Probabilidad y estadística
Código: 100965 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2500253 Biotecnología | FB | 2 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Pol Orobitg Bernades
- Correo electrónico:
- pol.orobitg@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consutarlo a través de este enlace. Para consultar el idioma necesitará introducir el CÓDIGO de la asignatura. Tenga en cuenta que la información es provisional hasta el 30 de noviembre del 2023.
Prerrequisitos
El curso de Matemáticas de primero de Biotecnología garantiza los conocimientos que requiere esta asignatura, así como nociones básicas de estadística descriptiva que se usan en prácticas de laboratorio o en las prácticas del laboratorio integrado de esta asignatura
Objetivos y contextualización
La Probabilidad es la disciplina matemática que modeliza los fenómenos aleatorios y es una de las bases teóricas en las que se apoya la Estadística. La Estadística es la base para comprender la adquisición del conocimiento empírico y fundamenta el pensamiento científico moderno.
El objetivo de la asignatura es introducir las herramientas fundamentales de la probabilidad y de la inferencia estadística con el fin de analizar datos biológicos provenientes de la descripción de fenómenos naturales o de experimentos, incidiendo sobre su correcta utilización y la interpretación de los resultados, así como una formación competencial para desarrollar el pensamiento y el lenguaje científico.
También el aprendizaje de un programa informático con el que implementar el análisis de datos y llevar a cabo las pruebas estudiadas en el curso es indispensable y se realiza en un módulo de los Laboratorios Integrados.
Competencias
- Razonar de forma crítica.
- Tomar decisiones.
- Utilizar los fundamentos de matemáticas, física y química necesarios para comprender, desarrollar y evaluar un proceso biotecnológico.
Resultados de aprendizaje
- Ajustar correctamente los datos medicionales experimentales por regresión lineal y no lineal.
- Analizar la relación entre variables mediante técnicas de análisis de la varianza, regresión lineal y no lineal y correlación.
- Describir las propiedades básicas de los estimadores puntuales y de intervalo. Plantear y resolver problemas de contraste de hipótesis en una o dos poblaciones.
- Explicar las bases de la teoría de la probabilidad en la que se fundamenta la estadística inferencial y reconocer situaciones reales en las que aparecen las distribuciones probabilísticas más usuales.
- Razonar de forma crítica.
- Tomar decisiones.
Contenido
0. Nociones básicas
- Lenguaje de conjuntos
- Combinatoria
1. Probabilidad y variables aleatorias
- Noción de Probabilidad. Probabilidad acondicionada. Eventos independientes
- Variable aleatoria. Esperanza y varianza. Variables aleatorias independientes
- Distribuciones clásicas discretas: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson
- Distribuciones clásicas continuas: Uniforme, Exponencial, Normal y distribuciones derivadas
2. Inferencia estadística en el análisis de datos
- Población y muestra. Estadísticos: media, varianza y proporción muestrales
- Inferencia: estimación puntual e intervalos de confianza
- Pruebas de hipótesis
- Pruebas de hipótesis paramétricas
- Introducción en pruebas de hipótesis no paramétricas
3. El modelo de regresión lineal simple
- Estimación por el Método Mínimos Cuadrados Ordinarios (MMCO) de la recta de regresión
- Inferencia estadística en los coeficientes obtenidos por el MMCO
Metodología
Clases teóricas:
Se presentarán los conceptos de la asignatura. Se presentarán ejemplos que permitan a los alumnos abordar de forma autónoma la resolución de problemas.
Clases de problemas:
Los estudiantes dispondrán de una lista de problemas del curso (suficientemente exhaustiva, con ejercicios de sobra propuestos para el estudio), que irán trabajando progresivamente.
Actividades autónomas:
Estudio individual de teoría: reflexión y profundización de la materia introducida mediante los apuntes de clase y la bibliografía recomendada.
Preparación de las clases de problemas: los alumnos intentarán resolver los problemas propuestos, acotando las dudas que les hayan surgido, que repercutirá en el aprovechamiento de la discusión en la pizarra de la solución de los ejercicios a la clase de problemas.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases de problemas | 16 | 0,64 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
| Clases de teoría | 32 | 1,28 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio de la teoría | 32 | 1,28 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
| Resolución de problemas | 64 | 2,56 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
Evaluación
Se realizará una evaluación continua mediante:
a) Habrá un examen (Primer Parcial = EP1) a medio semestre en el que se evaluará el trabajo realizado hasta ese momento. La nota de este examen aportará el 40% de la calificación final. Todos los estudiantes que realicen este examen ya no podrán ser calificados como NO EVALUABLE. Aquel estudiante que no haya realizado este examen constará como NO EVALUABLE a efectos académicos y no tendrá derecho a recuperarlo (excepto por causa debidamente justificada, en cuyo caso se permitirá realizar el examen de recuperación).
b) Al final del semestre habrá un segundo examen parcial (que llamamos EP2) en el que se evaluarán los conocimientos de los temas que no se hayan evaluado en el primer parcial. La nota de este examen aportará otro 40% de la calificación final. Aquel estudiante que no haya realizado este examen no tendrá derecho a recuperarlo (excepto por causa debidamente justificada, en cuyo caso se permitirá realizar el examen de recuperación)
c) Habrá una evaluación correspondiente a las entregas de ejercicios, con calificación ENT, que valdrá el 20% de la nota final.
Si la media C=(0,4)EP1+ (0,4)EP2+(0,2)ENT es 5 o superior, la calificación final es C. Si no es así, el alumno debe ir al examen de recuperación. También se pueden presentar en el examen de recuperación aquellos alumnos que quieran mejorar nota, pero siempre teniendo en cuenta que su calificación final será la nota de este examen, independientemente de si es mayor o no que C.
Podrá obtener la calificación de Matrícula de Honor el 5% del alumnado. Necesariamente tendrán que tener una nota igual o superior a 9. La decisión final sobre la calificación de MH la tomará el profesorado.
Para cada actividad de evaluación, se indicará un lugar, fecha y hora de revisión en la que el estudiante podrá revisar la actividad con el profesorado. En este contexto, se podrán realizar reclamaciones sobre la nota de la actividad, que serán evaluadas por el profesorado responsable de la asignatura. Si el estudiante no se presenta a esta revisión, no se revisará posteriormente esta actividad. Las fechas de las entregas de problemas y de los exámenes parciales se publicarán en el Campus Virtual (CV) y pueden estar sujetas a posibles cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias; siempre se informará al CV sobre estos cambios puesto que se entiende que el CV es el mecanismo habitual de intercambio de información entre profesor y estudiantes.
El alumnado que se acojan a la evaluación única, tendrán que hacer un examen de todo el temario el mismo día del segundo examen parcial. Si no aprueban el examen, tendrán derecho a presentarse a recuperación así como a mejora de nota.
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Entregas | 20% | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
| Primer parcial | 40% | 3 | 0,12 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
| Segundo parcial | 40% | 3 | 0,12 | 1, 2, 3, 4, 6, 5 |
Bibliografía
Sanz i Solé, Marta. 'Probabilitats', Col·lecció UB.
Delgado de la Torre, Rosario. 'Probabilidad y Estadística con aplicaciones'
Software
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