1. INTRODUCCIÓN 1.1 INTRODUCCIÓN: OBJETO DE LA ESTADÍSTICA. POBLACIONES. VARIABLES ALEATORIAS. MUESTRAS. DATOS ESTADÍSTICOS. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIA ESTADÍSTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2.1 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIDIMENSIONAL: 1.1 INTRODUCCIÓN 1.2 TABLAS DE FRECUENCIAS 1.3 DIAGRAMAS DE BARRAS Y DE TARTA 1.4 HISTOGRAMAS 1.5 PARAMETROS DE POSICIÓN 1.5.1 Media 1.5.2 Mediana 1.5.3 Cuartiles 1.6 PARÁMETROS DE DISPERSIÓN 1.6.1 Recorrido 1.6.2 Varianza. Desviación típica 1.6.3 Intervalo intercuartílico 1.7 PARÁMETROS DE ASIMETRÍA Y DE CURTOSIS 1.7.1 Coeficiente de Asimetría 1.7.2 Coeficiente de Curtosis 1.8 DIAGRAMAS BOX-WHISKER 2.2 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIDIMENSIONAL: 2.1 DISTRIBUCIONES MARGINALES Y CONDICIONALES 2.2 DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN 2.3 COVARIANZA. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN 2.4 INTERPRETACION DE RELACIONES 3. PROBABILIDAD 3.1 CONCEPTOS BÁSICOS DE CÁLCULO DE PROBABILIDADES: 3.1 INTRODUCCIÓN 3.2 SUCESOS. OPERACIONES CON SUCESOS 3.3 PROBABILIDAD 3.3.1 Concepto de Probabilidad 3.3.2 Propiedades de la Probabilidad 3.3.3 Probabilidad de la suma de sucesos 3.4 ESPACIOS DE PROBABILIDAD SIMÉTRICOS 3.5 PROBABILIDAD CONDICIONAL 3.6 TEOREMA DE LA PROBABILIDAD TOTAL 3.7 INDEPENDENCIA DE SUCESOS 3.8 TEOREMA DE BAYES 3.2 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD: 4.1 INTRODUCCIÓN 4.2 FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN 4.3 DISTRIBUCIONES DISCRETAS 4.4 DISTRIBUCIONES CONTINUAS. FUNCIÓN DE DENSIDAD. D.Exponencial y D. Uniforme 4.5 ESPERANZA MATEMÁTICA 4.6 MOMENTOS CENTRALES 4.6.1 Varianza. Desviación Típica 4.6.2 Coeficientes de asimetría y de Curtosis 4.7 DISTRIBUCIÓN DE DOS PUNTOS 4.8 DISTRIBUCIÓN BINOMIAL 4.9 DISTRIBUCIÓN DE POISSON 4.10 LA DISTRIBUCIÓN NORMAL 4. DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO 4.1 DISTRIBUCIONES EN EL MUESTREO: 5.1 DISTRIBUCIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS MUESTRALES 5.1.1 Conceptos generales 5.1.2 Distribución de la media muestral 5.1.3 distribución de la varianza muestral 5.2 MUESTREO DE POBLACIONES NORMALES 5.2.1 Generalidades 5.2.2 La distribución Gi-dos 5.2.3 La distribución t de Student 5.2.4 La distribución F 5. INFERENCIA BÁSICA EN POBLACIONES NORMALES 5.1 INFERENCIA BÁSICA EN POBLACIONES NORMALES: 6.1 INTRODUCCIÓN 6.2 NORMALIDAD DE LOS DATO 6.3 ANÁLISIS DESCRIPTIVO 6.4 COMPARACIÓN DE DOS POBLACIONES DE LA MUESTRA 6.4 CONTRASTE DE HIPÓTESIS DE LA MEDIA 6.5 INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA 6.6 CONTRASTE DE HIPÓTESIS PARA LA VARIANZA 6.7 INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA VARIANZA 6. ANÁLISIS DE LA VARIANZA 6.1 ANÁLISIS DE LA VARIANZA UNIVARIANTE: ANOVA CON UN SOLO FACTOR 7.1 TABLA ANOVA 7.2 ANÁLISIS DE RESIDUOS 7.3 COMPARACIÓN DE MEDIAS. INTERVALOS LSD LSD 6.2 ANÁLISIS DE LA VARIANZA MULTIVARIANTE: 8.1 CONCEPTO DE PLAN FACTORIAL EQUILBRADO 8.2 PLAN FACTORIAL EQUILIBRADO CON 2 FACTORES 8.3 PREDICCIONES EN ANOVA 7. MODELOS DE REGRESIÓN 7.1 MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE: 9.1 INTRODUCCIÓN 9.2 MODELOS DE REGRESIÓN: IDEAS GENERALES 9.3 FASES DE UN ESTUDIO DE REGRESIÓN 9.4 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE 9.5 GENERALIZACIONES DEL MODELO 9.5.1 Modelo de regresión lineal múltiple 9.5.2 Relaciones no lineales 9.5.3 Inclusión de variables cualitativas 9.5.4 Interacciones con variables cualitativas 9.6 ESTIMACIÓN DEL MODELO 9.7 COEFICIENTE R2. ANOVA DEL MODELO TESTS DE HIPÓTESIS SOBRE LAS BETASi

Esta asignatura es la única entre las obligatorias del título en la que se imparte Estadística y ha de servir de apoyo a otras asignaturas del plan de estudios, además de proporcionar los conocimientos y destrezas básicas de Estadística necesarios para el ejercicio de la profesión de biotecnólogo cuyo dominio les permitirá a los futuros biotecnólogos utilizarlos como herramientas para generar nuevos conocimientos, así como, conocer y mejorar los procesos de los que sean responsables cuando ejerzan su profesión.

En la asignatura se imparten los conceptos de la Estadística, los Métodos y los Modelos Estadísticos básicos más importantes para los futuros biotecnólogos. Se prepara al alumno para manejar la incertidumbre, la probabilidad y los patrones de variabilidad marcados por las leyes del azar. En la misma, se enfatiza en la obtención y análisis de datos mediante métodos y modelos estadísticos y en la interpretación práctica de los resultados obtenidos.

El sistema de evaluación continua consistirá en realizar 2 exámenes parciales escritos y 7 pruebas objetivas, más 1 en forma de trabajo académico. Estos últimos se llevarán a cabo durante las sesiones de prácticas de aula y prácticas informáticas. Los exámenes parciales, las pruebas objetivas y el trabajo académico mencionados representarán el 70 %, el 25 % y el 5% de la nota respectivamente, pero será requisito indispensable haber obtenido en cada examen parcial (35% de la nota cada uno de ellos) un mínimo de 4 para poder aprobar la asignatura. La asignatura se superará si la suma de los resultados obtenidos en las pruebas escritas, pruebas objetivas y trabajo con sus respectivas ponderaciones y limitaciones, dé una nota igual o mayor que 5. La fórmula de cálculo de la nota de la asignatura será: Nota parcial_1*0,35+ Nota parcial_2*0,35+ media (7 pruebas objetivas)*0,25+nota trabajo académico*0,05>=5. Requisito: (Nota parcial_1*0,35+ Nota parcial_2*0,35)/0,7 >=4 Los alumnos que no hayan superado la asignatura mediante la evaluación continua o que quieran subir nota podrán realizar un examen de recuperación en la fecha oficial. Se conservará la nota obtenida en aquellas pruebas de evaluación continua que no dispondrán de recuperación y el trabajo académico (es decir las que no son exámenes parciales). En caso de no alcanzarse, tras la recuperación, la nota mínima de 4 exigida en las dos pruebas parciales, se obtendrá la nota final del alumno de acuerdo con las ponderaciones establecidas, fijándose una nota final máxima alcanzable de 4,5. Son recuperables las dos pruebas parciales principales (70% nota). El alumno puede decidir a qué parciales de la asignatura se presenta para recuperar o subir nota: examen parcial 1, examen parcial 2. Si el estudiantado considera oportuno presentarse al examen final de recuperación para intentar mejorar nota, la calificación obtenida en dicha prueba reemplazará a la correspondiente de la evaluación ordinaria (tanto si es superior como inferior). Debido a las necesidades de organización del examen (tamaño del aula, profesores que asisten al examen, fotocopias, etc.), el estudiantado que desee presentarse, deberá avisar utilizando el canal oficial que así defina el profesor con al menos 4 días hábiles de antelación. Para los alumnos con dispensa de asistencia a clase, el sistema de evaluación será igual al presencial, con la única diferencia de que las 7 pruebas objetivas y el trabajo académico se podrá realizar de forma no presencial, a través de PoliformaT y tendrán que venir a realizar los exámenes parciales y en su caso las recuperaciones de estos exámenes parciales. El fraude intencionado en un acto de evaluación implicará la calificación de este con cero puntos, sin perjuicio de las medidas disciplinarias que puedan derivarse. Si un alumno ha perdido el derecho a ser evaluado en un acto de evaluación por aplicación de la Normativa de Integridad Académica (NIA), no podrá acogerse a la evaluación continua y deberá realizar una prueba final correspondiente al 100% de la calificación de la asignatura. La ausencia no justificada a cualquier actividad con un porcentaje mínimo de asistencia obligatoria supondrá la calificación de No presentado.