Profesor | Pablo Claudio Rojas Lara | ma | 8 a 10 | 010 |
vi | 8 a 10 | 003 | ||
Profesor | Alejandra Rosete Rodriguez | mi sá | 8 a 10 | Sala de Cómputo I |
Calificador | Isaac Romeo Acevedo Rojas |
Alumn@s reciban un cordial saludo!
Presentamos algunos detalles de la forma de trabajo para el semestre 2019-1. Cualquier aclaración o duda, nos vemos el martes 7 de agosto.
ESCALA EVALUATIVA:
60% Exámenes
30% Tareas, Ejercicios en Clase y Prácticas de Laboratorio
10% Departamental
ESCALA DE CALIFICACIONES:
0.0 – 5.9 = 5
6.0 – 6.4 = 6
6.5 – 7.4 = 7
7.5 – 8.4 = 8
8.5 – 9.4 = 9
9.5 – 10 = 10
CALENDARIO DE ACTIVIDADES
Agosto |
TEMA |
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7 8 10 |
PRESENTACIÓN |
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INTRODUCCIÓN |
1.1 Concepto de estadística y su relación con la biología. Fenómenos aleatorios. 1.2 Papel y relevancia de la estadística en la metodología científica. 1.3 Tipos y enfoques de la estadística: Paramétrica, no paramétrica, univariada, y multivariada. 1.4 Validez externa (representatividad) e interna (comparabilidad). Tipos de estudios de investigación (observacional, comparativo y de experimentos). |
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11 14 15 17 18 21 22 |
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA |
2.1 Tipos de variables y escalas de medición. 2.2 Población y muestra. 2.3 Descripción numérica: Medidas de tendencia central y medidas de Dispersión. 2.4 Descripción gráfica: Polígono de frecuencias, histograma, diagrama de caja y gráfico de tallo y hoja. 2.5 Regla empírica. |
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24 |
EXAMEN |
Introducción a la bioestadística, estadística descriptiva |
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25 28 29 |
CONCEPTOS DE PROBABILIDAD |
4.1 Conceptos de espacio muestral, eventos, eventos excluyentes, resultado elemental. 4.2 Características de la probabilidad 4.3 Operaciones básicas en probabilidad. 4.2 Probabilidad condicional y teorema de Bayes. |
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Sep- Oct 31 1 4 5 7 8 11 12 14 18 19 21 |
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD |
5.1 Funciones de probabilidad. 5.2 Variable aleatoria. 5.3 Distribución para variables aleatorias discretas Binomial y Poisson (otras distribuciones). 5.4 Distribución para variables aleatoria continuas (Normal y normal estándar). |
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MUESTREO |
3.1 Muestreo probabilístico: Características generales del muestreo Probabilístico y no probabilístico. 3.2 Conceptos de unidad de muestreo y marco muestral. 3.3 Esquemas y tipos de Muestreo. Muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo por conglomerados. |
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22 |
EXAMEN |
Muestreo, conceptos de probabilidad y distribuciones de probabilidad |
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25 26 28 29 2 3 5 6 9 10 12 13 16 17 19 20 23 24 26 27 30 31 3 |
DISTRIBUCIONES MUESTRALES |
6.1 Distribuciones muestrales y Teorema del Límite Central. 6.2 Distribución de medias muestrales y error estándar. |
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INFERENCIA ESTADÍSTICA ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA |
7.2 Estimación por intervalo (media, diferencia de medias, proporción y diferencia de proporciones).
10.1 Pruebas de Ji cuadrada de homogeneidad. 10.2 Bondad y ajuste. 11.4 Prueba de Kolmogorov-Smirnov. 10.3 Pruebas de independencia y tablas de contingencia.
7.6 Pruebas paramétricas de dos muestras (diferencia de medias, diferencia de proporciones y cociente de varianzas). 11.2 Prueba U de Mann-Whitney. 3.4 Tamaño de muestra. Variabilidad, confiabilidad y magnitud del error en la precisión. |
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2 EXAMENES A CASA |
Distribuciones muestrales, inferencia estadística, datos categóricos y estadística no paramétrica. |
Noviembre 6 7 9 10 13 |
ANÁLISIS DE VARIANZA (ANDEVA) |
8.1 Aspectos generales de los diseños experimentales (completamente aleatorizado)} 8.2 Pruebas de ANDEVA de una vía. 8.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos. 8.4 Pruebas de Comparación Múltiple. 11.3 Prueba de Kruskall-Wallis. |
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CORRELACIÓN Y REGRESIÓN |
9.1 Correlación lineal simple (coeficiente de correlación de Pearson). 9.2 Regresión lineal simple. Supuestos y ajuste. 9.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos. 9.4 Otros modelos no lineales (si hay tiempo) 11.1 Correlación de rangos de Spearman. |
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14 16 17 |
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20 |
EXAMEN |
Análisis de varianza, correlación y regresión |
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30-9 junio |
Finales |
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Departamental |
BIBLIOGRAFÍA