Fernando Fernández Palacín

El objetivo principal que nos marcamos con la impartición de esta asignatura es
que los alumnos sean capaces de abordar problemas de complejidad media-alta de
contenido medio-ambiental de carácter multivariante, en las distintas fases de
planificación, ejecución e interpretación de resultados, con la correcta
aprehensión de los conceptos y técnicas usuales y la resolución de supuestos
prácticos con la ayuda del software estadístico R

Tema1.- Datos medioambientales.
-  Introducción.
-  Los datos: Tipos, escalas, organización, transformaciones.
-  Índices de diversidad.
-  Factores de limitación medioambiental: Gradiente medioambiental.
-  Análisis multivariante en medioambiente. Clasificación de técnicas.

Tema 2.- Modelización de datos medioambientales.
-  Introducción.
-  Modelización de datos de abundancia.
- Modelos de regresión y modelos ANOVA.
- Diagnosis del modelo y tratamiento de problemas.
- Calibración.
-  Modelización de datos de presencia-ausencia.
- Modelos logit.
- Modelos log-lineales.

Tema 3.- Ordenación.
-  Análisis de correspondencia (CA).
- Análisis de correspondencia corregido (DCA)
-  Análisis de componentes principales (PCA).
- Biplots.
-  Ordenación canónica.
- Análisis canónico de correspondencia (CCA).
- Análisis de redundancia (RDA).
- Análisis de correlación canónica (COR).
-  Multidimensional scaling.

Tema 4.- Clasificación.
-  Introducción.
-  Métodos jerárquicos.
-  Métodos no jerárquicos.

50% del tiempo para exposición por el profesor de los temas empleando cañón de
proyección. Todo el material que se expone se encuentra alojado en la web y en la
plataforma del grupo de investigación.
25% del tiempo para realización de prácticas de ordenador
25% para la  exposición de trabajos.

La evaluación de la asignatura se llevará a cabo mediante:

-Para aquellos alumnos que hayan asistido al menos al 80% de las clases: se
valorará, por una parte, su participación, y particularmente los trabajos
realizados y la exposición de los mismos; y por otra, la realización de un
supuesto práctico.

-Para aquellos alumnos que no cumplan con el anterior requisito: un examen
teórico y una serie de supuestos que deberán resolverse mediante la utilización
del software estadístico utilizado.

•ARRIAZA GÓMEZ, A. y otros (2008): "Estadística Básica con R y Rcmdr"
•CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.
•DIGBY, P.G.N. y KEMPTON, R.A.: Multivariate analysis of ecological
communities. Ed. Chapman & Hall, 1987.
•ESPEJO MIRANDA,I. y otros (2007):"Inferencia Estadística" (Teoría y
Problemas). Servicio de Publicaciones UCA. ISBN: 978-84-9828-131-6
•JONGMAN, R.H., ter BRAAK, C.J.. y van Tongeren, F.R.: Data analysis in
community and landscape ecology. Ed. Pudoc Wageningen, 1987.
•KENT, M. y COKER, P.: Vegetation description and analysis.Ed. CRC, 1992.
•KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford Science,
1988.
•URIEL, E.: Análisis de datos. Series temporales y Análisis multivariante. Ed.
AC, 1995.