Estudia

1. Introducció. Anàlisi estadística exploratòria univariant de dades

          1.1. Tipologia de les dades

          1.2. Estudi de dades categòriques

          1.3. Estudi de dades numèrqiues

2. Anàlisi estadística exploratòria bivariant de dades

          2.1. Estudi conjunt de dues variables categòriques

          2.2. Estudi conjunt d'una variable categòrica i una variable numèrica

          2.3. Estudi conjunt de dues variables numèriques

3. Probabilitat i Models de probabilitat

          3.1. Probabilitat, causa i efecte, frecuencia relativa, propietats, probabilitat condicionada

          3.2. Variable aleatoria

          3.3. Models i distribucions. Model Binomial. Model Poisson. Model Normal. Teorema del límit central. Model t-Student. Model X^2, Model F

4. Ajust d’un model a una mostra

          4.1. Contrast X^2 de bondad d’ajust. Contrast G de bondad d’ajust

          4.2. Ajustar un model de probabilitat a una mostra

          4.3. Altres contrasts de bondat d’ajust

5. Correlació i model de Regressió Lineal simple

          5.1. Correlació. Regressió Lineal Simple

          5.2. Anàlisi de la variabilitat. Coeficient de determinación

          5.3. El model de Regressió Lineal Simple. Valors atípics i/o influents. Predicció de nous valors d’Y

• Pagano, Marcello (2001). Fundamentos de bioestadística . México: International Thomson.
• Zar, Jerrold H (1999). Biostatistical analysis (4th ed.). London: Prentice-Hall International.
• Sokal, Robert R (1980). Introducción a la bioestadística . Barcelona [etc.]: Reverté.
• Gonick, Larry (1999). La Estadística en cómic . Barcelona: Zendrera Zariquiey.
• Crawley, Michael J (2013). The R book (2nd ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Inc.. Recuperat , a http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9781118448908

Activitats d'avaluació:

-- QUALIFICACIÓ NOTA FINAL ABANS RECUPERACIÓ --

- Si es treu un mínim de 3.5 en les avaluacions de cada parcial, la nota FINAL serà la suma ponderada de les qualificacions dels ACMES (20%), treball (20%) i exàmens parcials (60%=30%+30%).
Nota_final = Nota_Treball*0,20 + Nota_P1*0,30 + Nota_P2*0,30 + ACME1*0,05 + ACME2*0,05 + ACME3*0,05 + ACME4*0,05

- Si no es treu un mínim de 3.5 en les avaluacions de cada parcial, la nota FINAL serà la suma ponderada de les qualificacions dels treball (20%) i exàmens parcials (80%=40%+40%). (No se tindrà en compte els ACME).
Nota_final = Nota_Treball*0,20 + Nota_P1*0,40 + Nota_P2*0,40

L’assignatura quedarà superada si la nota resultant és superior o igual a 5 sobre 10.

-- RECUPERACIÓ --

Només es podran recuperar els exàmens parcials suspesos.
En cas que la nota de recuperació d'un examen parcial sigui superior a l'anterior, aquesta s'ha de prendre com a nota definitiva de l'examen. En cas contrari, es prendrà la més gran de les dues notes.

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
La qualificació final d'NP (no presentat) s'obtindrà només quan l'alumne no es presenti a cap dels exàmens parcials. Qualsevol activitat d'avaluació no presentada tindrà la qualificació de 0.

Avaluació única:
El sistema d’avaluació de l’EUSES - centre adscrit a la UdG és, de manera general, l’avaluació continuada. Si l’estudiant vol acollir-se a l’avaluació única, ho ha de comunicar per escrit al professor responsable de l’assignatura i al coordinador de grau durant les dues primeres setmanes del semestre.

L'avaluació única de l'assignatura consistirà en un únic examen final (100%). L'assignatura quedarà superada si la nota resultant és superior o igual a 5 sobre 10.

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

Les tutories personalitzades amb els estudiants es duran a terme de forma presencial o virtual. Prèviament caldrà concertar la tutoria per alguna de les vies de comunicació establertes.

A part de la comunicació i interacció que es produeixi a l’aula a les hores d’activitat presencial i a les tutories, la comunicació amb els estudiants és portarà a terme via un dels tres mitjans següents:

• Fòrums en el Moodle de l’assignatura. Per consultes que puguin interessar a l'alumnat.
• Correu electrònic. Per altres consultes.

L'estudiant matriculat podrà accedir a la intranet La Meva UdG on hi trobarà el programa detallat, la temporalització de l'assignatura, apunts referents a la teoria, problemes, pràctiques, els treballs pràctics proposats i altres recursos.

La web on es pot baixar el paquet estadístic R i diferents llibreries, així com fitxers explicatius i ajudes per cada llibreria: http://www.r-project.org/