... 

Home : General Overview : Aims & Scope : Programme & Courses
Calendar : Registration & Administration : Assessment : Research : News

Disseny i anàlisi de dades en Neurociències (2.5 Crèdits)

Professors Coordinadors:

Classes magistrals

Bloc 1. Introducció general (Manel Viader)

Tema 1: Elements introductoris: Tècnica, procediment, paradigma, disseny. Enfocs generals de la recerca experimental en neurociències del comportament.

Bloc 2. Tòpics escollits en l’estudi experimental del comportament (Manel Viader):

Tema 2: Processos sensorials, percepció i atenció.
Tema 3: Aprenentatge. Retenció i recuperació d’informació en memoria.
Tema 4: Llenguatge, raonament i altres processos superiors.
Tema 5: Processos automàtics i controlats, models computacionals.

Bloc 3. Elements avançats de disseny experimental en Neurociències (Manel Viader)

Tema 6: Perspectives del plantejament experimental multivariable
Tema 7: L’anàlisi del canvi en el context experimental
Tema 8: Altres desenvolupaments del disseny experimental

Bloc 4. Tècniques estadístiques avançades a l’àmbit de les Neurociències (Joan Guàrdia)

Tema 9: Model general de trastorn –conceptes estadístics-
Tema 10: Avaluació de les distàncies i operacions derivades

Bloc 5. Models multivariants lineals i no lineals (Joan Guàrdia)

Tema 11: Introducció als models multivariants
Tema 12: Tècniques de reducció
Tema 13: Tècniques de classificació
Tema 14: Tècniques de construcció de models

Bloc 6. Noves perspectives paramètriques (Joan Guàrdia)

Tema 15: Introducción al tractament estadístic d’imatges

Altres activitats presencials

Bloc 2: Anàlisi de casos (2,5 h.)
Bloc 4: Anàlisi de dades mitjançant paquet estadístic (aula d’ordinadors) (2,5 h.)
Bloc 5: Anàlisi de casos (3h)

Bibliografía

Gottman,J.M. (1995). The analysis of change. Mahwah: LEA

Kirk, R.E. (2000). Experimental design: Procedures for the behavioural sciences. Brooks. Cole Pub. Co.

Kleinbaum, D.G. (1994). Logistic Regression. New York: Springer Verlag.

Polk, T.A. & Seifert, C.M. (2002). Cognitive modeling. Cambridge (Mass.): MIT Press

Rice, J.A. (1988). Mathematical Statistics and Data Analysis. Belmont: Wadsworth Inc.

Ruppert, D.; Wand, M.P. & Carroll, R.J. (2003). Semiparametric Regression. New York: Cambridge University Press.

Williams, D. (2001). Weighing the Odds. New York: Cambridge University Press.