiento”. Departamento de Matemáticas para la Economía y la Empresa de la Universidad de Valencia. Enero 2007. Mallor Giménez, F. “Análisis de problemas reales de optimización mediante simulación”. Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Valencia. Enero 2007. Mallor Giménez, F. “Risk analysis using expert judgment”. EHSAL (Bruselas). Abril 2007. Moler Cuiral, J.A.; “Uso de la estadística en los medios de comunicación”. En los Institutos Pablo Sarasate (Lodosa), Marqués de Villena (Marcilla), Toki Ona (Bera) y Eunate (Pamplona) dentro del programa de charlas de la Universidad para Institutos de enseñanza Secundaria, coordinado por Actividades Culturales. Ugarte, M.D. and Militino, A.F. “Small area estimation in economy, with applications in labor force surveys”. Université des Sciences Sociales (Toulouse, Francia). 4 de Mayo de 2007. Recibidos por profesores del Departamento Abascal Fernández, Elena: Seminario de las Unidades Técnicas de Calidad: “Sistemas de garantía de calidad de las enseñanzas universitarias: El papel de las unidades técnicas de calidad”. Organizado por la Universidad de València y ANECA. Valencia los días 10 y 11 de septiembre de 2007. Abascal Fernández, Elena: VII Foro de Almagro “De la evaluación para la mejora a la acreditación de titulaciones e instituciones (en el 10º aniversario del Plan de la Calidad de las Universidades”. Almagro 5 y 6 de octubre de 2006. Goicoa Mangado, Tomás. “Workshop on latent variable modelling with Mplus”. Florencia (Italia). Profesor Bengt y Linda Muthén. 10, 11 y 12 de Septiembre de 2007. Curso de 24 horas. Paniello Alastruey, Irene “Symposium in honor of the retirement of profesor Faulkner and Ward”. Universidad de Virginia. Charlottesville (USA), 22 -24 de Marzo de 2007. Paniello Alastruey, Irene “Lie algebra workshop”. University of Ottawa, Fields Institute, Ottawa (Canadá). 13 – 15 de Abril de 2007. 108 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 6. Otras actividades reseñables Abascal Fernández, Elena – Miembro de la Unidad Técnica de Calidad de la Universidad Pública de Navarra. – Miembro de la Junta Electoral de la Universidad Pública de Navarra. – Profesora responsable del curso de doctorado: “Investigación en el laboratorio de alimentos: diseños experimentales y tratamiento de datos”, de 5 créditos, en calidad de profesor asociado de la Universidad de la Rioja, perteneciente al programa de doctorado interuniversitario con mención de calidad “Alimentos y Salud humana”, a desarrollar entre las Universidades de la Rioja, Pública de Navarra, de Salamanca y de Burgos. – Miembro de tribunal de Tesis Doctoral “Métodos para el análisis factorial de una tabla de contingencia múltiple. Aplicación a la comparación de dos corpus cronológicos”. Realizada por Dña. Mª Luisa Hernández Maldonado y dirigida por Dña. Mónica Bécne Bertant. Universidad Politécnica de Cataluña. Marzo de 2007. – Directora junto con Dña. Mª I. Landaluce de la Tesis Doctoral “Los sistemas de garantía de la calidad en la educación en España. Propuesta de un modelo de acreditación para las titulaciones de grado en España”. Presentada por Dn. Pablo Arranz Val en la Universidad de Burgos en mayo de 2007 con la calificación de Sobresaliente “Cum Laude”. Ballestín González, Francisco – Coordinador Erasmus con las universidades: Fachhochschule des bfi Wien. IMC Fachhoschule Krems FHS Kufstein Tirol Unioversity of Aplied Sciences Athens University of Economics and Business-Ikonomiko Panemistio Athinon. – Referee de las revistas internacionales: European Journal of Operacional Research Internacional Journal of Production Research – Director de Tesis doctoral: “Nuevos métodos heurísticos para resolver el RCPSP/max, casos modo único y modo múltiple” realizada por Dn. Agustín Barrios. Universidad de Valencia 23 de Julio de 2007. Matrícula cum laude. Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 109 Eraso Goicoechea, M. Luisa – Coordinadora de Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales para las Pruebas de Acceso a la Universidad Faulín Fajardo, Javier – Miembro de tribunal de Tesis Doctoral: “Un modelo matemático óptimo de mantenimiento y fiabilidad aplicado a la aviación comercial” realizada por Dn. Juan Carlos Redondo Expóxito y dirigida por Dn. Vicente Bargueño Fariñas. Universidad Nacional de Educación a Distancia. Julio de 2007. – Miembro de tribunal de Tesis doctoral: “Análisis de la Gestión de la Calidad Total en las entidades gallegas. Un estudio basado en el Modelo de Excelencia de la European foundation for Quality Management (EFQM)” realizada por Dn. Manuel Martínez Carballo y dirigida por Dña. Susana Barbeito Roibal. Universidad de La Coruña. Febrero de 2007. – Miembro de tribunal de Tesis Doctoral: “Contribrution à l’Optimisation d’un Réseau de Transport Aérien: Proposition d’un Modèle basé sur la Logique Floue et la Maximisation Entropique” realizada por Dn. Amadou Handou Mahamadou y dirigida por Dn. Félix Mora-Camino y Marc de Coligny. Université de Toulouse II. École Nationale de l’Aviation civile. Toulouse. Francia. Diciembre de 2006. – Revistas de las que el interesado es referee: 1) European Journal of Operational Research. 2) Interfaces. 3) Journal of Operational Research Society. 4) Omega-International Journal of Management Science. 5) International Journal of Logistics: Research and Applications. 6) International Journal of Operations and Quantitative Management. 7) Computers in Higher Education Economics Review. 8) Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching. 9) Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics. – Revistas con participación en el comité editorial: A)International Journal of Applied Management Science (IJAMS) – Member of the Editorial Board. García Olaverri, Carmen – Miembro de la Comisión de Investigación de la Universidad Pública de Navarra. – Miembro de la Junta de Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. – Vocal del Consejo de Gobierno del Instituto de Estadística de Navarra. – Evaluadora del Plan Nacional de Evaluación de la Calidad de las Universidades. – Miembro de tribunal de Tesis ”Aplicación de técnicas de optimización y simulación en la planificación de centros de atención primaria” realizada por Dña. Aurora Gáfaro Rojas.y dirigida por Dña. Cristina Azcárate Camio y Dn. Fermín Mallor Giménez. Universidad Pública de Navarra. de Junio de 2007. 110 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 Gómez Elvira, Sagrario – Vicedecana de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. – Responsable de la Diplomatura en Ciencias Empresariales. Mallor Giménez, Fermín – Coordinador ERASMUS con las Universidades: Economische Hogeschool Sint-Aloysius (Bruselas) y con Budapest University of Economic Sciences. Internacional Business School of Budapest. – Miembro del Comité Científico y del Comité organizador del IV Workshop on Simulation in Industry and Services. Editor del libro de proceeding. Bruselas (Bélgica). Diciembre 2006. – Miembro del Comité Organizador The Pyrenees Internacional Workshop on Statistics, Probability and Operations Research. Jaca (España). Septiembre 2007. – Referee de las revistas internacionales: Applied Stochastic Models in business and Industry Risk Analysis. – Profesor responsable del curso de doctorado: “Investigación en el laboratorio de alimentos: diseños experimentales y tratamiento de datos”, de 5 créditos, en calidad de profesor asociado de la Universidad de la Rioja, perteneciente al programa de doctorado interuniversitario con mención de calidad “Alimentos y Salud humana”, a desarrollar entre las Universidades de la Rioja, Pública de Navarra, de Salamanca y de Burgos. – Evaluador de proyectos de investigación sectorial del Plan Gallego de Investigación, Desarrollo e Innovación Tecnológica (INCITE) de la Xunta de Galicia. Moler Cuiral, José Antonio – Revisor artículo para las revistas: Methodology and computing in applied probability. Sequential analysis. – Vocal de la Comisión para resolver concurso de profesor colaborador en la Universidad de Zaragoza. – Subdirección Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Pública de Navarra. (Marzo de 2007 a Junio de 2007) – Director de área de profesorado de la Universidad Pública de Navarra. Pérez Prados, Antonio – Miembro de la Agencia Nacional de Protección de Datos – Miembro del Comité Científico de Ciencias Experimentales en el Consejo de Universidades. Ugarte Martínez, Mª Dolores – Evaluadora de proyectos Europeos del VII Programa Marco de la Unión Europea. – Vocal del Consejo Ejecutivo de la SEIO. – Representative of the Communications Working Group of the Executive Committee of the Statistical Modelling Society (del 1 de enero de 2007 al 31 de diciembre de 2008). Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 111 – Editor asociado de la revista Journal of the Royal Statistical Society. Serie A. De enero de 2006 a enero de 2010. – Miembro de la Comisión de Posgrado de la Universidad Pública de Navarra (desde 25-9-2007) – Evaluadora de proyectos para la ANEP. 112 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 7. Innovación educativa En el proceso de adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior los siguientes profesores del Departamento han participado en actividades organizadas por la propia Universidad. Actividades de Formación: Curso: Jornada sobre la Internacionalización de las universidades en el EEES. Impartido por: Carmen García Olaverri y Sagrario Gómez Elevira (Universidad Pública de Navarra), Dumitru Chirlesan (Universidad de Pitesti de Rumania), Otmar Seur (Universidad de Paris X), Michèle Guicharnaud-Tollis (Universiad de Pauet des Pays de l’Adour). 20 de Abril de 2007 Profesores asistentes: José Antonio Moler Curial, Henar Urmeneta Martín-Calero, Mª Luisa Eraso Goicoechea Curso: Taller sobre Técnicas de Aprendizaje Cooperativo. Impartido por Javier Valero y Silvia Ruiz. 3 y 4 de Septiembre de 2007 Profesores asistentes: Mª Dolores Ugarte Martínez, José Antonio Moler Cuiral Curso: La construcción educativa de las competencias. Impartido por Josep Gascón Pérez (Universiad Autónoma de Barceloa), Ana Arana (Universidad Pública de Navarra) y Teresa Mauri (Universidd de Barcelona). 4 de Mayo de 2007. Profesores asistentes: Mª Dolores Ugarte Martínez; José Antonio Moler Cuiral, Henar Urmeneta Martín-Calero, Mª Luisa Eraso Goicoechea Curso: La práctica del ECTS por profesores y alumnos. Impartido por Silvia Ruiz (Universidad Politécnica de Cataluña), Gonzalo Gómez Dacal (Universidad de Salamanca), Alayn Loayssa (Universidad Pública de Navarra) y Miguel Angel Zabalza (Universidad de Santiago de Compostela). 11 de mayo de 2007. Profesores asistentes: Mª Dolores Ugarte Martínez; José Antonio Moler Cuiral, Henar Urmeneta Martín-Calero, Mª Luisa Eraso Goicoechea Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007 113 Curso: Jornada de Trabajo del Programa Oficial de Postgrado en Tecnología de las comunicaciones. Impartido por Carlos del Río, Salvador Sales, Carlos Yelmo, Javier Hernando, alayn Loayssa y Jordi Hernández. 18 de Mayo de 2007. Profesores asistentes: Mª Dolores Ugarte Martínez; José Antonio Moler Cuiral Curso: Panorama sobre las nuevas tecnologías al servicio de la enseñanza-aprendizaje. Impartido por Antoni Bartolomé (Universidad de Barcelona), David Benito (Universidad Pública de Navarra) y Jordi Sancho (Universidad de Barcelona). 25 de Mayo de 2007. Profesores asistentes: Mª Dolores Ugarte Martínez, Henar Urmeneta Martín-Calero, Mª Luisa Eraso Goicoechea Curso: ¿Cómo dinamizar el aula en la universidad? O el trabajo en equipo en el aula universitaria. Impartido por Luis Fernando Turrión Berges. 17 de Noviembre de 2006 Profesores asistentes: Mª Luisa Eraso Goicoechea Actividades de Adaptación al E.E.E.S. Varios profesores del Departamento realizaron propuesta de adaptación de sus asignaturas y fueron seleccionadas por el Vicerrector de Convergencia Europea y Relaciones Institucionales como experiencias piloto de nuestra Universidad. Los profesos que han participado en el plan piloto son: – García Olaverri, Carmen; Gómez Sagrario Elvira. Visita académica a la Universidad Tor Vergara de Roma. Publicaciones que se enmarcan dentro del marco de Innovación Educativa Capítulos de libro – Azcárate Camio, Cristina; Eraso Goicoechea, Mª Luisa: “Adaptación al EEES de asignaturas con contenido de “Programación Matemática”. En el libro: “Proyectos docentes de adaptación al Espacio Europeo de Educación Suprior”. Vol. I pp. 225-247 editado por la Universidad Pública de Navarra. 2007. – García Olaverri, Carmen: “Adaptación al EEES de la asignatura Econometría en la titulación de Empresa y estudios Jurídicos”. En el libro: “Proyectos docentes de adaptación al Espacio Europeo de Educación Suprior”. Vol. II pp. 431-446 editado por la Universidad Pública de Navarra. 2007. – Gómez Elvira, Sagrario: “Análisis Multivariante: adaptación al EEES”. En el libro: “Proyectos docentes de adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior”. Vol. II pp. 447-453 editado por la Universidad Pública de Navarra. 2007. 114 Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Memoria. Curso 2006-2007
