Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2017-18

En muchos campos de la ciencia es necesario estudiar el efecto combinado de varios factores en una variable (Análisis Multifactorial) o diseñar experimentos con múltiples factores optimizados para el análisis con ANOVA.

No hay requerimiento de conocimiento mínimo en el apartado matemático-estadístico.

La aplicación de los conocimientos estadísticos en la actualidad se hace con herramientas software y en este curso se utiliza el paquete estadístico de libre distribución R (cran.r-project.org). Es ampliamente utilizado tanto en ámbito empresarial como en institucional-académico, además de ser software libre y actualizarse continuamente con librerías y mejoras por parte de toda la comunidad científica.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

General Competences (CG)

  • CG1 : Capacity for scientific analysis and synthesis.
  • CG11 : Capacity to conceive, design, put into practice and adopt a substantial research process with scientific rigor.
  • CG7 : Basic computer skills.

 

Specific Competences (CE)

  • CE14 : Ability to use the statistical techniques for sampling and preparing data needed for resource management.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2017-18

Ver Objetivos formativos

 

 

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General

Code: 36005
Lecturer responsible:
RODRIGUEZ MATEO, FRANCISCO
Credits ECTS: 2,50
Theoretical credits: 0,16
Practical credits: 0,64
Distance-base hours: 1,70

Departments involved

  • Dept: APPLIED MATHEMATICS
    Area: APPLIED MATHEMATICS
    Theoretical credits: 0,03
    Practical credits: 0,13
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.
  • Dept: MARINE SCIENCES AND APPLIED BIOLOGY
    Area: STATISTICS AND OPERATIONS RESEARCH
    Theoretical credits: 0,13
    Practical credits: 0,51

Study programmes where this course is taught