Se permite la consulta de cualquier libro sin anotaciones ni hojas sueltas.

Corrección en las respuestas

Prueba presencial descrita en el apartado anterior.

La PEC consistirá en una implementación de un modelo de datos y en la inferencia de sus parámetros mediante la librería TensorFlow Probability. El equipo docente proporcionará los datos y en enunciado en el curso virtual.

El entregable debe incluir:

1. Una memoria de texto en formato PDF que contenga:
   1. Un grafo descriptor del modelo probabilista
   2. Una descripción textual del modelo/grafo
   3. La especificación de las diferentes distribuciones de probabilidad que compongan el modelo, de forma verbal y analítica (en forma de ecuaciones)
   4. Gráficas que describan las distribuciones a posteriori de los parámetros del modelo y su análisis en el contexto de los priors utilizados.
   5. Una sección que analice el grado de convergencia y estacionariedad de las cadenas de muestras (incluyendo las representaciones gráficas que sean necesarias). 
2. El código que implementa el modelo de datos descrito en la memoria.
3. Las muestras a posteriori de una ejecución del código.

La corrección de la PEC tendrá en cuenta los siguientes criterios:

• la claridad expositiva y la rigurosidad tanto en las descripciones y especificaciones del modelo como en el análisis de los resultados;
• la adecuación del modelo probabilístico al problema planteado en el enunciado;
• la calidad en la presentación de la memoria, en particular, de las ecuaciones y gráficas incluidas;
• la obtención de muestras representativas de la distribución a posteriori (de cadenas que se hayan mezclado y convergido) y la demostración de la representatividad.

Un ejemplo de presentación pobre, poco clara y falta de rigurosidad es la inclusión de ecuaciones que utilicen nombres de variables no descritos verbalmente en el texto, con tipografía no explicada o generadas sin un editor de ecuaciones que permita símbolos matemáticos. El equipo docente está a disposición de lxs estudiantes durante todo el curso para aclarar qué tipo de presentaciones son aceptables. Las gráficas deben ser legibles e interpretables. Esto implica una elección adecuada de los tamaños de las fuentes, del tamaño de los elementos representados (puntos, líneas, símbolos, etc), de los colores y de los rangos de los ejes, por citar sólo algunos de los elementos de mayor impacto en la interpretabilidad de una gráfica. Además, deben ir acompañadas de una descripción verbal en un pie de figura y en el texto de la memoria.

Tanto la prueba presencial (PP) como la PEC serán evaluadas de 0 a 10.  En caso de que ambas evaluaciones sean iguales o superiores a 4, la nota final (NF) será la media ponderada (MP) de ambas de acuerdo a la siguiente fórmula:

NF = MP = 0,30 * PP + 0,70 * PEC.

Si alguna de las dos calificaciones es inferior a 4 la nota final será el mínimo del par (4.9, MP) de manera que siempre figurará como suspenso y, en caso de que la media ponderada supere el 4.9, su nota numérica final será 4.9. Si cualquiera de las dos calificaciones fuese No Presentado, la nota final sería asimismo No Presentado. 

La calificación obtenida en la PEC en la convocatoria ordinaria se mantendrá en la convocatoria extraordinaria de septiembre.