BIOESTADISTICA COMPUTACIONAL APLICADA - 240207
- Descripción :
Asignatura teorico-practica que entrega metodos que complementan las tecnicas mas elementales entregadas en Bioestadistica, y que permite tomar decisiones en trabajos cientificos experimentales y de analisis de bases de datos de terreno. Este curso se fundamenta en la aplicacion de los conceptos bioestadisticas a traves del uso de programas computacionales que implementan adecuadamente los metodos necesarios para someter a prueba hipotesis cientificas Biologicas.
Esta asignatura contribuye al desarrollo de las siguientes competecnias del Perfil de Egreso:
1. Formular, gestionar y ejecutar proyectos de investigacion y desarrollo en diversas areas de las ciencias biologicas.
2. Comunicar resultados de investigacion y someterlos a discusion en el ambito cientifico-profesional y difundirlos a la comunidad.
4. Manejar instrumentacion cientifica y software utilizados en Biologia
9. Integrar tecnologias y herramientas que apoyen los procesos de ense?anza y aprendizaje.
10. Reconocer la biodiversidad en sus diferentes niveles de organizacion (genetico, especifico, comunidades y ecosistemas) para su manejo y conservacion.
11. Llevar a cabo asesorias medioambientales, hacer propuestas de manejo y conservacion para orientar a instituciones publicas y privadas en la toma de decisiones eticas y socialmente responsables.
12. Aplicar principios cientificos y administrativos en la conservacion de la naturaleza, considerando la normativa legal vigente para su sustentabilidad.
14. Elaborar e implementar programas de difusion y alfabetizacion biologica orientando a la comunidad en diversos aspectos relativos a la biodiversidad y su conservacion.
- Resultados aprendizaje esperados :
R1. Identificar el dise?o experimental mas apropiado en una situacion real.
R2. Identificar el metodo de muestreo adecuado con situaciones reales de modo que la precision sea maxima.
R3. Identificar existencia de interaccion de niveles de factores.
R4. Utilizar programas computacionales estadisticos adecuados para ajustar modelos y analizar los datos.
R5. Interpretar los resultados obtenidos al aplicar diferentes procedimientos.
R6. Expresar las conclusiones de un problema en forma clara y detallada.
- Contenidos :
I. Elementos de teoria de muestreo: Dise?os muestrales, muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo sistematico, muestreo por conglomerado, muestreo bietapico. Tama?o de muestra mas adecuada en cada dise?o. Estimar el tama?o de poblaciones silvestres. Estimar tipos de distribucion y densidad de individuos.
II. Inferencia y estadistica univariada: Analisis de varianza, Analisis de correlacion (Pearson y Spearman), Analisis de regresion lineal. Prueba de F y t de dos muestras. T-test de desigual varianza, con analisis de permutacion y de una muestra. Test de los signos y Wilcoxon. Mann-Whitney test, Kolmogorov-Smirnov, Spearmann/Kendall, Tablas de contingencia.
III. Analisis de Varianza: Dise?o de experimentos completamente aleatorios, en bloques aleatorios, cuadrado latino. Analisis de varianza de uno y dos factores y una observacion por tratamiento. Analisis de varianza de dos factores y varias observaciones por tratamiento. Comparaciones multiples en analisis de varianza de dos factores. Analisis de varianza de tres factores.
IV. Analisis de regresion: Modelo de regresion simple y multiple. Estimacion de la ecuacion de regresion simple y multiple. Inferencia sobre los estimadores de los parametros de la ecuacion de regresion. Uso de la ecuacion de regresion. Modelo de correlacion. Coeficiente de correlacion, coeficiente de correlacion parcial. Modelo log-lineal y logistico.
V. Analisis multivariado de datos biologicos: Analisis de componentes principales, coordenadas principales, nMDS, analisis de correspondencia, analisis de correspondencia canonico, Analisis de conglomerados y algoritmos de distancia, ANOSIM de una y dos vias, test de mantel, SIMPER.
- Metodología :
Dos horas de clases teoricas y dos horas de clases practicas y/o laboratorio. En la parte practica del curso se trabajara exclusivamente con programas computacionales que permitan la correcta implementacion de la teoria bioestadistica usando datos y problematicas cientifico-biologico reales.
- Evaluación :
Certamenes, trabajo practico final y tareas.
- Facultad :CS NATURALES Y OCEANOGRAFICAS
- Departamento :CS NATUR Y OCEANOGRS
- Creditos :4
- Creditos Transferibles:5
- Duración :SEMESTRAL
- Horas Teóricas :3
- Horas Practicas :2
- Horas Laboratorio :0
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