Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 30 Clase Interactiva: 24 Total: 55
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Áreas: Estadística e Investigación Operativa
Centro Facultad de Biología
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Sin docencia (Extinguida)
Matrícula: No matriculable | 1ro curso (Si)
Saber obtener, organizar, presentar y describir conjuntos de datos mediante estadística descriptiva.
Saber calcular la probabilidad de un evento. Conocer las características y distribución de las variables aleatorias.Saber describir y aplicar métodos de estadística inferencial.
Manejar paquetes estadísticos que permita el análisis de datos obtenidos en investigaciones del campo de la Biología.
EXPOSITIVAS
1. Estadística descriptiva (5 horas)
Conceptos generales. Distribuciones de frecuencias. Representaciones gráficas. Medidas de posición y dispersión de una variable. Estadística descriptiva bidimensional. Distribuciones de frecuencias.
2. Fundamentos de probabilidad (4 horas)
Experimento aleatorio. Sucesos y espacio muestral. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Regla del producto, ley de probabilidades totales y Teorema de Bayes. Aplicaciones en Biología.
3. Variables aleatorias (6 horas)
Variable aleatoria discreta: función de masa de probabilidad y función de distribución. Medidas características. Distribución de variables bidimensionales. Independencia de variables aleatorias. Modelos de distribuciones discretas: Bernoulli y Binomial. Variable aleatoria continua: función de densidad y función de distribución. Medidas de posición y dispersión de una variable aleatoria. Modelos de distribuciones continuas: La distribución normal. Aproximación de distribuciones.
4. Estimación e intervalos de confianza (5 horas)
Introducción a la inferencia estadística. Planteamiento general del problema de inferencia paramétrica. Estimación puntual de una proporción. Sesgo y varianza de un estimador. Concepto de intervalo de confianza. Intervalo de confianza para una proporción. Estimación puntual de la media y varianza de una población normal. Intervalos de confianza para la media y la varianza de una población normal.
5. Contraste de hipótesis (5 horas)
El problema de contraste de hipótesis. Contraste de hipótesis para la proporción. Contrastes de hipótesis para la media y la varianza de una población normal. Comparación de dos medias en muestras emparejadas. Comparación de dos medias en muestras independientes.
6. El modelo de regresión lineal simple (5 horas)
Elementos de un modelo de regresión: el modelo lineal. Estimación de los parámetros del modelo. Inferencia sobre los parámetros. Covarianza, coeficiente de correlación y coeficiente de determinación. Descomposición de la variabilidad. El test F. Predicción.
INTERACTIVAS DE SEMINARIO (12 horas, 2 horas por cada tema)
En los seminarios se harán ejercicios relacionados con cada uno de los temas explicados en las clases expositivas.
INTERACTIVAS DE LABORATORIO (12 horas)
Introducción a R. (2 horas)
Estadística descriptiva univariante (2 horas)
Estadística descriptiva bivariante. Modelos de distribución de probabilidad (2 horas)
Estimación e intervalos de confianza (2 horas)
Contraste de hipótesis (2 horas)
Regresión lineal simple (2 horas)
TUTORÍAS (1 hora)
Seguimiento del desarrollo del curso y resolución de dudas.
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Milton, J.S. (2007): "Estadística para biología y ciencias de la salud", Mc Graw-Hill.
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Barón López F.J. (2021): "Bioestadística: Métodos y aplicaciones". Disponible en:
https://www.bioestadistica.uma.es/baron/bioestadistica.pdf [Consulta: 12 de mayo de 2023]
Crujeiras, R.M. y Faraldo, P. (2010): "Manual de estadística básica para ciencias de la salud", Unidixital.
Glover, T.; Mitchell, K. (2015): "An Introduction to Biostatistics using R", Waveland Press. Disponible en:
https://waveland.com/Glover-Mitchell/r-guide.pdf [Consulta: 11 de mayo de 2023]
Heumann, C.; Schomaker, M.; Shalab (2016): "Introduction to Statistics and Data Analysis", Springer. Disponible en línea (a través de la Biblioteca de la USC).
Martínez González, M.A.; Sánchez Villegas, A.; Toledo Atucha , E.; Faulin Fajardo, J. (2020): "Bioestadística amigable", Elsevier.
Montanero Fernández, J.; Minuesa Abril, C. (2018): "Estadística básica para Ciencias de la salud". Disponible en:
http://matematicas.unex.es/~jmf/Archivos/Bioestadistica.pdf [Consulta: 12 de mayo de 2023]
Shahbaba, B. (2012): "Biostatistics with R", Springer. Disponible en línea (a través de la Biblioteca de la USC).
Verzani, J. (2002): "simpleR. Using R for Introductory Statistics". Disponible en:
https://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf [Consulta: 12 de mayo de 2023]
CB2. Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CG2. Aplicar los conocimientos teóricos-prácticos adquiridos en el planteamiento de problemas y la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
CG3. Saber obtener e interpretar información y resultados relevantes y obtener conclusiones en temas relacionados con la Biología.
CT1. Capacidad para buscar, procesar, analizar.
CT2. Capacidad para el razonamiento, la argumentación y el pensamiento crítico.
CT7. Capacidad para aplicar las "TICs" en el ámbito de la Biología.
CT8. Capacidad para resolver problemas mediante la aplicación integrada de sus conocimientos, promoviendo la iniciativa y la creatividad.
CT10. Capacidad para interpretar resultados experimentales.
CE2. Proponer, aplicar e interpretar modelos matemáticos y métodos estadísticos en el ámbito de la Biología.
Las clases expositivas e interactivas de seminario serán presenciales, en aula con pizarra, donde se explicarán los contenidos teóricos de la materia y los procedimientos de resolución de los problemas (resolviendo ejercicios y proponiendo otros para su resolución por parte de los alumnos).
Las clases interactivas de laboratorio serán presenciales y se podrán impartir en aula de informática o, preferiblemente, los estudiantes podrán emplear sus ordenadores portátiles. Se introducirá la herramienta informática R [http://www.r-project.org]. Se resolverán y propondrán ejercicios para su resolución con R por parte de los alumnos. Esto nos permitirá no solo poner en práctica los conocimientos estudiados en la materia, sino también adquirir los recursos necesarios para manejar dicha herramienta informática.
Las pruebas y las tareas serán presenciales.
Se mantendrá el siguiente esquema:
Evaluación continua: la evaluación continua se llevará a cabo a lo largo del cuatrimestre. Constará de los siguientes elementos:
-Resolución de ejercicios y cuestiones asociados a cada tema, en los que el alumno empleará las técnicas estadísticas y los conocimientos adquiridos en las clases expositivas.
Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CB2, CG2, CG3, CT1, CT2, CT8, CT10, CE2.
-Evaluación de las clases prácticas de ordenador.
Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CG2, CT1, CT2, CT7, CT8, CT10, CE2.
La calificación obtenida en la evaluación continua será conservada en las dos oportunidades del mismo curso.
Examen final: el examen final constará de varias cuestiones teórico-prácticas sobre los contenidos de la materia, dentro de las que se podrá incluir la interpretación de resultados obtenidos con la herramienta informática R, utilizada en la docencia práctica de ordenador.
Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CB2, CG2, CG3, CT1, CT2, CT8, CE2.
La calificación final, tanto en la primera como en la segunda oportunidad, será el máximo de la calificación en el examen escrito teórico-práctico, por una parte, y de la media ponderada de la evaluación continua (30%) y la calificación en el examen escrito teórico-práctico (70%), por otra parte. Los alumnos que no se presenten al examen escrito teórico-práctico tendrán "no presentado".
Se recomienda dedicar por lo menos una hora y media de trabajo adicional por cada hora de clase expositiva e interactiva, además de las tutorías.
Asistencia a todas las actividades docentes.
Consulta de la bibliografía recomendada.
Los alumnos dispondrán de los materiales de la asignatura en el Campus Virtual (Moodle). En estos materiales están los contenidos (teóricos y prácticos) de la materia.
Esta guía y los criterios y metodologías en ella descritos están sujetos a las modificaciones que se deriven de la normativa y las directrices de la USC.
Indicación referida al plagio y al uso indebido de las tecnologías en la realización de las tareas o pruebas: Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas, será de aplicación lo recogido en la "Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de la revisión de las calificaciones".
Pedro Faraldo Roca
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813216
- Correo electrónico
- pedro.faraldo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Maria Angeles Casares De Cal
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813183
- Correo electrónico
- mariadelosangeles.casares.decal [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Maria Alonso Pena
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariaalonso.pena [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Ayudante Doutor LOSU
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03. Carl Linneo |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| Martes | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03. Carl Linneo |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| Miércoles | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03. Carl Linneo |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 01. Charles Darwin |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 01. Charles Darwin |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 03. Carl Linneo |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 03. Carl Linneo |
| 11.07.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 01. Charles Darwin |
| 11.07.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 01. Charles Darwin |
| 11.07.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 11.07.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 02. Gregor Mendel |