## 27106 - Statistics

### Syllabus Information

2022/23
Subject:
27106 - Statistics
Faculty / School:
Degree:
446 - Degree in Biotechnology
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject Type:
Basic Education
Module:
---

### 2.1. Competences

On completion of the module the student should

be able to tabulate, display and summarize sets of data

understand the basic concepts of probability

be able to calculate probabilities for simple experiments

recognize random variables in real cases

construct confidence intervals
perform parametric and non parametric test and taking decisions
fit simple linear models

### 4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards the achievement of the learning objectives. Several teaching and learning tasks are implemented, such as lectures and problem-solving sessions with the statistical software package R with R commander.

Students are expected to participate actively in class throughout the semester.

Classroom materials will be available via Moodle. These include a repository of the lecture notes, computer practice guidelines and sets of exercices used in class, the course syllabus, as well as other course-specific learning materials, including a discussion forum.

Further information regarding the course will be provided on the first day of class.

The course includes the following learning tasks:

• Lectures (30 hours). Lecture notes and a set of problems will be available for the students. At the end of each topic, some of the problems will be solved in class by the teacher and the rest will be done individually.
• Problem-solving sessions with a statistical software (30 hours). Two-hour sessions that take place every week in a computer classroom. Students are provided in advance with task guidelines for each session.
• Assignments. Different assignments and moodle questionnaires will be proposed during the course for autonomous work.
• Autonomous work.

### 4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

1. Introduction to probability and statistics
2. Descriptive statistics
3. Probability and random variables
4. Statistical inference: point and interval estimation, parametric and non- parametric hypothesis testing.
5. Introduction to linear regression analysis

Software: R with R commander

### 4.4. Course planning and calendar

Schedules of lectures and problems will coincide with the officially established and will be available at: https://ciencias.unizar.es/grado-en-biotecnologia.

The places, calendar and groups for training and practical sessions will be established in coordination with the rest of maters at beginning of course. The Coordinator will produce the groups of students for these activities at beginning of course to avoid overlaps with other subjects.

For students enrolled in the subject, places, times and dates of lectures and practical sessions will be public via Bulletin Board advertisements of the grade on the platform Moodle at the University of Zaragoza, https://moodle2.unizar.es/add/, and in the moodle page for the course. These routes will be also used to communicate enrolled students their distribution by groups of practical sessions, which will be organized by the coordination of degree.  Provisional dates will be available on the website of the Faculty of Sciences in the corresponding section of the Degree in Biotechnology:https://ciencias.unizar.es/grado-en-biotecnologia.

In this web there will be also available the dates of exams.

### 4.5. Bibliography and recommended resources

http://psfunizar10.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=27106

### Información del Plan Docente

2022/23
Asignatura:
Titulación:
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Formación básica
Materia:

### 1.1. Objetivos de la asignatura

#### La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

Aprender las técnicas básicas de Estadística Descriptiva, Cálculo de Probabilidades e Inferencia Estadística que sean útiles para el análisis de procesos biotecnológicos.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia para contribuir en cierta medida a su logro: Objetivo 3: Salud y bienestar; Objetivo 4: Educación de calidad; Objetivo 5: Igualdad de género; Objetivo 6: Agua limpia y saneamiento; Objetivo 7: Energía asequible y no contaminante; Objetivo 13: Acción por el clima; Objetivo 14: Vida submarina; Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres.

### 1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura de Estadística en Biotecnología tiene una naturaleza instrumental, pero donde los aspectos más teóricos utilizan el lenguaje matemático. Esta asignatura es una herramienta básica en aquellas asignaturas de los bloques fundamental y avanzado donde el alumno debe recoger, presentar o analizar datos experimentales o provenientes de la observación directa de procesos biotecnológicos

### 1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Se recomienda el seguimiento continuado del estudio de la asignatura y especialmente el estudio de la parte teórica con antelación a la asistencia a las sesiones de prácticas de ordenador.

### 2.1. Competencias

#### Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

Recabar, analizar y sintetizar información de manera crítica.

Manejar la terminología básica de Estadística.

Conocer conceptos básicos de Estadística y ser capaz de aplicarlos en la resolución de problemas.

Resumir la información de un conjunto de datos.

Distinguir entre población estadística y una muestra de la misma.

Interpretar y utilizar la estimación puntual y por intervalos y las pruebas de hipótesis en diversos problemas Biotecnológicos

Utilizar un programa informático para el cálculo estadístico.

#### El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

Ser capaz de resumir y describir la información disponible, a través de gráficos, tablas y estadísticos.

Ser capaz de aplicar el cálculo de probabilidades y las variables aleatorias en situaciones reales sencillas

Ser capaz de aplicar técnicas básicas de inferencia estadística e interpretar los resultados del análisis estadístico en función de los objetivos propuestos.

Ser capaz de utilizar un paquete estadístico como herramienta tanto para describir conjuntos de datos como para aplicar las técnicas de inferencia básicas.

### 2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

- Proporcionan los conocimientos básicos para analizar experimentos biotecnológicos sencillos y el lenguaje necesario para comprender los informes redactados por otros profesionales.
- Preparan a aquellos profesionales que desarrollarán su actividad en el ámbito de la investigación, tanto para obtener información relevante de sus propios datos experimentales, como para comprender los resultados de otros investigadores.
- Capacitan al resto de profesionales que no estén directamente relacionados con la investigación a entender la validez de los resultados experimentales biotecnológicos, así como a valorar los nuevos avances en biotecnología.

### 3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

#### El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación

El alumno será evaluado de forma global en las fechas de las convocatorias oficiales que se publicarán en moodle y en los tablones de anuncios del grado en Biotecnología. La prueba consistirá en la resolución de cuestiones teórico-prácticas y prácticas planteadas a partir de un caso de estudio utilizando el programa estadístico R commander. Además, a lo largo del cuatrimestre se plantearán retos y cuestionarios de autoevaluación en los que el estudiante podrá participar de forma voluntaria. Para obtener la nota final de la asignatura, la calificación de estas pruebas voluntarias dividida por 10 se sumará a la de la prueba global siempre y cuando ambas sean de 5 puntos o más.

### 4.1. Presentación metodológica general

#### El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

- Clases magistrales participativas en grupo grande donde se adquieren los conocimientos básicos de Estadística.

- Sesiones prácticas con ordenador en grupo reducido para el aprendizaje basado en casos.

- Resolución de problemas y análisis de datos en grupo reducido.

- Tutorías (grupos pequeños o individualizadas)

- Uso de plataformas virtuales de aprendizaje: moodle

#### El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

Clases de teoría en forma de exposiciones.

Prácticas de ordenador en grupo reducido

Clases de problemas

Retos y cuestionarios de autoevaluación para resolver de forma individual

Tutorías individuales o grupales

Uso de plataformas virtuales de aprendizaje: moodle.

Las actividades docentes y de evaluación se llevarán a cabo de modo presencial salvo que, debido a la situación sanitaria, las disposiciones emitidas por las autoridades competentes y por la Universidad de Zaragoza dispongan realizarlas de forma telemática.

### 4.3. Programa

1. Introducción a la Estadística y conceptos fundamentales.
2. Análisis exploratorio de datos.
3. Conceptos básicos de Probabilidad y variables aleatorias más usuales.
4. Inferencia estadística: Estimación puntual, por intervalos y tests de hipótesis (paramétricos y no paramétricos).
5. Introducción al análisis de regresión.

Software: R con Rcommander, http://knuth.uca.es/R/doku.php?id=instalacion_de_r_y_rcmdr:r-uca.

### 4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

El periodo de clases teóricas y de problemas coincidirá con el establecido oficialmente. Consultar en: https://ciencias.unizar.es/grado-en-biotecnologia.

Los lugares de impartición de las sesiones, el calendario y los grupos de prácticas se establecerán de manera coordinada con el resto de materias a principio de curso. El coordinador confeccionará los grupos de prácticas a principio de curso con el objeto de no producir solapamientos con otras asignaturas.

La planificación de las sesiones de prácticas de ordenador, retos y cuestionarios de autoevaluación se publicará a principio de curso en el moodle de la asignatura.

Los horarios y fechas de las actividades (clases y exámenes) están publicados en la página web de la Facultad de Ciencias en la sección correspondiente del Grado en Biotecnología: https://ciencias.unizar.es/grado-en-biotecnologia.

### 4.5. Bibliografía y recursos recomendados

http://psfunizar10.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=27106