Competencies and objectives
- Course context for academic year 2017-18
- Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)
- Learning outcomes (Training objectives)
- Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2017-18
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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