Materia
Análisis e Interpretación de Datos en Estadística Forense
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
El objetivo de esta asignatura es estudiar los métodos estadísticos más relevantes para analizar datos forenses, así como realizar una interpretación tanto de los datos como de los resultados obtenidos a partir del análisis estadístico de los mismos. La asignatura tiene un contenido teórico-práctico, donde además de estudiar los métodos estadísticos que se deben emplear en cada caso, el alumnado aprenderá a analizar bases de datos forenses mediante la utilización del software de libre distribución R.Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
HERNANDO RODRIGUEZ, LETICIA | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Estadística e Investigación Operativa | leticia.hernando@ehu.eus |
NAJERA ZULOAGA, JOSU | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Adjunto (Ayudante Doctor/A) | Doctor | Bilingüe | Matemática Aplicada | josu.najera@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Ser capaz de utilizar los recursos necesarios para enmarcar y proponer soluciones a problemas que puedan ser tratados con métodos de análisis de datos | 40.0 % |
Ser capaz de manejar una amplia gama de técnicas y programas informáticos aplicados a la resolución de problemas prácticos | 20.0 % |
Utilizar técnicas de análisis de datos y estadísticas apropiadas sobre los datos disponibles para descubrir nuevas relaciones y aportar conocimientos sobre los problemas del ámbito forense analizados. | 40.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 15 | 22.5 | 37.5 |
P. Ordenador | 15 | 22.5 | 37.5 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Actividades propuestas por el equipo docente a través de la plataforma virtual | 10.0 | 0 % |
Análisis de casos | 10.0 | 45 % |
Clases expositivas | 1.0 | 100 % |
Elaboración de informes y exposiciones | 15.0 | 70 % |
Manejo de fuentes y recursos | 3.0 | 0 % |
Resolución de casos prácticos | 10.0 | 50 % |
Trabajo Personal del Alumno/a | 15.0 | 20 % |
Trabajo en grupo | 10.0 | 50 % |
Tutorías | 1.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Evaluación continua | 25.0 % | 40.0 % |
Exposiciones | 15.0 % | 25.0 % |
Realización y presentación de trabajos e informes | 50.0 % | 70.0 % |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
1.- Utilizar correctamente recursos informáticos apropiados para los cálculos o visualizaciones gráficas que requiera el análisis de un conjunto de datos estadísticos.2.- Saber interpretar los resultados de los análisis estadísticos realizados.
3.- Saber elegir razonadamente el método más apropiado para el análisis descriptivo, hacer estimaciones y contrastes de hipótesis a partir de muestras.
Convocatoria ordinaria: orientaciones y renuncia
ORIENTACIONESAsistencia a clase: 10%.
Realización de ejercicios, prácticas de ordenador y/o cuestionarios: 30%.
Realización y presentación de un trabajo/informe final: 60%.
Se requiere una nota total mínima de un 5 (sobre 10) para aprobar la asignatura siempre y cuando se entregue el trabajo/informe final (obligatorio).
RENUNCIA A LA CONVOCATORIA
La no presentación del trabajo/informe final en la fecha oficial de convocatoria ordinaria supondrá la renuncia automática a la convocatoria.
Convocatoria extraordinaria: orientaciones y renuncia
ORIENTACIONESEl alumnado que durante el curso haya participado activamente en las actividades propuestas (ejercicios, cuestionarios, prácticas de ordenador, etc.) habiendo obtenido, al menos, una nota de 4 en las mismas, solamente tendrá que presentar el trabajo/informe final (60%) en la convocatoria extraordinaria, puesto que se le guardan las notas obtenidas a lo largo del curso en las demás actividades.
El alumnado que no haya realizado las actividades propuestas a lo largo del curso, o las haya realizado pero no haya alcanzado una nota de 4, o bien si aún habiéndola alcanzado, desea subir esta nota, entonces, además de presentar el trabajo/informe final (60%) en la convocatoria extraordinaria, deberá entregar las prácticas de ordenador y los ejercicios propuestos a lo largo del curso (40%).
RENUNCIA A LA CONVOCATORIA
La no presentación del trabajo/informe final en la fecha oficial de convocatoria extraordinaria supondrá la renuncia automática a la convocatoria.
Temario
Tema 1: El análisis de datos en la investigación científica forense.- Introducción
- Evidencia e incertidumbre
- Métodos cuantitativos y cualitativos
Tema 2: Estadística Descriptiva.
- Variables aleatorias discretas y continuas
- Tablas de frecuencias
- Estadísticos de tendencia central, de posición, de dispersión y de forma
- Representaciones gráficas
Tema 3: Probabilidad.
- Sucesos y probabilidades
- Probabilidad condicionada y probabilidad compuesta
- Sucesos independientes e incompatibles
- Teorema de Bayes
- Discusión en el ámbito forense
- Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas y continuas
Tema 4: Inferencia Estadística.
- Inferencia para una población (estimación puntual, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para la media y la proporción)
- Comparación de dos o más medias (inferencia para dos medias independientes y relacionadas)
- Análisis de la varianza de un factor y comparaciones dos a dos de las medias
- Análisis de datos categóricos (tablas de contingencia, pruebas de homogeneidad e independencia)
- Pruebas de bondad de ajuste
- Pruebas no paramétricas
Tema 5: Modelos de Regresión.
- Correlación lineal de Pearson
- Regresión lineal simple y múltiple
- Regresión logística
Tema 6: Otros conceptos de profundización.
- Análisis de Correspondencias Múltiples
- Introducción a la Estadística Bayesiana
Bibliografía
Materiales de uso obligatorio
Material del aula virtual eGela.Bibliografía básica
Aitken, C., & Taroni, F. (2004). Statistics and the evaluation of evidence for forensic scientists. John Wiley & Sons.Lucy, D. (2005). Introduction to statistics for forensic scientists. John Wiley & Sons.
Zadora, G., Martyna, A., Ramos, D., & Aitken, C. (2014). Statistical Analysis in Forensic Science. John Wiley & Sons.
Bibliografía de profundización
Van Dongen, S. (2006). Prior specification in Bayesian statistics: Three cautionary tales. Journal of Theoretical Biology, 242, 90-100.Enlaces
R studio: https://www.rstudio.com/The Comprehensive R Archive Network https://cran.r-project.org/