Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 1 Clase Expositiva: 30 Clase Interactiva: 24 Total: 55
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Estatística, Análise Matemática e Optimización
Áreas: Estatística e Investigación Operativa
Centro Facultade de Bioloxía
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Sen docencia (Extinguida)
Matrícula: Non matriculable | 1ro curso (Si)
Familiarización do estudante coas técnicas fundamentais da estatística e a súa aplicación no campo da bioloxía.
Aprender a xestionar un paquete estatístico que permita a análise de datos obtidos en investigación no campo da Bioloxía.
O contido da materia sería o mesmo nos tres escenarios contemplados nas "Directrices para o desenvolvemento dunha docencia presencial segura, curso académico 2020-2021".
EXPOSITIVAS
Tema 1.- Estatísticas descritivas (5 horas)
Conceptos xerais. Distribucións de frecuencias. Representacións gráficas. Medidas de posición e dispersión dunha variable. Estatísticas descritivas bidimensionais. Distribucións de frecuencias.
Tema 2.- Fundamentos da probabilidade (4 horas)
Experimento aleatorio. Eventos e espazo muestral. Probabilidade condicionada. Independencia dos acontecementos. Regra do produto, lei de probabilidades totais e teorema de Bayes. Aplicacións en Bioloxía.
Tema 3.- Variables aleatorias (6 horas)
Variable aleatoria discreta: función de masa de probabilidade e función de distribución. Medidas de posición e dispersión dunha variable aleatoria. Distribución de variables bidimensionais. Independencia de variables aleatorias. Modelos de distribución discreta: Bernoulli e Binomial. Variable aleatoria continua: función de densidade e función de distribución. Medidas características. Modelos de distribucións continuas: A distribución normal. Aproximación das distribucións.
Tema 4.- Estimación e intervalos de confianza (5 horas)
Introdución á inferencia estatística. Exposición xeral do problema da inferencia paramétrica. Estimación puntual dunha proporción. Sesgo e varianza dun estimador. Concepto de intervalo de confianza. Intervalo de confianza para unha proporción. Estimación puntual da media e varianza dunha poboación normal. Intervalos de confianza para a media e a varianza dunha poboación normal.
Tema 5.- contrastes de hipóteses (5 horas)
O problema de contraste de hipóteses. Contraste de hipóteses para a proporción. Contrastes de hipóteses para a media e a varianza dunha poboación normal. Comparación de dous medias en mostras emparejadas. Comparación de dous medias en mostras independentes.
Tema 6.- O modelo de regresión lineal simple (5 horas)
Elementos dun modelo de regresión: o modelo lineal. Estimación dos parámetros do modelo. Inferencia sobre parámetros. Covariancia, coeficiente de correlación e coeficiente de determinación. Descomposición da variabilidade. A proba de F. Predición.
INTERACTIVAS DE SEMINARIO (12 horas)
Nos seminarios faranse exercicios relacionados con cada un dos temas explicados nas clases expositivas.
INTERACTIVAS DE LABORATORIO (12 horas)
Introdución a R. (2 horas)
Estatísticas descritivas univariables (2 horas)
Estatísticas descritivas bivariables. Modelos de distribución de probabilidades (2 horas)
Estimación e intervalos de confianza (2 horas)
Contrastes de hipóteses (2 horas)
Regresión lineal simple (2 horas)
TUTORÍAS (1 hora)
Seguimento do desenvolvemento do curso e resolución de dúbidas.
Os estudantes terán os apuntes da materia no Campus Virtual. Nestes apuntes figuran todos os contidos (teóricos e prácticos) da materia.
Libros dos que os estudantes poden ter unha copia dixital:
A través do portal da Biblioteca da Universidade de Santiago de Compostela, os libros están dispoñibles en Springerlink:
Heumann, C .; Schomaker, M .; Shalab (2016): "Introdución á estatística e á análise de datos", Springer.
Shahbaba, B. (2012): "Biostatística con R", Springer.
Libro do profesor Francisco Javier Barón López (Universidade de Málaga), dispoñible no enderezo:
https://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/clase/apuntes/pdf/bioes…
O libro do profesor Jesús Montanero Fernández (Universidade de Extremadura), dispoñible no enderezo:
http://matematicas.unex.es/~jmf/Archivos/Bioestadistica.pdf
Verzani, J. (2002): “simpleR”, dispoñible en:
https://www.math.csi.cuny.edu/Statistics/R/simpleR/printable/
Glover, T .; Mitchell, K. (2016): "Unha Introdución á Biostatística usando R", Waveland Press, dispoñible en:
http://waveland.com/Glover-Mitchell/r-guide.pdf
Libros dos que os estudantes poden ter unha copia impresa na Biblioteca da Universidade de Santiago de Compostela:
Crujeiras, R.M. e Faraldo, P. (2010): “Manual de estatísticas básicas para ciencias da saúde”, Unidixital.
Martínez González, M.A .; Sánchez Villegas, A .; Toledo Atucha, E .; Faulin Fajardo, J. (2020): "Biostatística amable", Elsevier.
Milton, J.S. (2007): "Estatísticas de Bioloxía e Ciencias da Saúde, Mc Graw-Hill.
Nesta materia, o alumno practicará unha serie de competencias básicas, xerais e transversais, propias do grao en Bioloxía e competencias específicas nesta materia. En concreto, nesta materia trabállanse as seguintes competencias:
Competencias básicas e xerais:
CB2. Que os estudantes saiban aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación de xeito profesional e posúan as competencias que normalmente se demostran mediante a elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo.
CG2 - Recoller e interpretar datos, información e resultados relevantes, obter conclusións e emitir informes razoados sobre problemas relacionados coa Bioloxía.
CG3 - Aplicar tanto os coñecementos teórico-prácticos adquiridos como a capacidade de análise e abstracción na definición e enfoque de problemas e na busca de solucións tanto en contextos académicos como profesionais.
Competencias transversais:
CT1 - Capacidade de análise e síntese.
CT2 - Capacidade de razoar e argumentar.
CT5 - Capacidade para preparar e presentar un texto organizado e comprensible.
CT7 - Compromiso coa veracidade da información que ofrece a outros.
Competencias específicas:
Coñecemento do uso de diferentes técnicas estatísticas para resolver problemas relacionados coas ciencias da vida. O alumno debe adquirir coñecementos suficientes para:
CE1 Fai unha lectura descritiva dos datos que ten sobre unha situación real.
CE2. Propón en cada situación real a análise estatística máis adecuada tendo en conta a información anterior e os obxectivos a alcanzar.
CE3 Interpretar os resultados da análise estatística en función dos obxectivos
proposto.
CE4. Xestionar programas informáticos de cara á resolución numérica, coa técnica adecuada, do problema plantexado.
No escenario 1, as clases expositivas e seminarios serán nunha aula con encerado, onde se explicarán os contidos teóricos da materia e os procedementos para resolver problemas (resolver exercicios e propoñer outros para a súa resolución por parte dos estudantes).
As clases de laboratorio poden impartirse nunha aula de informática ou, no seu defecto, os estudiantes podrán empregar os seus ordenadores portátiles. Introducirase a ferramenta informática R [http://www.r-project.org]. Introducirase a linguaxe R, e os alumnos resolverán e proporanse exercicios para a súa resolución con R. Isto permitiranos non só poñer en práctica os coñecementos estudados na materia, senón tamén adquirir os recursos necesarios para manexar a devandita ferramenta informática.
No escenario 2, manteña a exposición e clases e titorías interactivas en persoa, sempre que se cumpran as condicións requiridas pola normativa da Universidade de Santiago de Compostela.
Se non fose posible impartir as clases expositivas nunha gran aula, pasarían a ser sen contacto, empregando as ferramentas telemáticas que a Universidade de Santiago de Compostela pon a disposición da comunidade universitaria.
No escenario 3, todo o ensino sería non presencial. Os medios empregados neste caso serían os xa expostos no escenario 2.
En calquera dos tres escenarios manterase o mesmo esquema.
Avaliación continua: a avaliación continua realizarase ao longo do semestre. Estará composto polos seguintes elementos:
-Resolución de exercicios e preguntas asociadas a cada tema, nos que o alumno empregará técnicas estatísticas e os coñecementos adquiridos nas clases expositivas.
A través desta actividade avalíanse as competencias: CB2, CG2, CG3, CT1, CT2, CT5, CT7, CE1, CE2, CE3.
-Formularios de avaliación das clases prácticas de informática.
A través desta actividade avalíanse as competencias: CG2, CE1, CE3, CE4.
A cualificación obtida na avaliación continua manterase nas dúas oportunidades do mesmo curso.
Exame final: o exame final constará de varias preguntas teórico-prácticas sobre os contidos da materia, que poden incluír a interpretación de resultados obtidos coa ferramenta informática R, empregada nas ensinanzas prácticas de informática.
A través desta actividade avalíanse as competencias: CB2, CG2, CG3, CT1, CT2, CT5, CT7, CE1, CE2, CE3, CE4.
A cualificación final, tanto na primeira como na segunda oportunidade, será a máxima da nota no exame escrito teórico-práctico, por unha banda, e a media ponderada entre a avaliación continua (30%) e a nota no exame escrito teórico-práctico (70%).
Os estudantes que non realicen o exame escrito teórico-práctico terán "non presentado".
No escenario 1, as probas e as tareas serán presenciais, cumplindo as condicións requiridas pola normativa da Universidade.
No escenario 2, manteñer as probas presenciais nas que se poidan cumprir as condicións requiridas pola normativa da Universidade.
Se non se puidesen asistir aos controis que forman parte da avaliación continua, serían non presenciais, empregando as ferramentas telemáticas que a Universidade de Santiago de Compostela pon a disposición da comunidade universitaria. Os controis non presenciais serían similares aos controis presenciais, empregando as ferramentas telemáticas que a Universidade de Santiago de Compostela pon a disposición da comunidade universitaria para a súa execución e supervisión. Terían un horario fixo, o mesmo para todos os estudantes, e cun tempo limitado. O Campus Virtual sería usado para descargar o exame e entregalo unha vez completado o estudante.
Se o exame de primeira oportunidade non puidese ser presencial, sería non presencial, empregando as ferramentas telemáticas que a Universidade de Santiago de Compostela pon a disposición da comunidade universitaria. O exame sería similar ao que se faría de xeito presencial, empregando as ferramentas telemáticas que a Universidade de Santiago de Compostela pon a disposición da comunidade universitaria para a súa execución e supervisión. Tería un horario fixo, o mesmo para todos os estudantes, e cun tempo limitado. O Campus Virtual utilizarase para descargar o exame e entregalo unha vez completado o estudante.
Sería o mesmo no caso de que non se puidese asistir ao exame de segunda oportunidade.
No escenario 3, todas as probas serán non presenciais. Estas probas serían as descritas no escenario 2.
Indicación referida ao plaxio e o uso inadecuado das tecnoloxías no desenvolvemento de tarefas ou probas: Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas, será de aplicación o disposto no “Regulamento para a avaliación do rendemento académico dos estudantes e da revisión das cualificacións ”.
Recoméndase dedicar polo menos unha hora e media de traballo adicional por cada hora de clase expositiva e interactiva, ademais das horas de titoría.
Asistencia (presencial ou virtual) a todas as actividades docentes.
Consulta da bibliografía recomendada.
Esta guía e os criterios e metodoloxías nela descritos están suxeitos ás modificacións que se deriven de normativas e directrices da USC.
Plan de contingencia se a situación sanitaria o require:
Segundo as indicacións establecidas polas autoridades académicas, adaptaranse a metodoloxía e a avaliación ao escenario 2 ou 3, tal e como se explicou anteriormente.
Pedro Faraldo Roca
- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813216
- Correo electrónico
- pedro.faraldo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Maria Angeles Casares De Cal
Coordinador/a- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813183
- Correo electrónico
- mariadelosangeles.casares.decal [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Paula Saavedra Nieves
- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- paula.saavedra [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Axudante Doutor LOU
Alejandro Saavedra Nieves
- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- alejandro.saavedra.nieves [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Interino/a substitución IT e outros
Fernando Castro Prado
- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- f.castro.prado [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
Luns | |||
---|---|---|---|
18:00-19:00 | Grupo /CLE_02 | Castelán | Aula virtual |
19:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán, Galego | Aula virtual |
Martes | |||
18:00-19:00 | Grupo /CLE_02 | Castelán | Aula virtual |
19:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Galego, Castelán | Aula virtual |
Mércores | |||
18:00-19:00 | Grupo /CLE_02 | Castelán | Aula virtual |
19:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Galego, Castelán | Aula virtual |
Venres | |||
16:00-17:00 | Grupo /CLIL_02 | Galego | Aula Magna. Santiago Ramón y Cajal |
16:00-17:00 | Grupo /CLIL_01 | Galego | Aula Magna. Santiago Ramón y Cajal |
26.05.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 04: James Watson e Francis Crick |
26.05.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 04: James Watson e Francis Crick |
26.05.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 05 (videoconferencia). Rita Levi Montalcini |
26.05.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 05 (videoconferencia). Rita Levi Montalcini |
26.05.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula Magna. Santiago Ramón y Cajal |
26.05.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula Magna. Santiago Ramón y Cajal |
09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 03. Carl Linneo |
09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 03. Carl Linneo |
09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 04: James Watson e Francis Crick |
09.07.2021 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 04: James Watson e Francis Crick |