Plan docente de la asignatura

 

 

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Datos generales

 

Nombre de la asignatura: Análisis y Computación Estadística de Datos Biomédicos

Código de la asignatura: 571473

Curso académico: 2019-2020

Coordinación: BEATRIZ GIRALDO GIRALDO

Departamento: Facultad de Física

créditos: 5

Programa único: S

 

 

Horas estimadas de dedicación

Horas totales 125

 

Actividades presenciales

50

 

-  Teoría

 

30

 

-  Prácticas de ordenador

 

20

Trabajo tutelado/dirigido

15

Aprendizaje autónomo

60

 

 

Recomendaciones

 

Asistencia:

El curso se dividirá en clases magistrales teóricas (mínimo 80% de asistencia obligatoria) y en equipo (la asistencia a las presentaciones es 100% obligatoria) y sesiones prácticas en el laboratorio (100% de asistencia obligatoria).

 

 

Competencias que se desarrollan

 

Al finalizar la asignatura el estudiante habrá obtenido las siguientes competencias:

— Conocimiento de técnicas estadísticas y métodos de tratamiento de datos aplicados al campo de la ingeniería biomédica.

— Capacidad de analizar un problema para su análisis estadístico, síntesis de soluciones, evaluación de alternativas, e interpretación de sus resultados.

— Capacidad para conocer, entender y aplicar modelos matemáticos y pruebas estadísticas necesarias para un proceso de acuerdo con los datos/experimento/proceso de estudio.

— Capacidad para elegir el modelo matemático/test estadístico adecuado en función del experimento/proceso estudiado.

— Capacidad para plantear las hipótesis de investigación, nula y alternativa en un estudio/experimento/proceso.  

— Capacidad para implementar computacionalmente los modelos matemáticos y estadísticos adecuados al tipo de experimento/proceso estudiado.

— Capacidad para trabajar en equipo.

— Capacidad para trabajar en un entorno multilingüe, multidisciplinario, transmitir los resultados se un estudio o proceso con su análisis e interpretación. 

 

 

 

 

Objetivos de aprendizaje

 

Referidos a conocimientos

— Conocer los modelos y métodos estadísticos apropiados para el análisis de cada tipo de datos.

— Conocer los criterios de decisión para la elección de las técnicas estadísticas más apropiadas, en función del análisis de datos que se vaya a realizar.

— Diseñar un estudio estadístico adecuado para cada tipo de experimento, proceso o estudio que se vaya a realizar.

— Implementar los algoritmos y modelos matemáticos necesarios para el análisis estadístico de un experimento, proceso o estudio.

— Analizar e interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con el análisis estadístico planteado.

— Diferenciar estadísticamente unos procesos de otros, a partir de técnicas que permiten evaluar la valía de los resultados, en cuanto a exactitud, precisión y optimización.

 

 

Bloques temáticos

 

1. Temario

*  Estudio de técnicas estadísticas para el tratamiento de datos en el campo biomédico. 

El programa se desarrolla de acuerdo con los siguientes bloques:

  1. Introducción. Uso y clasificación de las pruebas estadísticas, criterios para el diseño y desarrollo de un análisis estadístico. Elementos computacionales para la implementación. Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas, diferencias, ventajas y desventajas
  2. Pruebas estadísticas no paramétricas. Pruebas específicas para cada tipo de datos y en función del estudio que se vaya a realizar: pruebas para una muestra, dos muestras relacionadas, dos muestras independientes, k muestras relacionadas, y k muestras independientes
  3. Análisis de varianza. Clases y técnicas. Covarianza. Consideraciones de uno y de varios factores, y de medidas repetidas
  4. Modelos de regresión. Múltiple, lineal y no lineal, logística, modelos probit y logit, análisis loglineal
  5. Técnicas de clasificación de datos. Análisis discriminante, factorial, de componentes principales, de clúster, de distancias y de proximidad, uso de diferentes kernels, etc.
  6. Medidas de precisión y validez de un estudio. Medidas de riesgo, de razón, de odds, prevalencia e incidencia, exactitud, precisión, sensibilidad y especificidad, valores predictivos. Índices de concordancia, medidas de efecto, etc.  

 

 

Metodología y actividades formativas

 

La asignatura utiliza la metodología expositiva en un 20 %, el trabajo individual presencial (problemas) en un 20 %, el trabajo individual no presencial en un 30 %, el trabajo en grupos en un 25 %, y las actividades de evaluación en 5 %.

 

 

Evaluación acreditativa de los aprendizajes

 

Métodos de evaluación:

— Prueba escrita:  40 % de la nota.

— Trabajos entregables: 15 % de la nota.

— Trabajo final: 45 % de la nota.


Reevaluación

Todos los estudiantes son elegibles para realizar el examen de reevaluación, que consiste en un solo examen escrito. Los estudiantes que quieran ser reevaluados deben renunciar a su calificación previa, si la hubiere, antes de la prueba. La nueva calificación obtenida en esta reevaluación reemplazará a la anterior.

 

Evaluación única

Los estudiantes que deseen acogerse a la evaluación única deberán notificarlo al profesor dentro de las dos primeras semanas del curso. Transcurrido este plazo ya no se podrá solicitar y el estudiante pasará al sistema habitual de evaluación continua.

Para los estudiantes de evaluación única es obligatorio presentar los trabajos solicitados durante el curso.


Reevaluación

A la reevaluación podrán presentarse los estudiantes que tengan una calificación de «no presentado» o de «suspenso». En ningún caso está prevista la reevaluación para mejorar la nota.

En el caso de estudiantes con nota «no presentado», estos deberán aportar documentación que justifique la situación.