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: Primer semestre
Docencia: Sin docencia (Extinguida)
Matrícula: No matriculable | 1ro curso (Si)
Adquirir el manejo, bajo un enfoque práctico, de las diversas técnicas que permiten un correcto y riguroso planteamiento, recogida, análisis e interpretación de datos especialmente enfocado al campo de la Biotecnología.
Estos objetivos se centran en los fundamentos y modelos básicos de los métodos estadísticos y en el análisis exploratorio e inferencial de los datos.
- Saber obtener, organizar, presentar y describir conjuntos de datos mediante estadística descriptiva.
- Saber calcular la probabilidad de un evento.
- Conocer las características y distribución de las variables aleatorias.
- Saber describir y aplicar métodos de estadística inferencial.
- Saber describir y aplicar modelos matemáticos de regresión lineal y análisis de la varianza.
- Conocer los fundamentos de la programación lineal.
Expositivas (27 horas)
Tema 1. Estadística descriptiva (4 horas)
Tema 2. Probabilidad (4 horas)
Tema 3. Variables aleatorias (4 horas)
Tema 4. Introducción a la inferencia estadística: estimación puntual, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Inferencia en poblaciones normales (7 horas)
Tema 5. Regresión lineal (3 horas)
Tema 6. Análisis de la varianza (3 horas)
Tema 7. Introducción a la programación lineal (2 horas)
Seminarios (11 horas)
- Resolución de los ejercicios propuestos en cada tema.
Aula de informática (10 horas)
- Implementación de los métodos con el software estadístico R.
Bibliografía básica:
Cao, R., y otros, 2001. Introducción a la estadística y sus aplicaciones. Madrid: Pirámide.
Milton, J.S., 2007. Estadística para biología y ciencias de la salud. 3ª ed. amp. Madrid: Mc Graw-Hill Interamericana.
Verzani, J., 2005. Using R for Introductory Statistics. Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC. Disponible en línea: <https://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf>
Bibliografía complementaria:
Dalgaard, P., 2008. Introductory statistics with R. 2nd ed. New York: Springer.
Daniel, W.W., 2009. Biostatistics: basic concepts and methodology for the health sciences. 9th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Peña, D., 2005. Fundamentos de estadística. Madrid: Alianza.
Rosner, B., 2011. Fundamentals of biostatistics. 7th ed. Boston: Brooks/Cole.
Rius Díaz, F. y Wärnberg, J., 2014. Bioestadística. 2ª ed. Madrid: Paraninfo.
En esta asignatura la/el alumna/o practicará una serie de competencias básicas, generales y transversales, propias del Grado en Biotecnología, y unas competencias específicas de esta materia en particular. De forma concreta, en esta asignatura se trabajan las siguientes competencias:
Competencias básicas y generales
CG1 - Conocer los conceptos, métodos y resultados más importantes de las distintas ramas de la Biotecnología.
CG2 - Aplicar los conocimientos teóricos-prácticos adquiridos en el planteamiento de problemas y la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
CG3 - Saber obtener e interpretar información y resultados relevantes y obtener conclusiones en temas relacionados con la Biotecnología.
CG4 - Ser capaces de transmitir información tanto por escrito como de forma oral y de debatir ideas, problemas y soluciones relativos a la Biotecnología, ante un público general o especializado.
CG5 - Estudiar y aprender de forma autónoma, con organización de tiempo y recursos, nuevos conocimientos y técnicas en Biotecnología y adquirir capacidad para trabajar en equipo.
CB1 - Que los/las estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 - Que los/las 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
CB3 - Que los/las estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB4 - Que los/las estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5 - Que los/las estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Competencias transversales
CT4 - Interpretar resultados experimentales e identificar elementos consistentes e inconsistentes.
CT7 - Mantener un compromiso ético.
CT6 - Razonar críticamente
Competencias específicas
CE1 - Saber hacer cálculos, analizar datos e interpretar resultados experimentales propios de los ámbitos de Biotecnología.
- La materia tiene seis créditos ECTS repartidos en 27 horas de docencia expositiva, 11 horas de docencia interactiva y 10 horas de prácticas de ordenador.
- Las clases se desarrollarán en el aula asignada haciendo uso fundamentalmente de la pizarra y de presentaciones. Se fomentará la participación del alumnado en las clases, sobre todo en los aspectos más prácticos. También se discutirán y resolverán diversos ejercicios enunciados en boletines, estarán a disposición del alumnado en el Campus Virtual, para fomentar su trabajo personal, utilizándose también para evaluar su aprovechamiento.
- El alumnado contará con el apoyo del Campus Virtual de la USC, a través de la página del curso, para disponer de acceso a los programas, bibliografía y distintos boletines de ejercicios, así como a notas de algunos temas e información sobre actividades complementarias voluntarias y herramientas de comunicación.
Evaluación continua (30%): la evaluación continua se llevará a cabo a lo largo del semestre. Constará de los siguientes elementos:
-Resolución de ejercicios de los boletines asociados a cada tema y exposición en las clases de seminario. Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CG1, CG2, CG3, CG4, CB2, CB3, CB4, CB5, CT4, CT7, CT6, CE1.
-Entrega de ejercicios resueltos y debidamente redactados para su evaluación por el profesorado. Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CG1, CG2, CG3, CG4, CB2, CB3, CB4, CB5, CT4, CT7, CT6, CE1.
-Prueba intermedia que incluirá diferentes preguntas teórico-prácticas sobre los contenidos de la materia. Mediante esta actividad se evaluarán las competencias: CG3, CB5, CT4, CT6, CE1.
-Formularios de evaluación de las clases prácticas de ordenador, que se realizarán en las propias horas de docencia práctica. Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CG3, CB5, CT4, CT7, CE1.
La calificación obtenida por evaluación continua será conservada únicamente para la prueba de recuperación del mismo curso.
Examen final (70%): 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 el software estadístico utilizado en la docencia práctica de ordenador. Mediante esta actividad se evalúan las competencias: CG1, CG2, CG3, CG5, CB1, CB2, CB5, CT7, CE1.
Los/as alumnos/as repetidores/as tendrán el mismo sistema de evaluación. Se considera que un/una estudiante se ha presentado a una convocatoria cuando ha participado en actividades de evaluación que suponen más del 50% de la evaluación total.
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 revisión de calificaciones".
En esta materia, el alumnado cuenta con 27 horas de docencia expositiva y 21 horas de docencia interactiva (seminarios y prácticas de ordenador). Por cada hora de docencia expositiva, se considera necesario dedicar al estudio alrededor de 1.5 horas de trabajo del alumnado (revisión de conceptos y consulta de bibliografía). En relación a la docencia interactiva, por cada hora se considera necesaria una hora para la revisión de la clase. A mayores, el alumnado debe tener en cuenta que es necesario practicar la resolución de problemas (de los boletines o de la bibliografía recomendada).
- Asistencia a todas las actividades docentes y seguimiento de las tareas propuestas por los/las profesores/as de la asignatura.
- Hacer uso de las tutorías para consultar cualquier duda que pueda surgir.
- Dedicar al estudio de la asignatura un tiempo regularmente distribuido a lo largo del cuatrimestre.
El material docente se pondrá a disposición del alumnado a través del Campus Virtual de la USC.
Maria Angeles Fernandez Sotelo
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Teléfono
- 881813210
- Correo electrónico
- mangeles.fernandez.sotelo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Mercedes Conde Amboage
Coordinador/a- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mercedes.amboage [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doctor
Maria Vidal Garcia
- Departamento
- Estadística, Análisis Matemático y Optimización
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Correo electrónico
- mariavidal.garcia [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Gallego, Castellano | Aula 01. Charles Darwin |
| Martes | |||
| 13:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Gallego, Castellano | Aula 01. Charles Darwin |
| 23.01.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 04.James Watson y Francis Crick |
| 27.06.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 03. Carl Linneo |