Contenido

Métodos estadísticos. Se introducen y discuten los métodos estadísticos más utilizados en biología ambiental, empezando por estadística básica como punto de partida pero extendiéndose rápidamente a un amplio abanico de métodos multivariantes. La idea es que los alumnos dispongan de un buen número de herramientas complementarias que les permitan analizar estadísticamente las bases de datos de que dispongan. Los contenidos incluyen los siguientes apartados:

                1. Diseño experimental

                2. Estadística básica (t Student, ANOVA, regresión simple, chi cuadrado)

                3. Modelos log-lineales

                4. Análisis de regresión múltiple

                5. Análisis de vías y SEM

                6. Modelos lineales generales y generalizados

                7. Métodos de ordenación (análisis multivariante)

                8. Métodos de clasificación (análisis multivariante)

Modelización *. Se presentan las bases conceptuales de la modelización en general y en el ámbito de la biología ambiental en particular y se proporcionan métodos para su desarrollo autónomo por parte de los alumnos. En las clases presenciales se proporcionan ejemplos de los métodos de modelización más comunes. Después, en un trabajo personal tutorizado, se pide a los alumnos que apliquen alguna de las metodologías vistas en clase a un ejemplo particular de su elección. Los contenidos incluyen:

             1. Introducción a los modelos en ecología y en ciencias ambientales.

             2. Introducción a la programación en lenguaje R. Variables. Bifurcaciones. Bucles. Funciones.

                3. Modelos basados en ecuaciones diferenciales. Crecimiento exponencial y logístico de poblaciones. Modelos de competencia y de depredación. Modelos de compartimentos y flujos.

                4. Modelos matriciales. Modelos de poblaciones estructuradas. Modelos de sucesión de comunidades.

                5. Modelos de autómatas celulares. El juego de la vida. Modelos epidemiológicos: SI y SIR.

                6. Calibración y validación de modelos cuantitativos. Eficiencia del modelo. Métodos.