Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 99 Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 150
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 (En extinción)
Matrícula: No matriculable (Sólo planes en extinción)
Familiarizar al alumno con las técnicas básicas de la Estadística y su aplicación en el campo de la Biología.
Aprender a manejar un paquete estadístico que permita el análisis de datos obtenidos en investigaciones del campo de la Biología.
EXPOSITIVAS
Tema 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.
Tema 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.
Tema 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.
Tema 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.
Tema 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.
Tema 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)
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.
Los alumnos dispondrán de los apuntes de la asignatura en el Campus Virtual. En estos apuntes están todos los contenidos (teóricos y prácticos) de la materia.
Libros de los que los alumnos pueden disponer de una copia digital:
A través del portal de la Biblioteca de la Universidad de Santiago de Compostela, libros disponibles en Springerlink:
Heumann, C.; Schomaker, M.; Shalab (2016): “Introduction to Statistics and Data Analysis”, Springer.
Shahbaba, B. (2012): “Biostatistics with R”, Springer.
El libro del profesor Francisco Javier Barón López (Universidad de Málaga), disponible en la dirección:
https://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/clase/apuntes/pdf/bioes…
El libro del profesor Jesús Montanero Fernández (Universidad de Extremadura), disponible en la dirección:
http://matematicas.unex.es/~jmf/Archivos/Bioestadistica.pdf
Verzani, J. (2002): “simpleR”, disponible en la dirección:
https://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR/printable/
Glover, T.; Mitchell, K. (2016): ”An Introduction to Biostatistics using R”, Waveland Press, disponible en la dirección:
http://waveland.com/Glover-Mitchell/r-guide.pdf
Libros de los que los alumnos pueden disponer de una copia impresa en la Biblioteca de la Universidad de Santiago de Compostela:
Crujeiras, R.M. y Faraldo, P. (2010): “Manual de estadística básica para ciencias de la salud”, Unidixital.
Martínez González, M.A.; Sánchez Villegas, A.; Toledo Atucha , E.; Faulin Fajardo, J. (2020): “Bioestadística amigable”, Elsevier.
Milton, J.S. (2007): “Estadística para biología y ciencias de la salud, Mc Graw-Hill.
En esta asignatura el alumno practicará una serie de competencias básicas, generales y transversales, propias del Grado en Biología, y unas competencias específicas de esta materia en particular. De forma concreta, en esta asignatura se trabajan las siguientes competencias:
Competencias básicas y generales
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. Reunir e interpretar datos, información y resultados relevantes, obtener conclusiones y emitir informes razonados en problemas relacionados con la Biología.
CG3. Aplicar tanto los conocimientos teóricos-prácticos adquiridos como la capacidad de análisis y de abstracción en la definición y planteamiento de problemas y en la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
Competencias transversales
CT1. Capacidad de análisis y síntesis.
CT2. Capacidad para el razonamiento y la argumentación.
CT5. Capacidad para elaborar y presentar un texto organizado y comprensible.
CT7. Compromiso de veracidad de la información que ofrece a los demás.
Competencias específicas
El conocimiento de la utilización de distintas técnicas estadísticas con vistas a la resolución de problemas relacionados con las Ciencias de la vida. El alumno deberá adquirir el conocimiento suficiente para:
CE1. Hacer una lectura descriptiva de los datos que se tienen sobre una situación real.
CE2. Plantear en cada situación real el análisis estadístico más apropiado teniendo en cuenta la información previa y los objetivos a alcanzar.
CE3. Interpretar los resultados del análisis estadístico en función de los objetivos
propuestos.
CE4. Manejar programas informáticos con vistas a la resolución numérica, con la técnica apropiada, del problema planteado.
En el escenario 1 (normalidad adaptada), las clases expositivas e interactivas de seminario serán 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 se podrán impartir en aula de informática o en su defecto, los estudiantes podrán emplear sus ordenadores portátiles. Se introducirá la herramienta informática R [http://www.r-project.org]. Se introducirá el lenguaje R, y 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.
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, CT5, CT7, CE1, CE2, CE3.
-Formularios de evaluación de las clases prácticas de ordenador.
Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CG2, CE1, CE3, CE4.
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, CT5, CT7, CE1, CE2, CE3, CE4.
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 entre 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".
En el escenario 1, las pruebas y las tareas serán presenciales.
Se recomienda dedicar por lo menos una hora y media de trabajo adicional por cada hora de clase expositiva e interactiva, además de las horas de tutorías.
Asistencia a todas las actividades docentes.
Consulta de la bibliografía recomendada.
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.
Los alumnos dispondrán del material de la asignatura en el Campus Virtual (Moodle), y de la herramienta MS Teams para la comunicación con el profesorado.
PLAN DE CONTINGENCIA SI LA SITUACIÓN SANITARIA LO REQUIERE:
De acuerdo con las indicaciones establecidas por las autoridades académicas, se adaptarán la metodología y la evaluación a los escenarios 2 y 3. El contenido de la materia seguiría siendo el mismo.
METODOLOGÍA DE LA ENSEÑANZA
En el escenario 2 (distanciamiento, restricciones parciales a la presencialidad física), mantener presenciales las clases expositivas e interactivas y las tutorías, siempre y cuando se cumplan las condiciones requeridas.
Si no fuese posible impartir las clases expositivas en aula grande, pasarían a ser no presenciales y síncronas, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria (MS Teams). El material de la asignatura estaría disponible en el Campus Virtual y además los alumnos dispondrían de vídeos suplementarios de la materia, disponibles en MS Stream, en el canal de la asignatura creado a tal efecto.
Si no fuese posible mantener presenciales los seminarios, pasarían a ser no presenciales y síncronos, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria (MS Teams). El material de la asignatura estaría disponible en el Campus Virtual y además los alumnos dispondrían de ejercicios resueltos.
Si no fuese posible mantener presenciales las clases prácticas, pasarían a ser no presenciales y síncronas, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria (MS Teams). Además del material para las clases prácticas, ya disponible en el Campus Virtual, los alumnos dispondrían de guiones de R suplementarios que ayudarían a la realización de las tareas encomendadas.
Si no fuese posible mantener presenciales las tutorías, pasarían a ser no presenciales, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria (Moodle, MS Teams).
En el escenario 3 (cierre de las instalaciones), toda la docencia sería no presencial y síncrona. Los medios empleados en este caso serían los ya expuestos en el escenario 2.
SISTEMA DE EVALUACIÓN
En el escenario 2, mantener presenciales las pruebas en las que puedan cumplirse las condiciones requeridas por la normativa de la Universidad.
Si no pudiesen ser presenciales los controles que forman parte de la evaluación continua, serían no presenciales y síncronos.
Los controles serían semejantes a los que se realizarían de forma presencial, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria para su ejecución y supervisión (Moodle, MS Teams). Se realizarían en un horario fijo, el mismo para todos los alumnos, y con el tiempo limitado. Se utilizaría el Campus Virtual para la descarga del control y la entrega del mismo, una vez cumplimentado por el alumno.
Si no pudiese ser presencial el examen de la primera oportunidad, sería no presencial y síncrono, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria (Moodle, MS Teams). El examen sería semejante al que se realizaría de forma presencial, utilizando las herramientas telemáticas que la Universidad de Santiago de Compostela ponga a disposición de la comunidad universitaria para su ejecución y supervisión.Se realizarían en un horario fijo, el mismo para todos los alumnos, y con el tiempo limitado. Se utilizará el Campus Virtual para la descarga del examen y la entrega del mismo, una vez cumplimentado por el alumno.
Sería lo mismo en el caso de que el examen de la segunda oportunidad no pudiese ser presencial.
En el escenario 3, todas las pruebas serían no presenciales y síncronas, tal como están descritas en el escenario 2.
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
Paula Saavedra Nieves
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- paula.saavedra [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doctor
Alejandro Saavedra Nieves
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- alejandro.saavedra.nieves [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Interino/a sustitución reducción docencia
Fernando Castro Prado
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- f.castro.prado [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano, Gallego | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03. Carl Linneo |
| Martes | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_02 | Gallego, Castellano | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03. Carl Linneo |
| Miércoles | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_02 | Gallego, Castellano | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 03. Carl Linneo |
| 30.05.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 01. Charles Darwin |
| 30.05.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 01. Charles Darwin |
| 30.05.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 30.05.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 30.05.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 03. Carl Linneo |
| 30.05.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 03. Carl Linneo |
| 13.07.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 01. Charles Darwin |
| 13.07.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 01. Charles Darwin |
| 13.07.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 13.07.2022 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 02. Gregor Mendel |