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)
Saber obter, organizar, presentar e describir conxuntos de datos mediante estatística descritiva. Saber calcular a probabilidade dun evento. Coñecer as características e distribución das variables aleatorias. Saber describir e aplicar métodos de estatística inferencial.
Manexar paquetes estatísticos que permita a análise de datos obtidos en investigacións do campo da Bioloxía.
EXPOSITIVAS
1. Estatística descritiva (5 horas)
Conceptos xerais. Distribucións de frecuencias. Representacións gráficas. Medidas de posición e dispersión dunha variable. Estatística descritiva bidimensional. Distribucións de frecuencias.
2. Fundamentos de probabilidade (4 horas)
Experimento aleatorio. Sucesos e espazo muestral. Probabilidade condicionada. Independencia de sucesos. Regra do produto, lei de probabilidades totais e Teorema de Bayes. Aplicacións en Bioloxía.
3. Variables aleatorias (6 horas)
Variable aleatoria discreta: función de masa de probabilidade e función de distribución. Medidas características. Distribución de variables bidimensionales. Independencia de variables aleatorias. Modelos de distribucións discretas: Bernoulli e Binomial. Variable aleatoria continua: función de densidade e función de distribución. Medidas de posición e dispersión dunha variable aleatoria. Modelos de distribucións continuas: A distribución normal. Aproximación de distribucións.
4. Estimación e intervalos de confianza (5 horas)
Introdución á inferencia estatística. Formulación xeral do problema de inferencia paramétrica. Estimación puntual dunha proporción. Rumbo 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.
5. Contraste de hipótese (5 horas)
O problema de contraste de hipótese. Contraste de hipótese para a proporción. Contrastes de hipóteses para a media e a varianza dunha poboación normal. Comparación de dúas medias en mostras emparelladas. Comparación de dúas medias en mostras independentes.
6. O modelo de regresión lineal simple (5 horas)
Elementos dun modelo de regresión: o modelo lineal. Estimación dos parámetros do modelo. Inferencia sobre os parámetros. Covarianza, coeficiente de correlación e coeficiente de determinación. Descomposición da variabilidade. O test F. Predición.
INTERACTIVAS DE SEMINARIO (12 horas, 2 horas por cada tema)
Nos seminarios faranse exercicios relacionados con cada un dos temas explicados nas clases expositivas.
INTERACTIVAS DE LABORATORIO (12 horas)
Introdución a R. (2 horas)
Estatística descritiva univariante (2 horas)
Estatística descritiva bivariante. Modelos de distribución de probabilidade (2 horas)
Estimación e intervalos de confianza (2 horas)
Contraste de hipótese (2 horas)
Regresión lineal simple (2 horas)
TUTORÍAS (1 hora)
Seguimento do desenvolvemento do curso e resolución de dúbidas.
BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
Milton, J.S. (2007): "Estatística para bioloxía e ciencias da saúde", Mc Graw-Hill.
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Barón López F.J. (2021): "Bioestadística: Métodos y aplicaciones". Dispoñible en:
https://www.bioestadistica.uma.es/baron/bioestadistica.pdf [Consulta: 12 de maio de 2023]
Crujeiras, R.M. e 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. Dispoñible en :
https://waveland.com/Glover-Mitchell/r-guide.pdf [Consulta: 11 de maio de 2023]
Heumann, C.; Schomaker, M.; Shalab (2016): "Introduction to Statistics and Data Analysis", Springer. Dispoñible en liña a través da Biblioteca da 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". Dispoñible en:
http://matematicas.unex.es/jmf/Arquivos/Bioestadistica.pdf [Consulta: 12 de maio de 2023]
Shahbaba, B. (2012): "Biostatistics with R", Springer. Dispoñible en liña a través da Biblioteca da USC.
Verzani, J. (2002): "simpleR. Using R for Introductory Statistics". Dispoñible en:
https://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf [Consulta: 12 de maio de 2023]
CB2. Que os estudantes saiban aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúan as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo.
CG2. Aplicar os coñecementos teóricos-prácticos adquiridos na formulación de problemas e a procura das súas solucións tanto en contextos académicos como profesionais.
CG3. Saber obter e interpretar información e resultados relevantes e obter conclusións en temas relacionados coa Bioloxía.
CT1. Capacidade para buscar, procesar, analizar.
CT2. Capacidade para o razoamento, a argumentación e o pensamento crítico.
CT7. Capacidade para aplicar os "TICs" no ámbito da Bioloxía.
CT8. Capacidade para resolver problemas mediante a aplicación integrada dos seus coñecementos, promovendo a iniciativa e a creatividade.
CT10. Capacidade para interpretar resultados experimentais.
CE2. Propor, aplicar e interpretar modelos matemáticos e métodos estatísticos no ámbito da Bioloxía.
As clases expositivas e interactivas de seminario serán presenciais, en aula con lousa, onde se explicarán os contidos teóricos da materia e os procedementos de resolución dos problemas (resolvendo exercicios e propondo outros para a súa resolución por parte dos alumnos).
As clases interactivas de laboratorio serán presenciais e poderanse impartir en aula de informática ou, preferiblemente, os estudantes poderán empregar os seus computadores portátiles. Introducirase a ferramenta informática R [http://www.r-project.org]. Resolveranse e proporán exercicios para a súa resolución con R por parte dos alumnos. Isto permitiranos non só pór en práctica os coñecementos estudados na materia, senón tamén adquirir os recursos necesarios para manexar dita ferramenta informática.
As probas e as tarefas serán presenciais.
Manterase o seguinte esquema:
Avaliación continua: a avaliación continua levará a cabo ao longo do cuadrimestre. Constará dos seguintes elementos:
-Resolución de exercicios e cuestións asociados a cada tema, nos que o alumno empregará as técnicas estatísticas e os coñecementos adquiridos nas clases expositivas.
Mediante esta actividade avalíanse as competencias: CB2, CG2, CG3, CT1, CT2, CT8, CT10, CE2.
-Avaliación das clases prácticas de computador.
Mediante esta actividade avalíanse as competencias: CG2, CT1, CT2, CT7, CT8, CT10, CE2.
A cualificación obtida na avaliación continua será conservada nas dúas oportunidades do mesmo curso.
Exame final: o exame final constará de varias cuestións teórico-prácticas sobre os contidos da materia, dentro das que se poderá incluír a interpretación de resultados obtidos coa ferramenta informática R, utilizada na docencia práctica de computador.
Mediante esta actividade avalíanse as competencias: CB2, CG2, CG3, CT1, CT2, CT8, CE2.
A cualificación final, tanto na primeira como na segunda oportunidade, será o máximo da cualificación no exame escrito teórico-práctico, por unha banda, e da media ponderada da avaliación continua (30%) e a cualificación no exame escrito teórico-práctico (70%), por outra banda. Os alumnos que non se presenten ao exame escrito teórico-práctico terán "non presentado".
Recoméndase dedicar polo menos unha hora e media de traballo adicional por cada hora de clase expositiva e interactiva, ademais das titorías.
Asistencia a todas as actividades docentes.
Consulta da bibliografía recomendada.
Os alumnos disporán dos materiais da materia no Campus Virtual (Moodle). Nestes materiais están os contidos (teóricos e prácticos) da materia.
Esta guía e os criterios e metodoloxías nela descritos están suxeitos ás modificacións que se deriven da normativa e as directrices da USC.
Indicación referida ao plaxio e ao uso indebido das tecnoloxías na realización das tarefas ou probas: Para os casos de realización fraudulenta de exercicios ou probas, será de aplicación o recolleito na "Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e da revisión das cualificacións".
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
Maria Alonso Pena
- Departamento
- Estatística, Análise Matemática e Optimización
- Área
- Estatística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariaalonso.pena [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Axudante Doutor LOSU
| Luns | |||
|---|---|---|---|
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | Aula 03. Carl Linneo |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Castelán | Aula 04: James Watson e Francis Crick |
| Martes | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | Aula 03. Carl Linneo |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Castelán | Aula 04: James Watson e Francis Crick |
| Mércores | |||
| 18:00-19:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | Aula 03. Carl Linneo |
| 19:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Castelán | Aula 04: James Watson e Francis Crick |
| 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 01. Charles Darwin |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 02. Gregor Mendel |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_02 | Aula 03. Carl Linneo |
| 23.05.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | 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 |