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

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2019
Descripció:
Models lineals múltiples. Contrastos no paramètrics. Anàlisi descriptiva multivariable aplicada a la experimentació biològica: ordenació i classificació
Crèdits ECTS:
6

Grups

Grup BL

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Maria Teresa Anton Pardo  / Jordi Compte Ciurana  / Estefania Gascon Garcia  / Rafael Muñoz Mas  / Anna Vila Gispert
Idioma de les classes:
Català (75%), Anglès (25%)

Competències

  • Capacitat per analitzar críticament a partir de la recollida d'informació i la interpretació de dades , situacions complexes i dissenyar estratègies creatives i innovadores per resoldre-les
  • Saber comunicar-se oralment i per escrit en l'àmbit científic i professional , utilitzant les llengües pròpies i l'anglès
  • Utilitzar i aplicar de forma segura la instrumentació i les metodologies experimentals pròpies de la disciplina
  • Utilitzar programes informàtics específics per al tractament complex de dades

Continguts

1. Introducció

2. Models lineal múltiples

3. Contrastos no paramètrics

4. Anàlisi multivariable

          4.1. Anàlisi exploratori de dades

          4.2. Mesures d'associació i matrius

          4.3. Anàlisi de Classificació

          4.4. Anàlisi d'Ordenació

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total
Elaboració individual de treballs 5,00 30,00 35,00
Prova d'avaluació 3,00 20,00 23,00
Resolució d'exercicis 7,00 12,00 19,00
Sessió expositiva 27,00 25,00 52,00
Sessió pràctica 11,00 10,00 21,00
Total 53,00 97,00 150

Bibliografia

  • Zar, Jerrold H (cop. 1999 ). Biostatistical analysis (4th ed.). London: Prentice-Hall International. Catàleg
  • Gotelli, Nicholas J (cop. 2004 ). A Primer of ecological statistics . Sunderland: Sinauer Associates. Catàleg
  • Quinn, Gerry P (2002 ). Experimental design and data analysis for biologists . Cambridge: Cambridge University Press. Catàleg
  • Legendre, Pierre (1998 ). Numerical ecology (2nd english ed.). Amsterdam [etc.]: Elsevier. Catàleg
  • Leps, Jan (2003 ). Multivariate analysis of ecological data using CANOCO . Cambridge: Cambridge University Press. Catàleg
  • Tabachnick, Barbara G (cop. 2001 ). Using multivariate statistics (4th ed). Boston: Allyn and Bacon. Catàleg
  • Crawley, Michael J (cop. 2007 ). The R book . New York: John Wiley & Sons. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat %
Aula informàtica: ús del paquet estadístic R En finalitzar es realitzarà una prova escrita que formarà part de l'avaluació continuada de l'assignatura.

Aquesta activitat no és recuperable.
15
Resolució d'exercicis pràctics corresponents a les classes d'R i teoria
.
Es tracta de realitzar uns exercicis pràctics de manera individual vinculats a les diferents sessions a l'aula d'informàtica. Si no es resolt en el termini indicat, aquell exercici puntuarà 0. La nota final d'aquesta activitat s'obtindrà de la mitjana de tots els exercicis.

Aquesta activitat és recuperable, ja que es donarà una segona opció de respondre els exercicis si no es supera el qüestionari, sempre dins el termini establert. Ara bé, cada pregunta encertada en segona opció puntuarà la meitat.
5
Treball amb dades en equips de 6 a 8 persones utilitzant els coneixements adquirits sobre qualsevol dels continguts desenvolupats en les pràctiques i en la teoria. La nota obtinguda contarà un 30% de la nota final i formarà part de l'avaluació continuada.
Aquesta nota es desglossa en 2 parts: 1) NOTA DE LA PART DE SCRIPT I ANÀLISIS , PUNTUA EL 75% DE LA NOTA DEL TREBALL,i 2) L’ALTRE 25% ÉS LA MEMÒRIA ESCRITA

Aquesta activitat no és recuperable.
30
Examen de teoria: realització d'una prova d'avaluació de l'assignatura. Si la prova final no supera el 4 sobre 10, no es podrà superar l’assignatura.

L’assignatura quedarà superada si la nota resultant de considerar la resta d'activitats d'avaluació és superior o igual a 5.

50

Qualificació

Si la prova final no supera el 4 sobre 10, no es podrà superar l’assignatura.

L’assignatura quedarà superada si la nota resultant de considerar la prova final, la prova del paquet estadístic R, els exercicis i el treball en dades és superior o igual a 5 sobre 10.

Es podrà recuperar la prova final en el període dels exàmens de recuperació. Només podran anar a recuperació els alumnes suspesos a la primera prova.


Per a la qualificació definitiva de l'alumne el professor pot tenir en compte, a més de la suma de qualificacions, altres aspectes que consideri convenients (participació a classe, realització de treballs voluntaris, puntualitat en la tramesa de les tasques, etc).

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Qualsevol activitat d'avaluació no presentada 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.

Observacions

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/


Assignatures recomanades

  • Estadística aplicada
  • Tècniques científiques integrades I

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

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

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

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

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.