Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Biología (plan 1997) 2023-1

Tercer Semestre, Bioestadística

Grupo 5101, 20 lugares. 17 alumnos.
Profesor José Jaime Zúñiga Vega ma mi 11 a 13 S6
Profesor Edgar Javier González Liceaga ju vi 11 a 13 Sala de Cómputo I
Calificador Joshua Bello López

 
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
FACULTAD DE CIENCIAS
CARRERA DE BIOLOGÍA
Bioestadística
Grupo: 5101 Semestre: 2023-1
Horario: martes a viernes, 11:00 a 13:00 hrs.
Profesor: Jaime Zúñiga Vega jzuniga@ciencias.unam.mx
Profesor: Edgar J. González Liceaga edgarjgonzalez@ciencias.unam.mx
Ayudante: Joshua Bello López jobell_@ciencias.unam.mx
EVALUACIÓN
Porcentaje (%)
Exámenes
60
Tareas y ejercicios
40
TOTAL
100
Escala de calificaciones:
5 = [0.0 – 6.0)
6 = [6.0 – 6.8)
7 = [6.8 – 7.6)
8 = [7.6 – 8.4)
9 = [8.4 – 9.2)
10 = [9.2 – 10.0]
● Se realizarán cinco exámenes parciales.
● Si no puedes presentar el examen en la fecha acordada comunícalo a los profesores la clase previa a la fecha programada para el mismo.
● Sólo se pondrá NP a los alumnos que no hayan presentado ningún examen parcial.
● Sólo se podrá reponer un solo examen reprobado.
● De ser aplicado, el examen departamental será obligatorio y representará el 10% de la calificación.
● La calificación final es irrenunciable.
OPERACIÓN DEL CURSO
● El curso se llevará a cabo de manera presencial.
● La gestión de datos y tareas será a través de Google Classroom.
● La invitación al Google Classroom se le enviará al alumnado a la dirección de correo electrónico que tiene registrado en el sistema de la Facultad de Ciencias.
● Al inicio de algunas sesiones se les aplicará un miniexamen del tema revisado en las clases de teoría previas; éstos tendrán un valor de hasta un 5% extra sobre la calificación final.
● Las tareas se entregarán en la fecha de entrega previamente fijada, antes de que inicie la sesión.
● El software que utilizaremos será Excel y R.
Temario y planificación de clases
TEMA
PRESENTACIÓN
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: descriptiva e inferencial, paramétrica y no paramétrica, univariada y multivariada.
INTRODUCCIÓN A R
1.6 Conceptos básicos de R.
1.7 Diseño y manejo de bases de datos en R.
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 bigotes y de dispersión.
2.5 Regla empírica.
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, sistemático, estratificado y por conglomerados.
CONCEPTOS DE PROBABILIDAD
4.1 Conceptos de espacio muestral, resultados ajenos, evento simple, eventos independientes.
4.2 Características de la probabilidad.
4.3 Operaciones básicas en probabilidad.
4.2 Probabilidad condicional y teorema de Bayes.
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD
5.1 Variable aleatoria.
5.2 Distribución de probabilidad.
5.3 Distribución para variables aleatorias discretas (uniforme, binomial, Poisson y binomial negativa).
5.4 Distribución para variables aleatorias continuas (normal y normal estándar).
TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
6.1 Distribuciones muestrales, error estándar y Teorema del Límite Central.
PRUEBAS DE UNA Y DOS POBLACIONES
7.1 Estimación puntual, propiedades de los estimadores.
7.2 Estimación por intervalo (media, varianza, proporción, diferencia de medias, cociente de varianzas y diferencia de proporciones).
7.3 Prueba de hipótesis, componentes de una prueba estadística y diferenciar con la hipótesis biológica.
7.4 Tipos de error, nivel de significancia y concepto de significancia.
7.5 Pruebas paramétricas de una muestra (media, proporción y varianza). Distribuciones de t, χ2 y F.
7.6 Pruebas paramétricas de dos muestras (diferencia de medias, diferencia de proporciones y cociente de varianzas).
7.7 Prueba U de Mann-Whitney.
7.8 Prueba de Kolmogorov-Smirnov.
PRUEBAS DE MÁS DE DOS POBLACIONES: ANÁLISIS DE VARIANZA
8.1 Aspectos generales de los diseños experimentales.
8.2 Prueba de ANOVA de una vía.
8.3 Análisis de residuos y verificación de supuestos.
8.4 Prueba de Kruskall-Wallis.
8.5 Concepto de interacción en el efecto de dos factores.
8.6 Prueba de ANOVA de dos vías.
REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
9.1 Regresión lineal simple. Supuestos y ajuste.
9.2 Análisis de residuos y verificación de supuestos.
9.3 Prueba de Shapiro-Wilks.
9.4 Modelos alternativos.
9.5 Correlación lineal simple (coeficiente de correlación de Pearson).
9.6 Correlación de Spearman.
ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS
10.1 Prueba de χ2 de homogeneidad de varianza.
10.2 Prueba de bondad de ajuste.
10.3 Prueba de independencia y tablas de contingencia.
Bibliografía básica
Crawley, M.J. 2015. Statistics: An introduction using R. Segunda Edición. John Wiley & Sons. West Sussex.
Dalgaard, P. 2008. Introductory Statistics with R. Springer Science & Business Media.
Devore, J.L. 2008. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Séptima edición. Cengage Learning Editores, México.
Gotelli, N.J. y Ellison, A.M. 2004. A Primer of Ecological Statistics. Sinauer Associates, Sunderland.
Johnson, R.A. y Bhattacharyya, G.K. 2010. Statistical Concepts and Methods. Sexta Edición. John Wiley & Sons, Nueva York.
Ritchey, F.J. 2008. Estadística para las Ciencias Sociales. Segunda Edición. McGraw-Hill Interamericana de México, Ciudad de México.
Sokal, R.R. y Rohlf, F. J. 1981. Biometry. 2a ed., W.H. Freeman, Nueva York.
Zar, J.H. 1984. Biostatistical analysis. Prentice Hall, Englewoods Cliffs, Nueva Jersey.

 


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