Módulo/Materia
Módulo de Fundamentos
Materia: Bioestadística
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Descripción/Contenidos
Software estadístico para el análisis de datos. Inferencia Estadística. Modelos estadísticos de regresión. Estadística multivariante. Análisis de datos funcionales.
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Descriptores
Inferencia Estadística, Análisis de la Varianza, Regresión, Estadística Multivariante, Análisis Funcional de Datos
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Competencias genéricas
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de
ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de
una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la
aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos
especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de
ser en gran medida autodirigido o autónomo.
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Competencias específicas
CE6 - Que los estudiantes conozcan y sepan aplicar modelos teóricos y herramientas matemáticas de estadística y de probabilidad
para el análisis de problemas en el contexto de la ingeniería biomédica
CE7 - Que los estudiantes sean capaces de extraer conclusiones útiles para la toma de decisiones en el ámbito biomédico a partir del
tratamiento de grandes masas de datos
CE20 - Que los alumnos sepan utilizar herramientas informáticas de propósito general para el desarrollo de proyectos en el ámbito
de la ingeniería biomédica
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Resultados aprendizaje
De forma general, al finalizar la asignatura, el estudiante debe ser capaz de identificar, formular y analizar aquellos problemas que, por incluir elementos de variabilidad y/o incertidumbre, pueden ser tratados con herramientas estadísticas y de probabilidad. De forma más específica:
- R1: Ser capaz de resumir y representar un conjunto de datos, así como realizar comparaciones de los resultados cuando se maneja más de una población
- R2: Ser capaz de identificar un problema de regresión, seleccionar el modelo adecuado, realizar el análisis e interpretar los resultados.
- R3: Ser capaz de organizar grandes masas de datos y de analizarlas aplicando teóricas de reducción de la dimensión
- R4: Ser capaz de resolver problemas de agrupamiento
- R5: Ser capaz de identificar datos funcionales, representarlos, efectuar su estudio descriptivo y el análisis de su variación
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Metodología
Metodología - Actividad |
Horas Presenciales |
Horas no presenciales |
A-1 Clases expositivas/participativas |
24 |
0 |
A-2 Prácticas |
12 |
0 |
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos |
3 |
0 |
A-4 Elaboración de trabajo |
0 |
17,5 |
A-5 Lecturas de material |
0 |
10 |
A-6 Estudio individual |
0 |
40 |
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación |
3 |
0 |
A-8 Tutorías individuales |
3 |
0 |
|
|
|
Total |
45 |
67,5 |
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Idiomas
La asignatura se impartirá en castellano
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Evaluación
- Examen escrito teórico y práctico: De 2.5 horas de duración. Incluirá tanto conceptos teóricos como la resolución de casos utilizando el ordenador. Para la resolución de los casos los estudiantes podrán consultar apuntes y bibliografía durante media hora.
- Trabajos en grupo: Un grupo estará formado por dos o tres estudiantes. Cada grupo deberá resolver uno o más casos prácticos, elaborar un informe y presentarlo oralmente al profesor y resto de compañeros.
- Trabajo Individual: A lo largo del curso se distribuirán lecturas para ser comentadas y 3 cuestionarios a resolver por los estudiantes de forma individual.
Resultado de aprendizaje |
Sistema de evaluación |
Peso (%) |
Carácter recuperable |
R1, R2, R3, R4 |
Examen escrito teórico-práctico |
50 |
SI |
R1, R2, R3, R4 |
Trabajos en grupo |
25 |
SI |
R1, R2, R3, R4 |
Trabajo individual |
25 |
NO |
Para aprobar la asigntarua, el/la estudiante deberá obtener una puntuación de 5 o más sumando todas las notas (examen escrito, trabajos en grupo, trabajo individual) ponderadas por sus respectivos pesos. Además la nota del examen teórico-práctico deberá ser igual o superior a 3.5 puntos sobre 10.
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Temario
Los contenidos de la asignatura estan estructurados en cinco temas:
Tema 1. Software estadístico para el análisis de datos. Breve introducción al software estadístico usado en la asignatura para el estudio de los casos prácticos.
Tema 2. Estadística descriptiva e Inferencia Estadística.
- Estudio descriptivo de conjuntos de datos médicos: tipos de variables, representaciones gráficas, medidas descriptivas para la caracterización de los datos.
- Revisión de conceptos básicos de probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
- Estimación y contraste de hipótesis para una y dos poblaciones.
- Análisis de la varianza: ANOVA de un factor y ANOVA con dos o más factores (con y sin interacciones)
- Estadística no paramétrica
- Prácticas con ordenador: aplicación de las técnicas estudiadas en conjuntos de datos médicos.
Tema 3. Modelos Estadísticos de Regresión.
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Prácticas con ordenador: Estudio y modelización de datos de estudios médicos y biológicos aplicando modelos de regresión lineal.
- Diseño de experimentos en estudios médicos
- Regresión logística: Diseño de experimentos en estudios médicos (estudios observacionales prospectivos y retrospectivos, estudios de cohorte y caso-control), riesgo relativo, odd-ratio, regresión logística binaria, regresión logística ordinal y regresión logística nominal.
- Prácticas con ordenador: Estudio y modelización de datos médicos y biológicos mediante regresión logística.
Tema 4. Estadística multivariante.
- Métodos factoriales de reducción de la dimensión de los datos.
- Métodos de partición (clustering).
- Prácticas con ordenador: caso práctico con datos de estudios médicos. Aplicación de la reducción de dimensión mediante componentes principales y caracterización de grupos subyacentes a los datos.
- Análisis de datos de expresión génica: revisión bibliográfica de artículos científicos y aplicación práctica de diferentes técnicas estudiadas.
Tema 5. Introducción al análisis de datos funcionales.
- Análisis descriptivo.
- Representación de datos funcionales.
- Análisis de componentes principales.
- Prácticas con ordenador: Análisis de casos con datos funcionales.
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Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
- Ramsay, J. O.; Silverman, B. O. (2005): Functional Data Analysis. Springer-Verlag.
- Daniel, W. W. (2005): Biostatistics. A foundation for analysis in the health sciences. John Wiley & Sons, 8th edition.
- Riffenburgh, R. H. (2006): Statistics in Medicine. Elsevier, 2nd edition.
- Larose, D. T. (2006): Data mining. Methods and Models. John Wiley & Sons.
- Montgomery, D.C.; Runer, G.C. (2002): Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Limusa-Wiley.
- Ropella, C. (2007): Introduction to Statistics for Biomedical Engineers (Synthesis Lectures on biomedical Engineering). Morgan & Claypool.
- Grima, P.; Marco, L.; Tort-Martorrel, J. (2004): Estadística Práctica con MINITAB. Prentice Hall.
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