Créditos ECTS Créditos ECTS: 4.5
Horas ECTS Criterios/Memorias Traballo do Alumno/a ECTS: 74.25 Horas de Titorías: 2.25 Clase Expositiva: 18 Clase Interactiva: 18 Total: 112.5
Linguas de uso Castelán, Galego, Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estatística, Análise Matemática e Optimización
Áreas: Estatística e Investigación Operativa
Centro Facultade de Veterinaria
Convocatoria: Primeiro semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
O obxectivo xeral é dar a coñecer os principais modelos de distribución de probabilidade, as técnicas básicas de inferencia estatística, e as súas aplicacións ás Ciencias da vida e, en particular, á Veterinaria. Tamén se introducen modelos relacionados con tomas de decisións no ámbito do marketing e a xestión empresarial.
Tema 1. TÉCNICAS DE EXPLORACIÓN DE DATOS (8 h.)
Conceptos xerais de bioestatística e mercadotecnia. Escala de medidas. Preparación de datos. Representacións gráficas. Exploración de datos unidimensionais e bidimensionais no ámbito veterinario e da xestión empresarial. Medidas de asociación.
Tema 2. PROBABILIDADES E VARIABLES ALEATORIAS (10 h.)
Experimentos aleatorios. Probabilidade. Concepto de variable aleatoria. Variables aleatorias discretas e continuas. Distribución normal. Distribucións relacionadas coa normal.
Tema 3. ESTIMACIÓN PUNTUAL E POR INTERVALOS DE CONFIANZA (8 h.)
Mostraxe aleatoria. Recolección de datos en Veterinaria e xestión empresarial. Estimadores puntuais. Intervalos de confianza sobre os parámetros dunha poboación. Determinación do tamaño dunha mostra. Interpretación de resultados no ámbito da Veterinaria, a Xestión e a Mercadotecnia.
Tema 4. CONTRASTE DE HIPÓTESES (8 h.)
Conceptos xerais. Toma de decisións no ámbito da Veterinaria, a Xestión e a Mercadotecnia. Contraste de hipóteses sobre os parámetros dunha poboación. Táboas de tabulación cruzada. Análise de relacións entre variables.
Laboratorio. PRÁCTICAS NA AULA DE INFORMÁTICA
Sesión 1. Utilización de fórmulas e funcións. (2 h.)
Sesión 2. Técnicas de exploración de datos no ámbito veterinario e de xestión empresarial. (2 h.)
Sesión 3. Menús de variables aleatorias unidimensionales e distribucións. (2 h)
Sesións 4 e 5. Inferencia estatística. Aplicacións para a toma de decisións e interpretación de resultados no ámbito da Veterinaria, a Xestión e a Mercadotecnia. (4 h.)
-Arriaza Gómez, A.J. e outros (2008). Estadística básica con R y R-Commander.
Universidad de Cádiz.
-Cao, R. e outros (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide.
-Daniel, W (2004). Bioestadística. Ed. Limusa.
-Elosua Oliden, P. e 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. e Abascal E. (2009). Fundamentos y técnicas de investigación comercial. ESIC.
-Hines, W. W. e Montgomery, D. C. (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Administración. CECSA.
-Kinnear, T.C. e Taylor, J.R. (1998). Información de mercados. Un enfoque aplicado. Mc Graw Hill.
-Luceño, A. e 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. e 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. e 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. e 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 Xerais
o GVUSC01. Capacidade de aprendizaxe e adaptación.
o GVUSC02. Capacidade de análise e síntese.
o GVUSC03. Coñecementos xerais sobre o área de traballo.
o GVUSC05. Capacidade de aplicar os coñecementos na práctica.
o GVUSC06. Capacidade de traballar de forma autónoma e en equipo.
Competencias Específicas
A.-Competencias específicas disciplinares (saber)
o CEDVUSC 13. Coñecer os aspectos organizativos, económicos e de xestión en todos aqueles campos da profesión veterinaria.
B.- Competencias Específicas profesionais (saber facer, competencias a día 1, dayone skills)
o D1VUSC 03. Realizar técnicas analíticas básicas e interpretar resultados clínicos, biolóxicos e químicos.
o D1VUSC 15. Asesoramento e xestión, técnica e económica, de empresas de ámbito veterinario nun contexto de sostenibilidade.
o D1VUSC 17. Realizar informes técnicos propios das competencias veterinarias.
C.-Competencias Específicas Académicas (querer facer)
o CEAVUSC 06. Saber buscar asesoramento e axuda profesionais.
o CEAVUSC 08. Ser consciente da necesidade de manter actualizados os coñecementos, habilidades e actitudes das competencias profesionais mediante un proceso de formación permanente.
2.3 Competencias transversais
o CTVUSC 01. Capacidade para o razoamento e a argumentación.
o CTVUSC 03. Capacidade para elaborar e presentar un texto organizado e comprensible.
o CTVUSC 05. Habilidade no manexo das TICs.
Cumprindo as indicacións recollidas nas "Directrices para o Desenvolvemento dunha Docencia Presencial Segura para o curso 2020-21" preséntase a metodoloxía da ensinanza nos tres escenarios recollidos no documento:
Escenario 1: normalidade adaptada (sen restricións á presencialidade física). Ao longo do curso impartiranse os seguintes tipos de clases.
34 horas de clase (maxistrais, prácticas de pizarra e seminarios) a levar en cabo na aula onde se irán desenvolvendo, a través da realización de exercicios, os contidos da materia. As exposicións faranse mediante presentacións co computador multimedia que se complementarán coas explicacións necesarias, facendo uso do encerado cando sexa conveniente, e coa resolución de problemas. As transparencias das presentacións de cada tema estarán á disposición dos estudantes no Campus Virtual da USC antes de comezar o tema correspondente.
10 horas de clase na aula de informática nas que se empregará un paquete estatístico. Nestas clases empregaranse uns guións e ficheiros que estarán a disposición dos estudantes no Campus Virtual da USC antes de cada sesión
1 horas de titorías en grupo.
Non procede a dispensa de asistencia ás clases de prácticas.
En escenario 2 de distanciamento (restricións parciais á presencialidade física) ou escenario 3 de peche das instalacións (imposibilidade de impartir docencia con presencialidade física), de forma síncrona/asíncrona realizaríanse actividades docentes en remoto segundo o horario establecido polo centro, a través dos diferentes medios telemáticos dispoñibles na USC, preferentemente o Campus Virtual e MS Teams. Nas clases prácticas no escenario 2 haberá unha minoración do tempo de presencialidade ao 50%, cos grupos de prácticas minorados ao 50%, de modo que mantense as mesmas franxas horarias aprobadas na Xunta de Facultade. O outro 50% da actividade práctica que queda pendente para cada alumno completarase con actividade telemática.
Para a realización de titorías, así como para manter unha comunicación directa cos estudantes empregarase o foro do Campus Virtual, MS Teams ou o correo electrónico.
A avaliación da materia farase mediante avaliación continua e as actividades de avaliación ao final do semestre:
-As actividades de avaliación continua terán unha puntuación máxima de 3 puntos na cualificación final. Realizaranse mediante cuestionarios de resposta curta, nas sesións de prácticas de pizarra, seminarios e/ou de clases de prácticas nas aulas de informática. Os alumnos repetidores poden optar por manter a nota de avaliación continua do curso anterior se a teñen superada ou por realizar de novo as actividades de avaliación continua.
-As actividades de avaliación ao final do semestre terán unha puntuación máxima de 7 puntos na cualificación final. A avaliación ao final do semestre farase mediante unha proba escrita con cuestións, fundamentalmente prácticas, sobre os conceptos, modelos e procedementos estudados nas clases.
Para superar a materia será necesario:
i) obter polo menos 3 puntos na proba de avalición final, e
ii) obter polo menos unha cualificación dun 5 sumadas as actividades de avaliación continua e de avalación final.
No caso caso de non obter polo menos 3 puntos na proba de avaliación ao final do semestre, esa será a nota da materia. Noutro caso a nota da materia será a suma da nota da proba de avaliación final e a nota da avaliación continua.
O sistema de avaliación será o mesmo independentemente do escenario no que se desenvolva a docencia, coa única diferenza de que as actividades de avaliación poderán ser presenciais na aula ou en remoto mediante os medios telemáticos dispoñibles na USC seguindo as directrices que estableza o centro, a USC e as autoridades competentes.
-As notas das actividades de avaliación continua poden manterse para a segunda oportunidade da materia no caso de non superala na primeira oportunidade.
Para os casos de realización fraudulenta de exercicios o probas será de aplicación o establecido na “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión das cualificacións”.
Horas presenciais (Escenario 1): 45
Horas non presenciais (Escenario 1, 2 e 3): 67,5 (Estudio individual: 25, Elaboración de traballos: 12, Resolución de casos/problemas: 27,5, Avaliación: 3). Nos Escenarios 2 e 3 haberá que engadir as actividades que non se poidan realizar de modo presencial.
Total volume de traballo (Escenario 1, 2 e 3): 112,5 horas.
- Asistencia participativa nas clases expositivas, interactivas e titorías de grupo.
- Estudo diario da materia.
- Realización dos exercicios propostos.
- Empregar as titorías para consultar calquera dúbida que poida xurdir.
PLAN DE CONTINXENCIA
PLAN DE ADAPTACIÓN DAS ACTIVIDADES DOCENTES AOS ESCENARIOS ESTABLECIDOS POLA USC
Recompílanse a continuación os aspectos a ter en conta para a adaptación ao escenario adoptado pola universidade.
--Metodoloxía--
Debido á natureza e contidos desta materia, así como á metodoloxía empregada, a modalidade presencial será prioritaria para todos os tipos de clases (expositivas, prácticas e titorías)
A adaptación das actividades docentes ao escenario adoptado farase como se indica a continuación.
Escenario 1
A docencia expositiva e interactiva será de carácter presencial.
Para as titorías a modalidade presencial será prioritaria aínda que parte delas poderanse realizar de maneira telemática.
Escenario 2 e Escenario 3
En escenario 2 de distanciamento (restricións parciais á presencialidade física) ou escenario 3 de peche das instalacións (imposibilidade de impartir docencia con presencialidade física), de forma síncrona/asíncrona realizaríanse actividades docentes en remoto segundo o horario establecido polo centro, a través dos diferentes medios telemáticos dispoñibles na USC, preferentemente o Campus Virtual e MS Teams. Nas clases prácticas no escenario 2 haberá unha minoración do tempo de presencialidade ao 50%, cos grupos de prácticas minorados ao 50%, de modo que mantense as mesmas franxas horarias aprobadas na Xunta de Facultade. O outro 50% da actividade práctica que queda pendente para cada alumno completarase con actividade telemática.
Para a realización de titorías, así como para manter unha comunicación directa cos estudantes empregarase o foro do Campus Virtual, MS Teams ou o correo electrónico.
Modalidade de docencia non presencial
As actividades docentes non presenciais indicadas nos escenarios 2 e 3 realizaríanse a través dos diferentes medios telemáticos dispoñibles na USC, preferentemente o Campus Virtual e MS Teams.
Para ditas actividades docentes respectarase o horario establecido polo centro e poderán ter lugar de forma síncrona ou asíncrona.
--Avaliación--
O sistema de avaliación será o mesmo independentemente do escenario no que se desenvolva a docencia, coa única diferenza de que as actividades de avaliación poderán ser presenciais na aula ou en remoto mediante os medios telemáticos dispoñibles na USC seguindo as directrices que estableza o centro, a USC e as autoridades competentes.
-As notas das actividades de avaliación continua poden manterse para a segunda oportunidade da materia no caso de non superala na primeira oportunidade.
Para os casos de realización fraudulenta de exercicios o probas será de aplicación o establecido na “Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión das cualificacións”.
Jose Maria Alonso Meijide
Coordinador/a- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- josemaria.alonso [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
| Xoves | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | Auditorio |
| Venres | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | 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 |