Estudia > Oferta formativa > Oferta d'assignatures > Detall de l'assignatura
Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
Tancar
Menú

Estudia a la UdG

Dades generals

Curs acadèmic:
2020
Descripció:
Introducció a l'anàlisi multivariable. Fonaments i aplicació dels models lineals. Relacions no lineals i transformacions. Models lineals generalitzats i regressió logística. Mètodes d'ordenació i classificació: anàlisi de components principals i anàlisi de correspondències simples i múltiples. Cluster analysis: mètodes jeràrquics i particions. Introducció al software R.
Crèdits:
3

Grups

Grup A

Durada:
Semestral, 2n semestre
Professorat:
PEPUS DAUNIS I ESTADELLA  / EMILI GARCIA BERTHOU
Idioma de les classes:
Català (100%)

Competències

  • CG2 - Obtenir i seleccionar les fonts i la informació utilitzant les tecnologies de la informació i la comunicació, especialitzades, per desenvolupar una investigació original i que incorpori idees, de manera crítica i creativa.
  • CE1 - Aplicar el concepte de complexitat a l'anàlisi ia la interpretació dels processos i canvis ambientals.
  • CE5 - Jerarquitzar, en base al concepte d'escala, els factors que incideixen en els casos d'estudi, des de l'àmbit local fins a l'àmbit internacional.
  • CE6 - Aplicar i interpretar mètodes i dades estadístiques i Sistemes d'Informació Geogràfica en la planificació del territori i en la conservació de la biodiversitat.

Continguts

1. Introducció a l’anàlisi multivariable

2. Models lineals i anàlisi de regressió múltiple

3. Altres tècniques de regressió. Models lineals generalitzats

4. Introducció als mètodes factorials

5. Anàlisi de components principals

6. Anàlisi de correspondències

7. Mètodes de classificació

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Anàlisi / estudi de casos 28,00 47,00 0 75,00
Total 28,00 47,00 0 75

Bibliografia

  • Aluja Banet, Tomàs (1999 ). Aprender de los datos : el análisis de componentes principales : una aproximación desde el Data Mining . Barcelona: EUB. Catàleg
  • Borcard, Daniel (c2011 ). Numerical ecology with R . London: Springer. Catàleg
  • Crawley, Michael J (cop. 2007 ). The R book . New York: John Wiley & Sons. Catàleg
  • Crawley, Michael J (cop. 2005 ). Statistics : an introduction using R . New York: John Wiley & Sons. Catàleg
  • Faraway, Julian James (cop. 2005 ). Linear models with R . Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. Catàleg
  • Fox, John (cop. 2002 ). An R and S-Plus companion to applied regression . Thousand Oaks (Calif.) [etc.]: Sage. Catàleg
  • Greenacre, Michael J (1993 ). Correspondence analysis in practice . London [etc.]: Academic Press. Catàleg
  • Greenacre, Michael J (2008 ). La Práctica del análisis de correspondencias . Barcelona: Fundación BBVA. Catàleg
  • Hair, Joseph F. (DL 1999 ). Análisis multivariante (5ª ed). Madrid: Prentice-Hall. Catàleg
  • Jongman, R. H. (1987 ). Data analysis in community and landscape ecology . Wageningen: Pudoc Wageningen. Catàleg
  • Jongman, R. H. (cop. 1995). Data analysis in community and landscape ecology . Cambridge [etc.]: Cambridge University Press. Catàleg
  • Legendre, Pierre (2012 ). Numerical ecology (3rd English ed.). Amsterdam ;: Elsevier. Catàleg
  • Legendre, Pierre (1998 ). Numerical ecology (2nd english ed.). Amsterdam [etc.]: Elsevier. Catàleg
  • Maindonald, J. H (2003 ). Data analysis and graphics using R : an example based appoach . Cambridge: Cambridge University Press. Catàleg
  • Peña, Daniel (cop. 2002 ). Análisis de datos multivariantes . Madrid [etc.]: McGraw-Hill. Catàleg
  • Sokal, Robert R (cop. 2012 ). Biometry : the principles and practice of statistics in biological research ([Extensively rev.] 4th ed). New York: W.H. Freeman. Catàleg
  • Sokal, Robert R (1995 ). Biometry : the principles and practice of statistics in biological research (3rd ed.). New York: Freeman. Catàleg
  • Tabachnick, Barbara G (1989 ). Using multivariate statistics (2nd ed.). New York: Collins Publishers. Catàleg
  • Tabachnick, Barbara G (cop. 2001 ). Using multivariate statistics (4th ed). Boston: Allyn and Bacon. Catàleg
  • Venables, William N (2002 ). Modern applied statistics with S (4th ed). New York: Springer-Verlag. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Anàlisi crítica dels mètodes estadístics utilitzats en articles
científics que seran proporcionats als alumnes
Anàlisi dels articles amb visió crítica.
Correcta anàlisi de les tècniques aplicades.
12 No
Anàlisi estadística de dades reals. Treball d’aplicació de les
metodologies objecte del curs a l’anàlisi de casos pràctics
proposats pels alumnes
Aplicació correcta sobre dades reals d'una o més metodologies. 48 No
Exposició d’un seminari sobre l’aplicació
de l’anàlisi estadística a articles o projectes de recerca.
Aplicació correcta d'una anàlisi
Qualitat de la presentació
40 No

Qualificació

Es consideraran totes les activitats d'avaluació proposades així com l'assistència i participació a l'aula.

Es poden considerar per a la qualificació la presentació de treballs addicionals escrits.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Qualsevol treball obligatori no presentat tindrà la qualificació de 0. Una qualificació final de NP (no presentat) s'obtindrà només quan l'alumne no participi en cap de les activitats d'avaluació

Avaluació única:
Seguint el Reglament establert a la Facultat de Ciències, “les sol·licituds d’avaluació única s’hauran de presentar a secretaria acadèmica durant els primers deu dies lectius del període acadèmic en què s’inicia la docència de l’assignatura afectada, segons els terminis que es publicaran en el calendari acadèmic de cada curs. Excepcionalment, es podran admetre també sol·licituds en qualsevol moment del curs, quan el motiu justificat pel qual es demana l’avaluació única sigui sobrevingut.” Per tant, si us voleu acollir a l'avaluació única de l'assignatura, us heu d'adreçar a secretaria acadèmica de la Facultat; no cal que ho comuniqueu als professors i no és vàlid comunicar-ho només als professors; qui ho controla i ho comunica és la secretaria acadèmica.

L'avaluació única de l'assignatura consistirà en l’entrega de l'exercici que estableixin els professors (previsiblement la presentació d'un seminari sobre l'anàlisi pròpia d'unes dades reals). Per tant, l’única diferència de l’avaluació única és que no es considera l’assistència i participació.

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0

Tutoria

Les tutories es convindran per correu electrònic o a les hores de classe o a través dels possibles aplicatius dels que disposi la Universitat.

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

La comunicació serà presencial o a través de mitjans telemàtics (per ex. correu electrònic, Google Meet, Microsoft Teams o Blackboard Collaborate). Es prega a l'estudiantat llegir bé la documentació disponible a Internet (per ex., disseny de l’assignatura, Moodle, normativa de la Facultat), resoldre els dubtes a les classes presencials i només enviar correus electrònics si és completament imprescindible.

Observacions

Aquesta assignatura pretén revisar i aprofundir en l’aplicació de models lineals i de l’anàlisi multivariable (mètodes factorials d'anàlisi de components principals, anàlisi de correspondències, etc.) de dades ambientals. Un objectiu principal és introduir al programari (gratuït) R (http://www.r-project.org/), bàsicament mitjançant la interfície gràfica R Commander (http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr/).

El material de l’assignatura es podrà trobar al Moodle.

Assignatures recomanades

  • Bases científiques del canvi ambiental
  • Impactes i adaptació en l’activitat humana, el territori i el paisatge
  • Impactes sobre el medi natural

Modificació del disseny

Modificació de les activitats:
Docència semipresencial. Si està habilitat a l'aula assignada, les classes presencials a l’aula seran amb streaming per a l’alumnat que no hi pugui ser físicament. Algunes classes presencials passaran a ser 100% virtuals (a través de Google Meet, Microsoft Teams, o altres recursos). Les activitats de resolució de problemes, estudi de casos i seminaris, seran en alguns casos presencials i en d’altres virtuals (a través de Google Meet o Microsoft Teams o altres recursos).

Docència no presencial. En cas de tancament de la UdG per un rebrot o altres causes, la docència seria 100% no presencial mitjançant mitjans telemàtics (per ex. Google Meet o Microsoft Teams o Blackboard Collaborate) i el Moodle. Les activitats de resolució de problemes, estudi de casos i seminaris s’ajustaran a la modalitat no presencial sense modificar-ne el seu contingut.

Adaptació a estudiants vulnerables o amb confinament temporal. Es realitzaran tutories específiques pels estudiants implicats que certifiquin adequadament que no han pogut participar en les activitats d’aprenentatge.

Modificació de l'avaluació:
No hi ha modificacions

Tutoria i comunicació:
El professorat resoldrà els dubtes i es comunicarà amb l'alumnat a través del correu electrònic i videoconferència (Microsoft Teams o similar)

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Necessàries

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Preferències

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Analytics

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Marketing

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.