Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 26 Total: 53
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 Óptica y Optometría
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Dotar al alumnado de las técnicas estadísticas indispensables en la experimentación en Óptica y Optometría. Capacitarlo para el análisis de datos y para el razonamiento estadístico. Aprender el manejo de software para la resolución de problemas estadísticos.
Tema 1. Estadística descriptiva
Introducción a la Estadística. Variables. Distribuciones de frecuencias. Representa-ciones gráficas. Medidas de posición y de dispersión. Medidas de forma. Diagramas de caja. Relación entre variables: tablas de contingencia, gráfico de dispersión, covarianza y coeficiente de correlación.
Tema 2. Probabilidad
Experimento aleatorio. Espacio muestral. Sucesos. Probabilidad. Probabilidad condicionada. Independencia de sucesos. Regla del producto, ley de probabilidades totales y teorema de Bayes. Sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivo y negativo.
Tema 3. Variables aleatorias
Variables aleatorias discretas y continuas. Distribuciones de probabilidad: función de masa, función de densidad y función de distribución. Medidas de una variable aleatoria. Independencia entre variables aleatorias. La distribución binomial y la distribución normal. Aproximación de la distribución binomial por la distribución normal. Verificación de la normalidad: el QQ-plot y el estadístico de Shapiro-Wilk.
Tema 4. Estimación e intervalos de confianza
Introducción a la Inferencia Estadística. Estimación de parámetros. Intervalos de confianza para la proporción y para la media y la varianza de una población normal.
Tema 5. Contrastes de hipótesis
Introducción. Hipótesis nula y alternativa. Tipos de errores en un contraste de hipótesis. Nivel de significación y potencia de un test. Etapas en la resolución de un contraste de hipótesis. El valor p. Contrastes de hipótesis para la proporción y para la media y la varianza de una población normal.
Tema 6. Comparación de poblaciones
Muestras emparejadas y muestras independientes. Comparación de dos medias en muestras emparejadas y en muestras independientes. Contraste de dos varianzas. Contraste de dos proporciones.
Tema 7. Análisis de la varianza
El modelo de análisis de la varianza con un factor de variación. El test F. Comparaciones múltiples. Diagnosis del modelo.
Tema 8. Modelos de regresión
Introducción a los modelos de regresión: el modelo lineal simple. Estimación de los coeficientes por mínimos cuadrados. Estimación de la varianza del error. Inferencia sobre los parámetros. Predicción.
Estarán disponibles en el campus virtual los materiales de estudio de la asignatura, en los que estarán desarrollados los contenidos teóricos, ejemplos ilustrativos, boletines de ejercicios para los seminarios y guiones de las prácticas de ordenador.
Con carácter complementario se recomiendan los libros siguientes:
Crujeiras, R.M. y Faraldo Roca, P. (2010): "Manual de estadística básica para ciencias de la salud”. Universidade de Santiago de Compostela.
Daniel, W.W. (2002): “Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud”, Limusa Wiley.
Milton, J.S. (2007): “Estadística para Biología y Ciencias de la Salud”, McGraw-Hill-Interamericana.
Rosner, B. (2005): “Fundamentals of Biostatistics”, Duxbury Press.
Conocimientos:
· Con_20. Conocer las técnicas estadísticas indispensables en la experimentación en
Óptica y Optometría.
Habilidades y Destrezas:
· HyD_1. Pensar de forma integrada y abordar los problemas desde diferentes puntos de
vista con razonamiento crítico.
· HyD_2. Organizar y planificar el trabajo.
· HyD_3. Interpretar resultados e identificar elementos consistentes e inconsistentes.
· HyD_4. Trabajar en equipo.
· HyD_5. Mantener un compromiso ético, así como un compromiso con la igualdad y la
integración.
· HyD_8. Saber analizar datos e interpretar resultados experimentales propios de los
ámbitos de la Óptica y Optometría.
· HyD_13. Aplicar los métodos generales de la Estadística a la Optometría y Ciencias de la
visión.
Competencias:
· Comp_1. Que el estudiantado tenga la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes
para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,
científica o ética.
· Comp_3. Que el estudiantado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje
necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
· Comp_4. Que el estudiantado sepa aplicar los conocimientos teóricos-prácticos
adquiridos en el grado de una forma profesional y sean competentes en el
planteamiento/resolución de problemas, así como en la elaboración/defensa de
argumentos tanto en contextos académicos como profesionales relacionados con la
Óptica y Optometría.
· Comp_5. Capacidad de aprender de forma autónoma, de trabajar en equipo, de organizar
el tiempo y los recursos, y de adquirir nuevos conocimientos y técnicas en Óptica y
Optometría.
• Se impartirán 24 horas expositivas en aula con pizarra, donde se aprenderán los contenidos teóricos de la materia y los procedimientos de resolución de los problemas prácticos.
• Se realizarán 12 horas de sesiones interactivas en aula de seminario en las cuales se resolverán ejercicios y se debatirán los conceptos de la asignatura. Habrá otras 12 horas interactivas consistentes en prácticas de ordenador, donde se aprenderá el uso de software para la aplicación de las técnicas estadísticas.
• Se recogerán y corregirán las tareas propuestas en las actividades interactivas, lo que formará parte de la evaluación.
• El alumnado con dispensa de asistencia a clase deberá preparar los mismos contenidos y actividades, a los que podrá acceder a través del curso virtual.
• La calificación global de la asignatura será el resultado de un examen final teórico-práctico, que corresponderá al 55% de la calificación total, y de la evaluación continua durante el periodo lectivo, que será el 45% restante de la calificación total.
• El 45% correspondiente a la evaluación de las actividades interactivas estará formado por un 20% obtenido mediante pruebas durante las sesiones de ordenador, un 20% en una prueba sobre los contenidos teóricos y de ejercicios prácticos y un 5% por la participación en los seminarios y entrega de tareas.
• Se considerará como presentado a la evaluación a cualquier estudiante que participe en actividades de evaluación que permitan alcanzar un 50% de la calificación.
• En la recuperación se aplicará el mismo sistema de evaluación, de manera que el nuevo examen sustituirá a la calificación del examen en primera oportunidad, manteniéndose el 45% de la evaluación continua realizada en el periodo lectivo.
• El alumnado con dispensa de asistencia a clase deberá realizar el examen final de modo presencial y enviar las actividades interactivas en soporte electrónico para su evaluación.
En general, cuatro horas adicionales por semana, de estudio y trabajo personal, que complementen la asistencia a las clases, deberían resultar suficientes.
Para superar con éxito la materia es conveniente la asistencia a las clases, tanto expositivas como interactivas. Asimismo, la resolución y revisión de los ejercicios propuestos a lo largo del curso deberán servir para alcanzar los objetivos de la asignatura.
Cesar Andres Sanchez Sellero
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813208
- Correo electrónico
- cesar.sanchez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Martes | |||
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11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 3 |
Jueves | |||
10:00-11:00 | Grupo /CLIS_01 | Castellano | Aula 3 |
11:00-12:00 | Grupo /CLIS_02 | Castellano | Aula 3 |
18.05.2026 10:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 1 |
18.05.2026 10:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2 |
29.06.2026 10:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 1 |
29.06.2026 10:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 2 |