1. Introducción. Estadística descriptiva
1.1 Introducción a la estadística
1.2 Estadística descriptiva unidimensional
1.3 Estadística descriptiva bidimensional
2. Conceptos básicos del cálculo de probabilidades
2.1 Concepto de probabilidad
2.2 Probabilidad condicional
2.3 Teorema de la Probabilidad Total
2.4 Teorema de Bayes
3. Distribuciones de probabilidad
3.1 Concepto de variable aleatoria
3.2 Principales distribuciones discretas
3.3 Principales distribuciones continuas
4. Inferencia estadística
4.1 Distribuciones en el muestreo
4.2 Inferencia en poblaciones normales
5. Inferencia con datos de frecuencia
6. Análisis de la varianza
7. Modelos de regresión

Desde tiempos remotos, el ser humano se ha preocupado de la calidad de los productos que ha obtenido o producido. No obstante, los planteamientos sobre la forma de obtener calidad en los productos han ido cambiando con el tiempo, hasta llegar en la actualidad a pasar de obtener productos de calidad a procesos con calidad, que vayan mejorando continuamente. En este contexto, el desarrollo de la teoría científica del muestreo permite la aplicación de las técnicas estadísticas en la industria. Los orígenes de lo que se podría llamar Estadística Industrial moderna se remontan a principios del siglo XX (Montgomery, 2001). Walter A. Shewhart esboza los primeros gráficos de control, destinados a "fabricar calidad en lugar de inspeccionarla", y en 1931 publica el libro Economic Control of Quality of Manufactured Products, donde se recogen los fundamentos de esta nueva herramienta, que sienta las bases de lo que se conoce como Control Estadístico de Procesos (Statistical Process Control, SPC). En la misma época, Harold F. Dodge y Harold G. Romig trabajan en la aplicación de la teoría estadística a la inspección de muestras, siendo una de sus aportaciones la elaboración de sus conocidas tablas de muestreo para el controlen recepción, hoy en día utilizadas de forma estándar en este contexto (Dodge y Romig, 1959). Las décadas de los años 1950 y 1960 son testigo de numerosos e importantes desarrollos en la Estadística Industrial. Entre los más importantes destacan los métodos de superficies de respuesta desarrollados por G.E.P. Box y K.B. Wilson (Box y Wilson, 1951). Este entorno para la experimentación industrial, incluyendo tanto la selección de factores como la optimización, tiene un tremendo impacto en las industrias químicas y de procesos, capitalizando la mayor parte de la investigación en diseño de experimentos en los siguientes 30 años. La expansión de los métodos de Control Estadístico de Calidad llega a Japón de la mano de estadísticos americanos, entre los que destaca la figura de W. Edwards Deming, considerado como "la persona ampliamente responsable de la recuperación económica japonesa de la postguerra". La calidad de los productos industriales japoneses es uno de los factores clave de la competitividad de este país. La idea básica consiste en extender el concepto de Calidad a todos los procesos que se llevan a cabo en una organización, así como la necesidad de la mejora continua. El hablar con datos correctamente y la explotación de la información potencial, exige ineludiblemente el recurso a la Estadística, que debe ser conocida y utilizada a todos los niveles de la empresa, desde la Alta Dirección hasta los operarios. En palabras del Dr. Deming: "If the Management is to control the variation, there is no escape from learning how to use Statistics. If the cooperation of the workers is to be obtained, they too must learn the language of Statistics...Complex systems cannot be understood without Statistics. In the competitive future, companies which have not mastered these ideas will simply disappear." O como afirma Ishikawa: "Sin análisis estadístico no es posible establecer un control de calidad efectivo. Las 7 herramientas estadísticas básicas deben ser conocidas y utilizadas por todo el mundo en una empresa, desde la alta gerencia hasta los operarios en las líneas". "Todo el mundo en la empresa debe hablar con datos usando la Estadística" El reto al que se enfrenta actualmente el ingeniero, con el fin de mejorar los procesos, es cómo manejar la gran cantidad de información correlacionada que puede llegar a registrarse. Esta sobrecarga de información y la falta de herramientas estadísticas apropiadas han provocado que en la práctica se malgasten recursos y se desaprovechen oportunidades de mejora en la calidad y productividad de estos procesos. Por ello, se considera que la Estadística es fundamental en la formación de un ingeniero en organización industrial.

Esta asignatura desarrollará en las y los estudiantes competencias para el análisis de datos mediante el uso de herramientas estadísticas aportando información relevante y conocimiento sobre los aspectos claves en el desarrollo profesional en la ingeniería. La asignatura pretende que las personas graduadas en el Grado en Ingeniería de la Organización Industrial sea capaces de utilizar el enorme potencial que tienen los datos de manera que puedan contribuir a la toma de decisiones en sus puestos de trabajos vinculados a la gestión, administración y dirección industrial. Desde las organizaciones, las personas con competencias para la gestión y dirección, deberán tomar decisiones para resolver distintos retos a los que las personas deberemos enfrentarnos y en particular, deberán tomar decisiones y políticas que permitan alcanzar las 169 metas que emanan de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) acordados en septiembre de 2015 por 193 países en la Agenda 2030 para el desarrollo de Naciones Unidas. El papel de la estadística es fundamental para medir el avance en las metas, así, los indicadores de la Agenda 2030 han sido elaborados por la Comisión Estadística de Naciones Unidas y en el texto del documento "Labor de la Comisión de Estadística en relación con la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible" de 10 de julio de 2017 se indica explícitamente en la introducción: "Poniendo de relieve la necesidad de datos desglosados de calidad, accesibles, oportunos y fiables para ayudar a medir los progresos y asegurar que nadie se quede atrás" y "Reafirmando la necesidad de fortalecer los sistemas de datos y los programas de evaluación nacionales en los países en desarrollo". Más concretamente, a través de la asignatura, el estudiante adquirirá competencias y aptitudes que se ajustan a las demandas del mercado de trabajo actual y futuro relacionadas con el análisis de grandes cantidades de datos , contribuyendo así al desarrollo del Objetivo de Desarrollo Sostenible 8 (TRABAJO DECENTE Y CRECIMIENTO ECONÓMICO). Las técnicas estadísticas trabajadas en la asignatura también pueden servir de apoyo a todas aquellas materias dentro del Plan de Estudios que requieran el estudio y análisis de fenómenos aleatorios.

El sistema de evaluación consta de: 1.- Dos pruebas escritas de respuesta abierta (40% cada una de ellas) correspondiente al 1er. y 2º parcial en las fechas que designe oficialmente la ETSII, en las que será necesaria una nota mínima de 4 sobre 10 para tener en cuenta la evaluación continua. Dichas pruebas tendrán una prueba de recuperación para los estudiantes que hayan obtenido menos de un 4 en cada una de ellas. Si un estudiante no llegara al mínimo de 4 en cualquiera de las dos pruebas de evaluación, incluyendo sus respectivas recuperaciones, su nota final se calcularía como la mínima nota obtenida entre las dos pruebas de evaluación, incluyendo sus respectivas recuperaciones, no teniendo en cuenta las prácticas. 2- Seis pruebas evaluativas de tipo test o de respuesta numérica, que consistirán en la resolución por parte de los alumnos de cuestiones o problemas. La realización de estas pruebas supone un 5% de la nota final. Estas pruebas se llevarán a cabo por medio de 6 actos evaluativos los viernes por la tarde dentro del horario lectivo de la ETSII, tras la finalización de cada tema a través de la plataforma Poliformat a lo largo del curso. De los 6 actos evaluativos de prueba objetiva, se realizará la media sobre las 5 mejores notas. No existe recuperación de los mismos. 3.- Seis pruebas objetivas tipo test o de respuesta numérica, que se realizarán al final de las sesiones de prácticas con software informático. No existe recuperación de los mismos (PoliformaT, ponderación 15% de la nota) En caso de que algún acto de evaluación no se realice se considera que la nota obtenida en el mismo es 0. Para los alumnos que tengan concedida la exención de asistencia a clase: 1.- Dos pruebas escritas de respuesta abierta (40% cada una de ellas) correspondiente al 1er. y 2º parcial en las fechas que designe oficialmente la ETSII, en las que será necesaria una nota mínima de 4 sobre 10 para tener en cuenta la evaluación continua. Dichas pruebas tendrán una prueba de recuperación para los estudiantes que hayan obtenido menos de un 4 en cada una de ellas. Si un estudiante no llegara al mínimo de 4 en cualquiera de las dos pruebas de evaluación, incluyendo sus respectivas recuperaciones, su nota final se calcularía como la mínima nota obtenida entre las dos pruebas de evaluación, incluyendo sus respectivas recuperaciones, no teniendo en cuenta las prácticas. 2- Seis pruebas evaluativas de tipo test o de respuesta numérica, que consistirán en la resolución por parte de los alumnos de cuestiones o problemas. La realización de estas pruebas supone un 5% de la nota final. Estas pruebas se llevarán a cabo por medio de 6 actos evaluativos los viernes por la tarde dentro del horario lectivo de la ETSII, tras la finalización de cada tema través de la plataforma Poliformat a lo largo del curso. De los 6 actos evaluativos de prueba objetiva, se realizará la media sobre las 5 mejores notas. No existe recuperación de los mismos. 3.- 1 prueba objetiva realizada con software informático el día del examen de recuperación de la asignatura con un peso del 15% de la asignatura correspondiente a la evaluación de las prácticas de la asignatura. Observaciones: Mejora de la calificación de la asignatura: Si el estudiantado considera oportuno presentarse al examen final para intentar mejorar nota, la calificación obtenida en dicha prueba reemplazará a la correspondiente de la evaluación ordinaria (tanto si es superior como inferior). Debido a las necesidades de organización del examen (tamaño del aula, profesores que asisten al examen, fotocopias, etc.), el estudiantado que desee presentarse, deberá avisar utilizando el canal oficial que así defina el profesor con al menos 4 días hábiles de antelación.