Créditos ECTS Créditos ECTS: 4.5
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 74.25 Horas de Tutorías: 2.25 Clase Expositiva: 18 Clase Interactiva: 18 Total: 112.5
Lenguas de uso Castellano, Gallego, Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Veterinaria
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
El objetivo general es dar a conocer los principales modelos de distribución de probabilidade, las técnicas básicas de inferencia estadística, y sus aplicaciones a las Ciencias de la vida y, en particular, a la Veterinaria. También se introducen modelos relacionados con tomas de decisiones en el ámbito del marketing y de la gestión empresarial.
Tema 1. TÉCNICAS DE EXPLORACIÓN DE DATOS (8 h.)
Conceptos generales de bioestadística y mercadotecnia. Escala de medidas. Preparación de datos. Representaciones gráficas. Exploración de datos unidimensionales e bidimensionales en el ámbito veterinario y de la gestión empresarial. Medidas de asociación.
Tema 2. PROBABILIDADES Y VARIABLES ALEATORIAS (10 h.)
Experimentos aleatorios. Probabilidad. Concepto de variable aleatoria. Variables aleatorias discretas y continuas. Distribución normal. Distribuciones relacionadas con la normal.
Tema 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL Y POR INTERVALOS DE CONFIANZA (8 h.)
Muestreo aleatorio. Recolección de datos en Veterinaria y gestión empresarial. Estimadores puntuales. Intervalos de confianza sobre los parámetros de una población. Determinación del tamaño de una muestra. Interpretación de resultados en el ámbito de la Veterinaria, la Gestión y la Mercadotecnia.
Tema 4. CONTRASTE DE HIPÓTESIS (8 h.)
Conceptos generales. Toma de decisiones en el ámbito de la Veterinaria, la Gestión y la Mercadotecnia. Contraste de hipótesis sobre los parámetros de una población. Tablas de tabulación cruzada. Análisis de relaciones entre variables.
Laboratorio. PRÁCTICAS EN EL AULA DE INFORMÁTICA
Sesión 1. Utilización de fórmulas y funciones. (2 h.)
Sesión 2. Técnicas de exploración de datos en el ámbito veterinario y de gestión empresarial. (2 h.)
Sesión 3. Menús de variables aleatorias unidimensionales y distribuciones. (2 h.)
Sesiones 4 y 5. Inferencia estadística. Aplicaciones para la toma de decisiones e interpretación de resultados en el ámbito de la Veterinaria, la Gestión y el Marketing. (4 h.)
-Arriaza Gómez, A.J. y otros (2008). Estadística básica con R y R-Commander.
Universidad de Cádiz.
-Cao, R. y otros (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide.
-Daniel, W (2004). Bioestadística. Ed. Limusa.
-Elosua Oliden, P. y Etxeberria Murgiondo, J. (2012). R Commander : gestión y análisis de datos. La Muralla, D.L.
-Delgado de la Torre, R. (2007). Probabilidad y Estadística para Ciencias e Ingenierías. Delta Publicaciones.
-García Pérez, A. (2010). Estadística básica con R. U.N.E.D.
-Grande, I. y Abascal E. (2009). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. ESIC.
-Hines, W. W. y Montgomery, D. C. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Administración. CECSA.
-Kinnear, T.C. y Taylor, J.R. (1998). Información de mercados. Un enfoque aplicado. Mc Graw Hill.
-Luceño, A. y González, F. J. (2004). Métodos estadísticos para medir, describir y controlar la variabilidad. Universidad de Cantabria.
-Luque, T. (2000). Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados. Ed. Pirámide.
-Martín, A. y Luna, J. (2004). Bioestadística para Ciencias de la Salud. Ed. Norma.
-Milton, J. S. (2004). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud. McGraw-Hill.
-Navidi, W. (2006). Estadística para Ingenieros y Científicos. McGraw-Hill.
-Norman, G. y Streiner, D. (2005). Bioestadística. Ed. Mosby.
-Novo Sanjurjo, V. (1993). Problemas de Cálculo de Probabilidades y Estadística. U.N.E.D.
-Parra Frutos, I. (2003). Estadística Empresarial con Microsoft Excel. Problemas de Inferencia Estadística. Ed. AC.
-Peña Sánchez de Rivera, D. (2001). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial.
-Peña Sánchez de Rivera, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. Alianza Ed.
-Samuels, M. L.; Witmer, J. A. y Schaffner, A. (2012) Fundamentos de Estadística para las Ciencias de la Vida. Pearson.
-Vargas Sabadías, A. (1995). Estadística descriptiva e inferencial. Universidad de Castilla-La Mancha.
.Competencias Generales
o GVUSC01. Capacidad de aprendizaje y adaptación.
o GVUSC02. Capacidad de análisis y síntesis.
o GVUSC03. Conocimientos generales sobre el área de trabajo.
o GVUSC05. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.
o GVUSC06. Capacidad de trabajar de forma autónoma y en equipo.
.Competencias Específicas
A.-Competencias específicas disciplinares (saber)
o CEDVUSC 13. Conocer los aspectos organizativos, económicos y de gestión en todos aquellos campos de la profesión veterinaria.
.Competencias Específicas profesionales (saber hacer, competencias a día 1, day-one skills)
o D1VUSC 03. Realizar técnicas analíticas básicas e interpretar resultados clínicos, biológicos y químicos.
o D1VUSC 15. Asesoramiento y gestión, técnica y económica, de empresas de ámbito veterinario en un contexto de sostenibilidad.
o D1VUSC 17. Realizar informes técnicos propios de las competencias veterinarias.
.Competencias Específicas Académicas (querer hacer)
o CEAVUSC 06. Saber buscar asesoramiento y ayuda profesionales.
o CEAVUSC 08. Ser consciente de la necesidad de mantener actualizados los conocimientos, habilidades y actitudes de las competencias profesionales mediante un proceso de formación permanente.
.Competencias transversales
o CTVUSC 01. Capacidad para el razonamiento y la argumentación.
o CTVUSC 03. Capacidad para elaborar y presentar un texto organizado y comprensible.
o CTVUSC 05. Habilidad en el manejo de las TICs.
Cumpliendo las indicaciones recogidas en las "Directrices para o Desenvolvemento dunha Docencia Presencial Segura para o curso 2020-21" se presenta la metodología de la enseñanza en los tres escenarios recogidos en el documento:
Escenario 1: normalidad adaptada (sin restricciones a la presencialidad física). A lo largo del curso se impartirán los siguientes tipos de clases.
34 horas de clase (magistrales, prácticas de pizarra y seminarios) que se desarrollarán en el aula, a través de la realización de ejercicios, los contenidos de la materia. Las exposiciones se realizarán mediante presentaciones con el ordenador multimedia que se complementarán con las explicaciones necesarias, haciendo uso de la pizarra cuando sea conveniente, y con la resolución de problemas. Las transparencias de las presentaciones de cada tema estarán a disposición de los estudiantes en el Campus Virtual de la USC antes de comenzar el tema correspondiente.
10 horas de clase en el aula de informática en las que se empleará un paquete estadístico. En estas clases se usarán unos guiones y ficheros que estarán a disposición de los estudiantes en el Campus Virtual de la USC antes de cada sesión
1 horas de tutorías en grupo.
No procede la dispensa de asistencia a las clases de prácticas.
En escenario 2 de distanciamiento (restricciones parciales a la presencialidad física) o escenario 3 de cierre de las instalaciones (imposibilidad de impartir docencia con presencialidad física), de forma síncrona/asíncrona se realizarán actividades docentes en remoto según el horario establecido por el centro, a través de los diferentes medios telemáticos disponibles en la USC, preferentemente el Campus Virtual y MS Teams.
En las clases prácticas en el escenario 2 habrá una reducción del tiempo de presencialidad al 50%, con los grupos de prácticas reducidos al 50%, de modo que se mantienen las mismas franjas horarias aprobadas en la Xunta de Facultad. El otro 50% de la actividad práctica que queda pendiente para cada alumno se completará con actividad telemática.
Para la realización de tutorías, así como para mantener una comunicación directa con los estudiantes se utilizará el foro del Campus Virtual, MS Teams o el correo electrónico.
La evaluación de la materia se realizará mediante evaluación continua y las actividades de evaluación al final del semestre:
-Las actividades de evaluación continua tendrán una puntuación máxima de 3 puntos en la calificación final. Se realizarán mediante cuestionarios de respuesta corta, en las sesiones de prácticas de pizarra, seminarios y/o de clases de prácticas en las aulas de informática. Los alumnos repetidores pueden optar por mantener la nota de evaluación continua del curso anterior si la tienen superada o por realizar de nuevo las actividades de evaluación continua.
-Las actividades de evaluación al final del semestre tendrán una puntuación máxima de 7 puntos en la calificación final. La evaluación al final del semestre se realizará mediante una prueba escrita con cuestiones, fundamentalmente prácticas, sobre los conceptos, modelos y procedimientos estudiados en las clases.
Para superar la materia será necesario:
i) obtener por lo menos 3 puntos en la prueba de evaluación final, y
ii) obtener por lo menos una calificación de un 5 sumadas las actividades de evaluación continua y de evaluación final.
En el caso caso de non obtener por lo menos 3 puntos en la prueba de evaluación al final del semestre, esa será la nota de la materia. En otro caso la nota de la materia será la suma de la nota de la prueba de evaluación final y la nota de la evaluación continua.
El sistema de evaluación será el mesmo independientemente del escenario en el que se desarrolle la docencia, con la única diferencia de que las actividades de evaluación podrán ser presenciales en aula o en remoto mediante los medios telemáticos disponibles en la USC siguiendo las directrices que establezca el centro, la USC y las autoridades competentes.
-Las notas de las actividades de evaluación continua podrán mantenerse para la segunda oportunidad de la materia en el caso de no superarla en la primera oportunidad.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo establecido en la “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión das cualificacións”.
Horas presenciales (Escenario 1): 45
Horas no presenciales (Escenario 1, 2 y 3): 67,5 (Estudio individual: 25, Elaboración de trabajos: 12, Resolución de casos/problemas: 27,5, Evaluación: 3). En los Escenarios 2 y 3 habrá que añadir las actividades que no puedan realizarse de modo presencial.
Total volumen de trabajo (Escenario 1, 2 y 3): 112,5 horas.
- Asistencia participativa en las clases expositivas, interactivas y tutorías de grupo.
- Estudio diario de la materia.
- Realización de los ejercicios propuestos.
- Asistencia a las tutorías para consultar dudas.
PLAN DE CONTINGENCIA
PLAN DE ADAPTACIÓN DE LAS ACTIVIDADES DOCENTES A LOS ESCENARIOS ESTABLECIDOS POR LA USC
A continuación se indican los aspectos a tener en cuenta para la adaptación al escenario adoptado por la universidade.
--Metodología--
Debido a la naturaleza y contenidos de esta materia, así como a la metodología empleada, la modalidad presencial será prioritaria para todos los tipos de clases (expositivas, prácticas y tutorías)
La adaptación de las actividades docentes al escenario adoptado se hará como se indica a continuación.
Escenario 1
La docencia expositiva e interactiva será de carácter presencial.
Para las tutorías la modalidad presencial será prioritaria si bien parte de ellas se podrán realizar de manera telemática.
Escenario 2 y Escenario 3
En escenario 2 de distanciamiento (restricciones parciales a la presencialidad física) o escenario 3 de cierre de las instalaciones (imposibilidad de impartir docencia con presencialidad física), de forma síncrona/asíncrona se realizarán actividades docentes en remoto según el horario establecido por el centro, a través de los diferentes medios telemáticos disponibles en la USC, preferentemente el Campus Virtual y MS Teams.
En las clases prácticas en el escenario 2 habrá una reducción del tiempo de presencialidad al 50%, con los grupos de prácticas reducidos al 50%, de modo que se mantienen las mismas franjas horarias aprobadas en la Xunta de Facultad. El otro 50% de la actividad práctica que queda pendiente para cada alumno se completará con actividad telemática.
Para la realización de tutorías, así como para mantener una comunicación directa con los estudiantes se utilizará el foro del Campus Virtual, MS Teams o el correo electrónico.
--Evaluación--
El sistema de evaluación será el mesmo independientemente del escenario en el que se desarrolle la docencia, con la única diferencia de que las actividades de evaluación podrán ser presenciales en aula o en remoto mediante los medios telemáticos disponibles en la USC siguiendo las directrices que establezca el centro, la USC y las autoridades competentes.
-Las notas de las actividades de evaluación continua podrán mantenerse para la segunda oportunidad de la materia en el caso de no superarla en la primera oportunidad.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo establecido en la “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión das cualificacións”.
Jose Maria Alonso Meijide
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- josemaria.alonso [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
| Jueves | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Auditorio |
| Viernes | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Auditorio |
| 15.01.2021 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 1 |
| 15.01.2021 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2 |
| 15.01.2021 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 3 |
| 15.01.2021 15:00-17:00 | Grupo /CLE_01 | Aula Informática 1 |
| 08.07.2021 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 1 |
| 08.07.2021 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2 |
| 08.07.2021 15:00-17:00 | Grupo /CLE_01 | Aula Informática 1 |