Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2023/2024
Máster Universitario en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 720603 Asignatura: Modelización Estadística de Datos Biomédicos
Créditos: 4.5 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1º S
Departamento:
Profesorado:
SANTAFE RODRIGO, GUZMAN (Resp)   [Tutorías ] TRANDAFIR , PAULA CAMELIA   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Módulo: Bioestadística, Bioinformática e Inteligencia Artificial

 

Materia: Bioestadística, Bioinformática e Inteligencia Artificial

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Descripción/Contenidos

Software estadístico para el análisis de datos.  Inferencia Estadística. Modelos estadísticos de regresión.  Estadística multivariante. 

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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
  • CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos
    nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • 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.
  • RA0 - Tener conocimientos especializados y avanzados en una o varias disciplinas o áreas de práctica de la Ingeniería Biomédica,
    incluyendo las que se han desarrollado recientemente, que amplíen o mejoren los conocimientos vinculados al nivel del grado.
  • RA1 - Analizar críticamente conocimientos especializados en el campo de la Ingeniería Biomédica, en buena parte de manera
    autodirigida o autónoma.
  • RA4 - Comunicar de manera clara e inequívoca las ideas y conclusiones, así como el conocimiento y la lógica subyacentes,
    a públicos especializados y no especializados, de manera adecuada al contexto de la Ingeniería Biomédica y utilizando las
    convenciones propias del ámbito profesional.

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Competencias específicas

  • RA10 - Resumir y representar organizadamente un conjunto de datos biomédicos, así como realizar comparaciones de los
    resultados cuando se maneja más de una población.
  • RA11 - Identificar un problema de regresión en el contexto biomédico, seleccionar justificadamente el modelo adecuado, realizar el
    análisis y evaluar los resultados razonadamente.
  • RA12 - Organizar grandes masas de datos biomédicos y de analizarlas aplicando teóricas de reducción de la dimensión y
    agrupamiento.

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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 los resultados del aprendizaje están relacionados con las competencias específicas:

 

  • 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

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
AF-1 Clases expositivas/participativas 27 0
AF-2 Prácticas 15 0
AF-3 Elaboración de trabajo 0 17,5
AF-4 Estudio y trabajo autónomo del estudiante 0 47
AF-5 Tutorías 0 3
AF-9 Pruebas de evaluación 3 0
     
Total 45  67,5

 

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Idiomas

La asignatura se impartirá en castellano

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
R1, R2, R3, R4 Examen escrito teórico-práctico 50 SI 3.5 sobre 10
R1, R2, R3, R4 Trabajos en grupo 30 SI  
R1, R2, R3, R4 Trabajo individual 20 SI  

 

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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: estudios observacionales prospectivos y retrospectivos, estudios de cohorte y caso-control.
  • Regresión logística.
  • Prácticas con ordenador: Estudio y modelización de datos médicos y biológicos mediante regresión logística.
  • Análisis de supervivencia
  • Prácticas con ordenador: Análisis de supervivencia en datos médicos y biológicos.

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.

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


  • 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.
  • Shahbaba, B. (2012): Biostatistics with R. An Introduction to Statistics Through Biological Data. Springer
  • Kleinbaum, D.G. and Klein, M. (2005) Survival Analysis. Springer (Statistics for Biology and Health).

 

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Lugar de impartición

Aulario

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