La materia tiene los siguientes objetivo:
a)Estrategias para la extracción de requerimientos.
Herramientas conceptuales para la organización de requerimientos en modelos.
Estrategias de análisis en metodología ágiles.
Validación de requerimientos, relación con testing.
Definición de requerimientos no funcionales
b) Detectar la presencia de lo estocástico en el campo científico en el que deberá convivir.
Hoy la teoría de probabilidad es una herramienta importante en la mayoría de las áreas de ingeniería, ciencias y administración. Muchos investigadores se dedican activamente al descubrimiento y puesta en práctica de nuevas aplicaciones de la probabilidad.
c) Analizar la probabilidad desde las diversas concepciones en las que se encuentra inserta.
El concepto de probabilidad aparece en nuestra vida y en nuestras conversaciones cotidianas; a pesar de ello no existe una única interpretación científica del término probabilidad aceptada por todos los estadísticos, filósofos y demás autoridades científicas. El verdadero significado de probabilidad es todavía un tema muy conflictivo y surge en muchas discusiones filosóficas actuales sobre los fundamentos de la estadística.
d) Manipular los conceptos fundamentales de la teoría de probabilidades para comprender la esencia del conocimiento estadístico.
Es de vital importancia conocer la teoría y aplicaciones de probabilidad para poder aplicar y comprender la teoría, los métodos y técnicas estadísticas. La finalidad que perseguiremos a través de éstos métodos es la de poder analizar datos experimentales.
e) Aplicar la teoría de lo estocástico al análisis de datos.
Se intentará conocer alguna distribución de probabilidad desconocida que podría haber generado esos datos. Se espera que, además de familiarizarse con métodos específicos y conceptos, el alumno desarrolle cierto criterio propio: pensar probabilísticamente y estadísticamente.
Modos de Cursada: Cuatrimestral Presencial
Horas Semanales: 8 horas
Demanda de tiempo en casa semanal: 8 horas
Sitio web:
Programa de la materia:
Contenidos Mínimos:
- Estadística descriptiva.
- Modelos determinísticos y estocásticos.
- Distribución de probabilidades sobre un espacio muestral.
- Variables aleatorias, discretas y continuas.
- Distintos tipos de distribuciones.
- Inferencia estadística.
- Intervalos de confianza.
- Varianza.
- Regresión lineal.
- Coeficientes de correlación.
- Ensayos de hipótesis.
- Números aleatorios.
- Método Montecarlo.