Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Física Biomédica (plan 2015) 2020-4

Sexto Semestre, Bioestadística

Grupo 3062 6 alumnos.
Profesor Oscar Fontanelli Espinosa lu ma mi 10 a 12:30
Ayudante Paola Karolina Escobar Sánchez

 

Vínculo para la priemra clase (lunes 27 de julio a las 10:00 am):

https://meet.google.com/lookup/glxeypk3ue

Temario

Semana 1: Introducción al análisis descriptivo de datos (capítulos 1 y 2 de OIS).

Semana 2: Introducción al cálculo de probabilidades (capítulo 3 de OIS).

Semana 3: Distribuciones de variables aleatorias (capítulo 4 de OIS).

Semana 4: Fundamentos del problema de la Inferencia Estadística: estimación puntual, por intervalos y pruebas de hipótesis (capítulo 5 de OIS).

Semana 5: Inferencia para datos categóricos (capítulo 6 de OIS).

Semana 6: Inferencia para datos numéricos (capítulo 7 de OIS).

Semana 7: Introducción a la regresión lineal (capítulo 8 de OIS).

Referencias

El texto a seguir en el curso será OpenIntro Statistics (cuarta edición) de David Diez, Mine Cetinkaya-Rundel y Christopher Barr (OIS), cuya versión digital puede descargarse libremente en el sitio

https://www.openintro.org/book/os/

Aquí mismo pueden consultarse presentaciones, videos, códigos y muchos recursos más sobre el material del libro.

Se recomienda complementar este texto con las siguientes referencias:

  • Dalgaard, Peter, Introductory statistics with R, Springer, 2008.
  • Gonick, Larry, and Smith, Woollcott, The cartoon guide to statistics, Collins, 1993.
  • Rosner, Bernard, Fundamentals of biostatistics, Nelson Education, 2015.
  • Triola, Marc M. and Triola, Mario F., Biostatistics for the biological and health services with Statdisk, Pearson Higher Ed., 2013.

Forma de trabajo

Se espera que los estudiantes estudien a fondo los capítulos del texto OIS antes de la semana correspondiente a cada tema (por ejemplo, los estudiantes deben estudiar los capítulos 1 y 2 previo a la semana 1 del curso, el capítulo 3 previo a la semana 2, etc.).

Habrá dos sesiones a la semana para conversar y discutir con el profesor el material de la semana, así como una sesión a la semana con la ayudante específicamente para un curso breve de introducción al lenguaje de programación estadística R.

Las sesiones serán dentro del horario de clase a través de Google Meet y JamBoard.

Los estudiantes pueden preguntar sus dudas sobre la clase y las tareas directamente al correo del profesor y la ayudante, o bien agendar con cualquiera de ellos una videoconferencia para asesorías personalizadas.

Forma de evaluación

  • 60 % Tareas, una por semana, de 20 problemas cada una (problemas pares del texto OIS). Las tareas se deben enviar, de manera individual, al profesor y al ayudante antes de cada domingo a las 11:59 pm.
  • 20 % Evaluación semanal, la cual se hará al inicio de la semana sobre el tema que los estudiantes ya deben haber estudiado (al inicio de la primera semana se evalúan los capítulos 1 y 2, al inicio de la segunda semana el capítulo 3, etc.).
  • 20 % Proyecto final de análisis de una base de datos en R, usando las herramientas teóricas y prácticas del curso.

Si se desea consultar algo más antes de inscribirse, no duden en escribir directamente a oscarfontanelli@ciencias.unam.mx.

 


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