Guías Académicas

PROBABILIDAD Y BIOESTADÍSTICA

PROBABILIDAD Y BIOESTADÍSTICA

GRADO EN BIOTECNOLOGÍA

Curso 2024/2025

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 04-06-24 13:16)
Código
109510
Plan
2020
ECTS
6.00
Carácter
BÁSICA
Curso
1
Periodicidad
Segundo Semestre
Idioma
ESPAÑOL
Área
-
Departamento
Estadística
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Coordinador/Coordinadora
María Cortés Rodríguez
Grupo/s
1
Centro
Fac. Biología
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Despacho
D1103
Horario de tutorías
A Convenir mediante correo electrónico.
URL Web
E-mail
mariacortes@usal.es
Teléfono
663089814

2. Recomendaciones previas

-

3. Objetivos

3. RESULTADOS DE APRENDIZAJE

 Al terminar con éxito esta asignatura/enseñanza, los estudiantes serán capaces de :

1.- Analizar un conjunto de datos procedentes de una investigación mediante técnicas estadísticas básicas, tanto descriptivas como inferenciales.

2.- Valorar los métodos estadísticos utilizados en una publicación científica.

3.- Entender y aplicar los conceptos básicos de probabilidad en problemas genéticos, por ejemplo.

4.- Planificar y analizar experimentos sencillos.

6.- Modelar las relaciones entre varias variables.

4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje

Básicas / Generales | Conocimientos.

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.

 

 

Específicas | Habilidades.

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.

Transversales | Competencias.

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.

5. Contenidos

Teoría.

- 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.

 

6. Metodologías Docentes

Se realizarán sesiones magistrales acompañadas de práctica. Se realizarán prácticas de ordenador con el programa estadístico R.

7. Distribución de las Metodologías Docentes

8. Recursos

9. Evaluación

Recomendaciones para la evaluación.

CONSIDERACIONES GENERALES

Sistema de evaluación

Ponderación mínima.

Ponderación máxima

Examen de los contenidos teóricos

60 %

80 %

Evaluación de los contenidos prácticos

20 %

40 %