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Presentación del grupo 5108 - 2011-2.

El estudio dentro de cualquier campo de la biología implica el entendimiento de las regularidades, o de la mecánica del o los procesos que expresa unfenómeno en particular. El conocimiento de metodologías estadísticas permite un análisis y entendimiento de dichos fenómenos, brindándonos una información apegada a la realidad; en algunos casos hasta es posible hacer inferencias y/o predicciones.

La materia de bioestadística tiene como intención el brindar a los alumnos las bases teóricas y prácticas de los procedimientos estadísticos, que son necesarios para su formación dentro de la carrera de Biología, para que en un futuro se le facilite la realización de proyectos y análisis de los diversos tópicosdentro del ejercicio de su profesión.

Temario en linea
Breviario del temario
Introducción a la Bioestadística

Estadística descriptiva

Muestreo y Diseño de experimentos

Conceptos de probabilidad y conteo eficiente

Distribuciones de probabilidad

Distribuciones muestralesInferencia estadística

Análisis de varianza

Correlación y regresión

Estadística No Paramétrica

Evaluación del curso

Tareitas

Tareas

Prácticas

Examenes

Bibliografía complementaria

Daniel,W.W. 1996.Bioestadística. UTEHA. México. 3° ed. 878.

Kuehl, R.O. 2001. Diseño de experimentos. Thomson. México. 2° ed. 666p.

Lohr, L.S. 2000. Muestreo: Diseño y análisis. Thomson. México. 480p.

Pagano, R.R. 1998. Estadística par alas ciencias del comportamiento. Thomson. México.5° ed. 548p

Yamane, T. 1979. Estadística. Harla.México. 3° ed. 771p.

Zar, J.H. 1999. Biostatistical Analysis. Prentice Hall. USA. 4th ed. 663p.

Laboratorio

Purohit, sudha G; Gore, Sharad D & Deshmukh, Shailaja R. 2008. Statistics Using R. Alpha Science. India. 300p.

Verzani, John. 2005. Using R for introducctory statistics. Chapman & Hall/CRC. U.S.A. 414p.

Dalgaard, Peter. 2002. Introductory statistics with R. Springer. U.S.A. 267p.

Rizzo Maria L. 2008. Statistical Computing with R. Chapman & Hall/CRC. U.S.A. 399p.

Aitkin, Murray; Francis, Brian; Hinde, John & Darnell, Ross. 2009.Statistical modeling in R. Oxford. G.B. 576p.

 


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