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Ficha de la asignatura: ANÁLISIS ESTADÍSTICO Y USO DE BASES DE DATOS
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Ficha de la asignatura

GUÍA DOCENTE
43800 - ANÁLISIS ESTADÍSTICO Y USO DE BASES DE DATOS (2017-18)

Código43800
Crdts. Europ.5


Departamentos y Áreas
DepartamentosÁreaCréditos teóricos presencialesCréditos prácticos presencialesDpto. Respon.Respon. Acta
CIENCIAS DEL MAR Y BIOLOGÍA APLICADAESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA0,61,4


Estudios en los que se imparte
MÁSTER UNIVERSITARIO EN GESTIÓN PESQUERA SOSTENIBLE


Contexto de la asignatura para el curso 2017-18

A partir de los conocimientos estadísticos básicos adquiridos en los gados, se debe ampliar los conocimientos del fundamento de la Estadística y de sus principales métodos aplicables en las pesquerías. Así, aprender a aplicar los conocimientos de Estadística a problemas reales es uno de los principales pilares para ampliar la capacidad de desarrollo de proyectos experimentales del alumnado. Además, conocer las herramientas que permiten resolver esos problemas y adquirir experiencia en el uso de las bases de datos más relevantes a nivel internacional, les ayudará a desarrollar dicha capacidad. Les permitirá identificar de manera correcta las variables y factores bajo estudio, elaborar diseños experimentales adecuados para las hipótesis establecidas y que además permitan optimizar el análisis.



Profesor/a responsable
FORCADA ALMARCHA, AITOR S.


Profesores (2017-18)
Grupo Profesor/a
TEORÍA DE 438001FORCADA ALMARCHA, AITOR S.
PROFESOR/A CONTRATADO/A DOCTOR/A
  ZUBCOFF VALLEJO, JOSE
PROFESOR/A CONTRATADO/A DOCTOR/A
PRÁCTICAS CON ORDENADOR DE 43800O1FORCADA ALMARCHA, AITOR S.
PROFESOR/A CONTRATADO/A DOCTOR/A
TUTORIES GRUPALS DE 43800T1FORCADA ALMARCHA, AITOR S.
PROFESOR/A CONTRATADO/A DOCTOR/A
  ZUBCOFF VALLEJO, JOSE
PROFESOR/A CONTRATADO/A DOCTOR/A


Matriculados en grupos principales (2017-18)
Grupo (*)Número
1: TEORÍA DE 43800 13
TOTAL 13


Grupos de matricula (2017-18)
Grupo (*)SemestreTurnoIdiomaDistribución
1  (TEORÍA DE 43800) 1er. D CAS desde NIF - hasta NIF -
(*) 1:1 - CAS


Consulta Gráfica de Horario
   Más informaciónPincha aquí


Horario (2017-18)
ModoGrupo (*)Día inicioDía finDíaHora inicioHora finAula 
CLASE TEÓRICA 1 30/10/2017 30/10/2017 L 16:00 18:30 A1/1-46I 
  1 31/10/2017 31/10/2017 M 16:00 18:30 A1/1-46I 
  1 02/11/2017 02/11/2017 J 16:00 18:30 A1/1-46I 
  1 03/11/2017 03/11/2017 V 16:00 18:30 A1/1-46I 
  1 07/11/2017 07/11/2017 M 16:00 18:30 A1/1-46I 
  1 08/11/2017 08/11/2017 X 16:00 18:30 A1/1-46I 
PRÁCTICAS CON ORDENADOR O1 30/10/2017 30/10/2017 L 18:30 21:00 A1/1-46I 
  O1 31/10/2017 31/10/2017 M 18:30 21:00 A1/1-46I 
  O1 02/11/2017 02/11/2017 J 18:30 21:00 A1/1-46I 
  O1 03/11/2017 03/11/2017 V 18:30 21:00 A1/1-46I 
  O1 07/11/2017 07/11/2017 M 18:30 21:00 A1/1-46I 
  O1 08/11/2017 08/11/2017 X 18:30 21:00 A1/1-46I 
  O1 10/11/2017 10/11/2017 V 18:30 21:00 A1/1-46I 
TUTORIES GRUPALS T1 06/11/2017 06/11/2017 L 16:00 18:30 A1/1-46I 
  T1 06/11/2017 06/11/2017 L 18:30 21:00 A1/1-46I 
  T1 09/11/2017 09/11/2017 J 16:00 18:30 A1/1-46I 
  T1 09/11/2017 09/11/2017 J 18:30 21:00 A1/1-46I 
  T1 10/11/2017 10/11/2017 V 16:00 18:30 A1/1-46I 
  T1 07/12/2017 07/12/2017 J 16:00 18:30 OP/0001 
  T1 07/12/2017 07/12/2017 J 18:30 21:00 OP/0001 
(*) CLASE TEÓRICA
 1: 1 - CAS
(*) PRÁCTICAS CON ORDENADOR
 O1: O1 - CAS
(*) TUTORIES GRUPALS
 T1: T1 - CAS


Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

MÁSTER UNIVERSITARIO EN GESTIÓN PESQUERA SOSTENIBLE

Competencias Generales del Título (CG)
  • CG0: Hablar bien en público.
  • CG3: Sabe trabajar en grupo y propiciar actitudes de intercambio y colaboración con otros estudiantes, investigadores y profesionales.
  • CG4: Sabe desenvolverse en un entorno multidisciplinar y multicultural.
  • CG5: Es capaz de realizar una búsqueda de información científica y/o técnica y realizar un tratamiento selectivo de la misma.
  • CG9: Sabe comunicar sus razonamientos y conclusiones tanto a una audiencia general como a un público especializado.
  • CG10: Es hábil en preparación de documentos de síntesis y exposición, y posee experiencia en la preparación y presentación de comunicaciones orales y en la defensa pública de las mismas.

Competencias específicas (CE)
  • CE23: Concienciarse de la importancia de los programas de estadísticas pesqueras dentro de los planes de gestión, y entender los vínculos que existen entre el planteamiento de políticas y estrategias de gestión y los datos necesarios para facilitar respuestas.
  • CE24: Conocer los principios estadísticos básicos relevantes para el análisis de datos de pesquerías, y familiarizarse con el funcionamiento del software informático de utilidad en dichos análisis.
  • CE25: Examinar los distintos tipos de datos, los métodos para su recopilación y los elementos teóricos del diseño y aplicación de los sistemas estadísticos pesqueros.
  • CE26: Familiarizarse con los principios fundamentales del muestreo que tienen un efecto directo sobre la fiabilidad de las estadísticas producidas.
  • CE27: Adquirir experiencia en el uso de las bases de datos más relevantes a nivel internacional.

Competencias Básicas y del MECES (Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior)
  • 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.


Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
  • Se concienciará de la importancia de los programas de estadísticas pesqueras dentro de los planes de gestión, y entenderá los vínculos que existen entre el planteamiento de políticas y estrategias de gestión y los datos necesarios para facilitar respuestas.
  • Conocerá los principios estadísticos básicos relevantes para el análisis de datos de pesquerías, y se familiarizará con el funcionamiento del software informático de utilidad en dichos análisis.
  • Sabrá examinar los distintos tipos de datos, los métodos para su recopilación y los elementos teóricos del diseño y aplicación de los sistemas estadísticos pesqueros.
  • Se familiarizará con los principios fundamentales del muestreo que tienen un efecto directo sobre la fiabilidad de las estadísticas producidas.
  • Adquirirá experiencia en el uso de las bases de datos más relevantes a nivel internacional.


Objetivos específicos aportados por el profesorado para el curso 2017-18
  • Conocer las técnicas básicas del diseño muestral y planificación de los muestreos en el ambiente marino.
  • Conocer los principios estadísticos básicos relevantes para el análisis de datos de pesquerías, y familiarizarse con el funcionamiento del software informático de utilidad en dichos análisis.
  • Examinar los distintos tipos de datos, los métodos para su recopilación y los elementos teóricos del diseño y aplicación de los sistemas estadísticos pesqueros.
  • Adquirir experiencia en el uso de las bases de datos más relevantes a nivel internacional.
  • Conocer la aplicación de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) a los datos pesqueros.


Contenidos para el curso 2017-18

Análisis estadístico:



  • Introducción al diseño experimental y a los modelos lineales

  • Análisis de la varianza. Diseños factoriales: factores fijos, aleatorios y anidados.

  • Modelos de regresión simple, múltiple y modelos mixtos.

  • Análisis multivariante


Sistemas de Información Geográfica:



  • Definición de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y su adecuación a la modelización y análisis espacial de los datos pesqueros.

  • Diferencias entre un SIG raster y vectorial (objetivos, estructura, georeferrenciación, aplicaciones, almacenamiento de la información...).

  • Visualizar y manipular información georreferenciada. Crear entidades vectoriales a partir de diferentes fuentes de datos. Manejar un Sistema de Bases de datos Relacional y sus enlaces con las entidades espaciales.


Bases de datos



  • Los Servicios Estadísticos de FAO (obtención, contrastación y procesado, almacenamiento, difusión y acceso)

  • Bases de datos de FAO para el Mediterráneo y su utilización

  • Programa europeo de recogida de datos

  • La experiencia SIRENO (Seguimiento informático de los recursos naturales oceánicos) en el IEO.



Instrumentos y Criterios de Evaluación 2017-18

-Es necesario obtener un mínimo de 4 (sobre 10) en cada una de las partes para que se tenga en cuenta la evaluación global de la asignatura.

-En el caso de suspender en la convocatoria ordinaria, se deberán recuperar, en convocatoria extraordinaria, aquellas partes de la asignatura no superadas. La exposición del trabajo en Julio será individual y de un caso de estudio diferente.

-Se mantendrá la nota de aquellas partes superadas en la convocatoria ordinaria para la convocatoria extraordinaria del mismo curso académico.

TipoCriterioDescripciónPonderación
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE

Se deberá entregar en formato digital (Word, PDF, o similar) la libreta que se habrá ido completando a lo largo de las prácticas. Esta es una herramienta fundamental para el futuro dado que contendrá no solo las soluciones a los ejercicios sino la metodología de resolución, comandos y comentarios que el propio alumno deberá incluir para ayudar a entender mejor los comandos, la metodología o el proceso de algunos métodos de análisis.

Asistencia a prácticas y entrega de libreta de prácticas10
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE

Durante todo el curso se preparará un trabajo sobre un caso de estudio. Para ello las tutorías grupales servirán de apoyo a este trabajo, así como también las prácticas donde se trabajarán con los casos de estudio de los alumnos o similares para entrenar el aprendizaje y aplicación de conocimiento.

Trabajo40
EXAMEN FINAL

Se deberá superar un examen de un caso práctico de características similares a los presentados en Clases de Prácticas.
Para el examen se podrá utilizar la libreta personal de prácticas.

Examen50
TOTAL100


Fechas de exámenes oficiales para el curso 2017-18
Información no disponible en estos momentos.
(*) 1:1 - CAS


Enlaces relacionados
Sin Datos


Bibliografía

Experiments in ecology : their logical design and interpretation using analysis of variance
Autor(es):UNDERWOOD, A.J.
Edición:Cambridge : Cambridge University Press, 1997.
ISBN:978-0-521-55696-5
Categoría:Básico (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Sistemas de información geográfica aplicados a la gestión de territorio: entrada, manejo, análisis y salida de datos espaciales
Autor(es):PEÑA LLOPIS, Juan
Edición:San Vicente : Editorial Club Universitario, 2009.
ISBN:84-8454-919-2
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores

Arc marine: GIS for a blue planet
Autor(es):WRIGHT, Dawn J. [et al.]
Edición:Redlands (California) : ESRI Press, 2007.
ISBN:978-1-58948-017-9 (rúst.)
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Change in marine communities : an approach to statistical analysis and interpretation
Autor(es):CLARKE, K.R. ; WARWICK, Richard M.
Edición:Plymouth : Primer-E, 2001.
ISBN:1-85531-140-2
Categoría:Básico (*3)
(*3) Estos apartados hacen referencia a la pertenencia de la obra para la asignatura, no a la calidad de la misma.
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios.


Documento para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Es necesario que se firme en el departamento correspondiente.



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