Materia	Carrera	Plan	Año	Periodo
TRATAMIENTO DE DATOS EMPIRICOS PARA CIENCIAS EXPERIMENTALES	TEC.UNIV.GEOINF	09/13	2019	2° cuatrimestre

Docente	Función	Cargo	Dedicación
DOLZ, MOIRA INES	Prof. Responsable	P.Adj Exc	40 Hs
DE ROSAS, JUAN PABLO	Responsable de Práctico	A.1ra Semi	20 Hs

La inclusión de la asignatura en la formación de un estudiante de ciencias experimentales (física, biología, química, geología, ingeniería, etc) se fundamenta en la necesidad de incorporar los conceptos básicos del análisis de los resultados experimentales. Apunta también a familiarizar al estudiante con los aspectos teóricos y prácticos del análisis y la interpretación de datos que poseen la incerteza propia de las mediciones experimentales. Las prácticas constituyen el análisis y la solución de problemas que implican el tratamiento de datos experimentales y la interpretación de los resultados obtenidos.

1) Introducir al alumno en la necesidad del tratamiento de datos con incertezas.
2) Incorporar los aspectos teórico-prácticos que proveen los métodos estadísticos para el tratamiento de datos experimentales.
3) Lograr que el alumno pueda:
- interpretar los resultados obtenidos explicitando el intervalo de confianza para dichos resultados y su nivel de significación,
- tratar los datos adecuadamente, realizar informes y comunicar los resultados,
- utilizar el lenguaje de programación R para realizar la estadística de datos.

Unidad 1: El método científico. Observaciones y construcción de modelos: empíricos y teóricos. Sistema de Unidades.
Magnitudes físicas, extensivas e intensivas. Presentación digital y redondeo.

Unidad 2: Incertidumbre absoluta y relativa. Precisión y exactitud. Fuente de errores. Errores sistemáticos y errores
azarosos. Error límite e intervalo de confianza. Error en cantidades calculadas. Incertidumbre en funciones de una,
dos o más variables. Método general para la incertidumbre en funciones de una, dos o más variables. Cifras
significativas.

Unidad 3: Planificación, diseño y experimento de prueba. Análisis, gráficos y presentación de resultados. Formulación
del modelo teórico. El informe de laboratorio.

Unidad 4: Incertidumbre estadística. Histograma y distribuciones. Moda, modal y media aritmética de una distribución. Amplitud de las distribuciones. Desviación estándar. Distribución de Gauss y muestreo. Relación con las mediciones reales. Media de la muestra y distribución estándar de la media y de la muestra. Efecto de tamaño de la muestra.


Unidad 5: Aletoriedad. Probabilidad y frecuencia relativa. Funciones de distribución: uniforme discreta y continua,
binomial, poisson y normal. La distribución normal y los errores de medición. Poblaciones y muestras. Distribuciones
muestrales. Regresión lineal. Mínimos cuadrados.

Los prácticos de aula apuntan a capacitar al alumno en el lenguaje de programación R para la resolución de problemas que
involucran datos experimentales. La práctica esta orientada hacia temas estrechamente relacionados con cuestiones concretas
ligadas a la formación del estudiante

- El alumno tiene que realizar y aprobar el 100% de los prácticos.
- Se realizará una evaluación parcial que tiene que ser aprobada con un puntaje mayor o igual a 5 (cinco).
- Los alumnos deberán preparar un trabajo final, donde demostrarán las habilidades adquiridas en el curso. La nota obtenida en este trabajo se computará con la de las evaluaciones parciales para obtener la nota final.

[1] [1] “Estadística”, Murray R. Spiegel, McGraw-Hill, 2da. Edición.
[2] [2] “Experimentación”, D. C. Baird, Royal Military College, Kingston, Ontario.

 

Proveer a los alumnos de los conceptos básicos relacionados con el tratamiento de datos estadísticos y experimentales y la
interpretación de los resultados obtenidos de dicho tratamiento.