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- Centre
- Faculty of Pharmacy
- Degree
- Bachelor's Degree in Environmental Science
- Academic course
- 2024/25
- Academic year
- 1
- No. of credits
- 6
- Languages
- Spanish
- Basque
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Study type | Hours of face-to-face teaching | Hours of non classroom-based work by the student |
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Lecture-based | 45 | 45 |
Applied classroom-based groups | 15 | 45 |
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AimsToggle Navigation
Estad¿ica descriptiva. Probabilidad. Inferencia estad¿ica.
TemaryToggle Navigation
PROGRAMA TE¿ICO
Tema 1: Estad¿ica descriptiva.
Se presentan las diferentes t¿icas de tratamiento de datos que se pueden aplicar en el estudio de las variables estad¿icas unidimensionales y bidimensionales.
Tema 2: Probabilidad.
Se definen los conceptos de probabilidad y probabilidad condicionada y se explican los diferentes m¿dos de c¿ulo de probabilidades, incluyendo el m¿do combinatorio.
Tema 3: Variables aleatorias.
Se clasifican las variables aleatorias unidimensionales y bidimensionales y se diferencia entre las diversas distribuciones de probabilidad que pueden aparecer en los problemas de inferencia estad¿ica.
Tema 4: Estimaci¿aram¿ica.
Se construyen los principales estimadores puntuales y por intervalos de confianza para estimar estad¿icos asociados a poblaciones de distribuci¿onocida.
Tema 5: Contraste de hip¿is.
Se utilizan los estad¿icos asociados a poblaciones de distribuci¿onocida para contrastar hip¿is sobre dichas poblaciones.
Tema 6: Contrastes no param¿icos.
Se realizan contrastes de hip¿is cuando no se conocen las distribuciones de probabilidad de las variables aleatorias involucradas.
Tema 7: An¿sis de la varianza.
Se resuelven contrastes de comparaci¿imult¿a de varias medias poblacionales mediante el an¿sis de la variabilidad asociada.
Tema 8: An¿sis de regresi¿ Se eval¿a la consistencia de la relaci¿ineal y se estima la regresi¿ineal mediante intervalos de confianza.
PROGRAMA PR¿CTICO
Al finalizar las explicaciones te¿as correspondientes a cada tema, se plantean y resuelven problemas de otras disciplinas empleando los modelos estad¿icos estudiados y analizando e interpretando los resultados obtenidos.
Se realizan pr¿icas de estad¿ica con ordenador, mediante el programa SPSS. Se analizan varios casos pr¿icos aplicando los conocimientos obtenidos en las diversas explicaciones te¿as y pr¿icas.
BIBLIOGRAF¿ B¿SICA
¿ S. J. ¿lvarez, ¿Estad¿ica aplicada. Teor¿y problemas¿, CLAG, Madrid, 2000.
¿ A.Urkaregi, ¿Bioestatistika¿, Udako Euskal Unibertsitatea, Bilbo, 1991
¿ J. S. Milton, ¿Estad¿ica para biolog¿y ciencias de la salud¿, McGraw-Hill, Madrid, 2007.
¿ A. M. Lara, ¿Estad¿ica para ciencias biol¿as y ciencias ambientales¿, Proyecto Sur de Ediciones, Granada, 2002.
¿ V. Quesada, A. Isidoro, L. A. L¿, ¿Curso y ejercicios de estad¿ica¿, Alambra, Madrid, 1996.
¿ K. Fdz. Agirre, M. Barrenetxea eta M.I. Orueta:¿Estatistika-ariketak¿, UEU, Bilbo, 1991
BIBLIOGRAF¿ DE PROFUNDIDACI¿
¿ A. R. Hoshmand, ¿Statistical methods for environmental and agricultural sciences¿, CRS Press, New York, 1998.
¿ J. de la Horra, ¿Estad¿ica aplicada¿, D¿ de Santos, Madrid, 2003.
¿ R. ¿lvarez, ¿Estad¿ica aplicada a las ciencias de la salud¿, D¿ de Santos, Madrid, 2007.
¿ B. Visauta, ¿An¿sis estad¿ico con SPSS 14¿, McGraw-Hill, Madrid, 2007.
¿ G.C. Canavos, ¿Probabilidad y estad¿ica. Aplicaciones y m¿dos¿, MCGraw-Hill, M¿co, 1988.
¿ J. Etxeberria, ¿Estatistika eta SPSS¿, Elhuyar, Donostia, 2003.
DOCUMENTOS ELECTR¿ICOS
http://ekasi.ehu.es/
http://www.bioestadistica.uma.es/libro/
http://www.buruxkak.org/
MethodologyToggle Navigation
Clases magistrales: se transmitir¿los fundamentos te¿o-pr¿icos de la asignatura.
Pr¿icas de aula: Se resolver¿ejercicios, casos y problemas relacionados con los conocimientos te¿o-pr¿icos. Se analizar¿casos pr¿icos con la ayuda de un software estad¿ico.
Assessment systemsToggle Navigation
Praktiken balioa gehienez notaren %60a izan daiteke, eta azterketarena gutxienez %40a. Balio biren batura notaren %100a izango da.
Compulsory materialsToggle Navigation
Apuntes y ejercicios publicados en http://ekasi.ehu.es/ helbidean, argitaratutako zenbait apunte eta ariketa.
BibliographyToggle Navigation
Basic bibliography
S. J. ¿lvarez, Estad¿ica aplicada. Teor¿y problemas, CLAG, Madrid, 2000.
A. Urkaregi, Bioestatistika, Udako Euskal Unibertsitatea, Bilbo, 1991.
J. S. Milton, Estad¿ica para biolog¿y ciencias de la salud, McGraw-Hill, Madrid, 2007.
A. M. Lara, Estad¿ica para ciencias biol¿as y ciencias ambientales, Proyecto Sur de Ediciones, Granada, 2002.
V. Quesada, A. Isidoro, L. A. L¿, Curso y ejercicios de estad¿ica, Alambra, Madrid, 1996.
K. Fdz. Agirre, M. Barrenetxea eta M.I. Orueta:Estatistika-ariketak, UEU, Bilbo, 1991.
In-depth bibliography
A. R. Hoshmand, Statistical methods for environmental and agricultural sciences, CRS Press, New York, 1998. J. de la Horra, Estad¿ica aplicada, D¿ de Santos, Madrid, 2003. R. ¿lvarez, Estad¿ica aplicada a las ciencias de la salud, D¿ de Santos, Madrid, 2007. B. Visauta, An¿sis estad¿ico con SPSS 14, McGraw-Hill, Madrid, 2007. G. C. Canavos, Probabilidad y estad¿ica. Aplicaciones y m¿dos, MCGraw-Hill, M¿co, 1988. J. Etxeberria, Estatistika eta SPSS, Elhuyar, Donostia, 2003.
GroupsToggle Navigation
16 Teórico (Spanish - Tarde)Show/hide subpages
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20-20 | 18:00-19:00 | ||||
20-22 | 18:00-19:00 | ||||
20-25 | 18:00-19:00 | ||||
21-34 | 18:00-19:00 | ||||
21-35 | 18:00-19:00 | ||||
23-23 | 18:00-19:00 | ||||
24-34 | 18:00-19:00 | ||||
35-35 | 18:00-19:00 |
Teaching staff
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16 Applied classroom-based groups-1 (Spanish - Tarde)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
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21-22 | 18:00-19:30 | ||||
23-35 | 18:00-19:00 |
Teaching staff
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46 Teórico (Basque - Tarde)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
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20-20 | 17:00-18:00 | ||||
20-25 | 17:00-18:00 | ||||
20-28 | 17:00-18:00 | ||||
21-35 | 17:00-18:00 | 17:00-18:00 | |||
30-34 | 17:00-18:00 | ||||
32-32 | 16:30-17:30 | ||||
35-35 | 17:00-18:00 |
Teaching staff
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46 Applied classroom-based groups-1 (Basque - Tarde)Show/hide subpages
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21-35 | 17:00-18:00 | ||||
29-29 | 17:00-18:00 |
Teaching staff
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46 Applied classroom-based groups-2 (Basque - Tarde)Show/hide subpages
Weeks | Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday |
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21-35 | 18:00-19:00 | ||||
29-29 | 18:00-19:00 |
Teaching staff
Classroom(s)
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