Fichas de asignaturas 2014-15
![]() |
ESTADÍSTICA APLICADA |
![]() ![]() ![]() |
|
Asignatura |
![]() |
| |
Profesorado |
![]() |
| |
Competencias |
![]() |
| |
Resultados Aprendizaje |
![]() |
| |
Actividades Formativas |
![]() |
| |
Sistemas de Evaluación |
![]() |
| |
Contenidos |
![]() |
| |
Bibliografía |
![]() |
Código | Nombre | |||
Asignatura | 42307020 | ESTADÍSTICA APLICADA | Créditos Teóricos | 2 |
Título | 42307 | GRADO EN CIENCIAS DEL MAR | Créditos Prácticos | 4 |
Curso | 3 | Tipo | Obligatoria | |
Créd. ECTS | 6 | |||
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
Si desea visionar el/los fichero/s referente/s al cronograma sobre el número de horas de los estudiantes pulse sobre su nombre:
Requisitos previos
Haber estado matriculado o estar matriculado de las asignaturas Biología, Matemáticas, Estadística, Ecuaciones Diferenciales, Geología, Física y Química del módulo de Bases Científicas Generales.
Recomendaciones
Haber superado las asignaturas "Estadística" y "Matemáticas I" de primer curso.
Profesorado
Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
Antonio | Sánchez | Navas | Titular Escuela Universitaria | S |
Competencias
Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.
Identificador | Competencia | Tipo |
CE59 | Procesar las muestras y los datos obtenidos. | ESPECÍFICA |
CE65 | Capacidad de realizar programas sencillos para la resolución numérica de los problemas. | ESPECÍFICA |
CE69 | Conocer y aplicar los modelos de regresión para el ajuste y predicción de datos | ESPECÍFICA |
CE70 | Conocer y manejar las técnicas estadísticas que permiten reducir y clasificar la información que suministran los datos relacionados con el medio marino | ESPECÍFICA |
CE71 | Aplicar resultados y herramientas del análisis temporal a la información vinculada a las ciencias marinas | ESPECÍFICA |
CE73 | Utilizar los recursos informáticos en la resolución de problemas y búsqueda de información en el ámbito de las ciencias marinas | ESPECÍFICA |
CT3 | Capacidad para utilizar con fluidez la informática tanto a nivel de usuario como en los contextos propios del Grado. | TRANSVERSAL |
Resultados Aprendizaje
Identificador | Resultado |
Formar al alumno/a en las metodologías de análisis y toma de datos propias de la Oceanografía, desde una perspectiva multi e inter disciplinar y dotarle de las herramientas que le permitan desarrollar su actividad profesional, así como dotarlo de los conocimientos y destrezas suficientes para aplicar las técnicas usuales de la Estadística a problemas de investigación que requieran establecer relaciones, analizar el comportamiento temporal, tomar decisiones, reducir la información o clasificar los datos. El alumno debe alcanzar las competencias descritas anteriormente. |
Actividades formativas
Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
01. Teoría | Básicamente se desarrolla a partir de clases magistrales, apoyada en presentaciones multimedia y la resolución de ejercicios teórico-prácticos. Cada tema se completará con el planteamiento, discusión y resolución de un supuesto general de carácter aplicado que recoja la mayoría de los conceptos y técnicas del tema. |
16 | ||
02. Prácticas, seminarios y problemas | Estas clases se dedicarán al planteamiento y resolución de supuestos prácticos. |
16 | ||
03. Prácticas de informática | Seis prácticas de 2,5 horas recogiendo los distintos bloques de la asignatura. Las prácticas se impartirán con un software estadístico de referencia, a ser posible de licencia libre al objeto de facilitar su instalación en los ordenadores personales del alumno y su futura implantación sin costes en los futuros centros de trabajo. Además se le proporcionará al alumno un guión detallado por cada práctica al objeto de coordinar la actividad global del grupo. |
16 | ||
10. Actividades formativas no presenciales | Contemplan el trabajo realizado por el alumno para comprender los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, la elaboración de supuestos prácticos de informática, así como la realización de búsquedas bibliográficas. |
96 | Reducido | |
11. Actividades formativas de tutorías | Se invitará explícita y personalmente a los alumnos de forma que éstos puedan plantear todas aquellas cuestieones que afecten al desarrollo de la asignatura y la aprehensión de los conocimientos y técnicas. Se intentará que todos los alumnos acudan al menos en una ocasión a la tutoría para debatir los aspectos comentados arriba con el profesor. También se cuestionarán los métodos específicos de enseñanza y las relaciones profesor-alumno. |
2 | Reducido | |
12. Actividades de evaluación | Controles tipo test de seguimiento de la asignatura que se realizarán a lo largo del curso. |
4 | Grande |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como la capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y el lenguaje estadístico. Para ello se realizarán ejercicios, controles y trabajos.
Procedimiento de Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
Examen final consistente en la resolución de supuestos prácticos en el aula de informática. Se plantearán varios supuestos prácticos que involucren a distintos conjuntos de datos para que, con el software estadístico manejado, se resuelvan, interpreten y elaboren los informes pertinentes, en su caso. | Se valorará la claridad del desarrollo realizado, la coherencia de los argumentos que lo justifican y la capacidad de integración de la información obtenida. |
|
|
Resolución de pruebas teórico-prácticas de conocimiento de la materia. Exámenes tipo test que evaluarán los principales conceptos de la asignatura. Consistirán pruebas objetivas con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta. | Correción con plantilla |
|
|
Resolución de prueba teórico-práctico de conocimientos de la materia. Examen tipo test que evaluará los principales conceptos de la asignatura. Consistirá en una prueba objetiva con cuatro respuestas por ítem y una sola correcta. Cada respuesta incorrecta supondrá una penalización de 1/4 de la puntuación de la respuesta correcta. | Correción con plantilla |
|
|
Resolución de un ejercicio de repaso sobre contenidos básicos que el alumno debe conocer para el seguimiento de la asignatura (Algebra matricial, Distancias y Estadística I). El trabajo será manuscrito. | Se valorará la claridad y correcta interpretación de los resultados. |
|
Procedimiento de calificación
Las actividades se calificarán de la siguiente forma: - Examen final (70%) - Pruebas de seguimiento (20%) - Ejercicio de repaso (10%)
Descripcion de los Contenidos
Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
Tema 1: Modelo Lineal: ANOVA, Regresión lineal y Regresión logística |
||
Tema 2: Técnicas de reducción de la información: Componentes principales, Análisis de correspondencias y Análisis factorial |
||
Tema 3: Técnicas de Clasificación de la información: Análisis Cluster y Análisis Discriminante |
||
Tema 4: Series temporales: ARMA y ARIMA |
Bibliografía
Bibliografía Básica
» ARRIAZA GÓMEZ, A.J., FERNÁNDEZ PALACÍN, F.,LÓPEZ SÁNCHEZ, M.A.,MUÑOZ
MÁRQUEZ, M., PÉREZ PLAZA, S., SÁNCHEZ NAVAS, A.: Estadística Básica con R y R-
Commander.
Servicio de Publicaciones, 2008.
» CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.
» KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford
Science, 1988.
» PEÑA, D.: Análisis de datos multivariantes. Ed McGraw Hill, 2002.
» PEÑA, D.: Estadística: Modelos y Métodos, 2 (Modelos Lineales y Series
Temporales). Ed. Alianza Universidad Textos, 1989.
Bibliografía Específica
» DILLON, W.R., GOLDSTEIN, M.: Multivariate analysis. Methods and
Applications. Ed. John Wiley, 1984.
» HAIR, ANDERSON, TATHAM Y BLACK: Análisis multivariante. Prentice Hall,
2000.
» JOHNSON Y WICHERN.: Applied multivariate statistical analysis. Ed.
Prentice Hall, 1988.
» MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda edición.
Ed. Limusa Wiley, 2002.
» URIEL, E.: Análisis de datos. Series Temporales y Análisis
Multivariante. Ed. AC, 1995.
Bibliografía Ampliación
» BISQUERRA ALZINA, R.: Introducción conceptual al análisis
multivariante. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Ed. PPU,
2 tomos, 1989.
» CARRASCO, J.L., HERNAN, M.A.: Estadística multivariante en las ciencias de
la vida. Ed. Ciencia 3, 1993.
» LEBART, MORINEAU Y FÉNELON.: Tratamiento estadístico de datos. Ed.
Marcombo, 1985.
» PÉREZ LÓPEZ , C.: Técnicas estadísticas con SPSS, Ed. Prentice Hall,
2001.
» TABACHNICK Y FIDELL.: Using multivariate statistics, Ed. Harper&Row,
1989.
» URIEL, E.: Análisis de Series Temporales: Modelos ARIMA. Paraninfo,
1985.
» URIEL, E. Y ALDÁS J.: Análisis Multivariante Aplicado. Thomson, 2005.
El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.