COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES:

BASICAS

 1.- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

2.- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio;

3.- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios;

4.-  Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades;

5.-  Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

GENERALES

1.- El alumno ha de conocer el lenguaje estadístico básico  que le permita la lectura y comprensión de publicaciones científicas de Ciencias de la vida .

2.-  Sabrá diseñar estudios sencillos.

3.-  Sabrá analizar estudios sencillos

4.- Comprender críticamente los artículos científicos de las Ciencias de la vida

5.- Distinguir y conocer las técnicas estadísticas más usuales en su ámbito de estudio, con sus ventajas e inconvenientes.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:

1.- Distinguir entre muestra y población

2.- Analizar de modo descriptivo un conjunto de datos.

3.- Conocer los conceptos de probabilidad y variable aleatoria

4.- Distinguir entre las distribuciones más importantes, saber cuando utilizarlas y las relaciones entre ellas..

5.- Saber construir e interpretar intervalos de confianza para media y proporciones poblacionales

6.- Saber determinar el tamaño de muestra adecuado de un estudio

7.- Saber formular las hipótesis de un contraste en función de las hipótesis  biológicas a demostrar.

8.- Conocer las limitaciones de los contrastes de hipótesis y la importancia de determinar el tamaño adecuado de muestra

9.- Saber interpretar estadísticamente el resultado de un contraste de hipótesis

10.-Saber interpretar el valor P relacionándolo con el error tipo I

11.- Distinguir entre muestras apareadas  e independientes y conocer cuando son preferibles unas u otras

12.- Distinguir entre métodos paramétricos y no paramétricos

13.- Saber aplicar el test chi-cuadrado cuando se estudian una o dos cualidades en una o más muestras distinguiendo el test de homogeneidad del test  de independencia y conociendo las limitaciones de la técnica.

14.- Saber estudiar la relación entre dos cantidades, predecir una a través de la otra y medir la asociación entre ambas.

15.- Conocer la existencia de procedimientos estadísticos que son una generalización de los anteriores

16.- Conocer las limitaciones de las técnicas estudiadas

17.- Ser conscientes del problema de las comparaciones múltiples y saber como solucionarlo.

- ESTADISTICA DESCRIPTIVA.

• Tabulación.
• Representaciones gráficas.
• Medidas de resumen: Medidas de tendencia central y dispersión.

- INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS COMBINATORIO.

• Reglas de conteo.
• Variaciones permutaciones y combinaciones.
• Aplicaciones en Genética.

-PROBABILIDAD COMO MEDIDA DE LA INCERTIDUMBRE.

• Conceptos básicos.
• Distribuciones de probabilidad usuales.
• Aplicaciones en Genética

-BASES DE LA INFERENCIA ESTADISTICA Y ESTIMACION DE PARAMETROS.

• Estimación puntual. Métodos de estimación.
• Estimación por intervalos para medias y proporciones.
• Cálculo del tamaño muestral necesario para estimar con una determinada precisión.

-CONTRASTES DE HIPOTESIS.

• Conceptos básicos.
• Contrastes para la comparación de la tendencia central: Paramétricos y No Paramétricos.
• Contrastes para proporciones.

• El problema de las comparaciones múltiples y su relación con el análisis del genoma.

- CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA.

• Contrastes de bondad de ajuste (Aplicaciones en Genética).
• Contrastes de asociación e independencia de dos variables cualitativas.

-INTRODUCCION AL ANALISIS DE REGRESION.

• Correlación.
• Ajustes lineales.
• Ajustes no lineales.
• Inferencia en Regresión.
• Regresión múltiple.

-INTRODUCCION AL ANALISIS DE LA VARIANZA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS

• Experimentos con un único factor de variación. Análisis de la Varianza de una vía.
• Experimentos con bloques. Análisis de la Varianza de dos vías y de dos vías con interacción.