Pla docent de l'assignatura

 

 

Català English Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Anàlisi de Dades

Codi de l'assignatura: 361547

Curs acadèmic: 2021-2022

Coordinació: Sergi Civit Vives

Departament: Departament de Genètica, Microbiologia i Estadística

crèdits: 6

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 150

 

Activitats presencials i/o no presencials

60

 

-  Teoricopràctica

Presencial

 

4

 

(Les situacions experimentals i els estudis de cas serveixen de pretext per introduir la teoria. Per aquest motiu, teoria i pràctica es presenten de forma conjunta.)

 

-  Pràctiques de laboratori

Presencial

 

56

Treball tutelat/dirigit

40

Aprenentatge autònom

50

 

 

Recomanacions

 

L’assignatura és marcadament pràctica: consisteix en la presentació de situacions o els estudis de cas i resolució. En conseqüència, la interacció professor-alumne i el treball continuat resulten fonamentals, així com l’assistència, la puntualitat i l’atenció a les classes (totes es fan a l’aula d’informàtica).

 

 

Competències que es desenvolupen

 

   -

Capacitat d'aprenentatge i responsabilitat (capacitat d'anàlisi, de síntesi, de visions globals i d'aplicació dels coneixements a la pràctica / capacitat de prendre decisions i d'adaptació a noves situacions).

   -

Integrar les evidències experimentals trobades en els estudis de camp o al laboratori amb els coneixements teòrics.

   -

Conèixer les eines bàsiques de la probabilitat i l'estadística per aplicar-les a l'anàlisi de dades procedents d'estudis ambientals.

   -

Manejar tècniques quantitatives d'anàlisi de dades en ciències ambientals.

   -

Analitzar, interpretar i modelitzar les dades ambientals.

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements

— Conèixer i saber aplicar les tècniques avançades d’anàlisi de dades més utilitzades en l’àmbit ambiental.

— Disseny d’experiments: conèixer, plantejar, analitzar i interpretar resultats en l’aplicació dels dissenys més utilitzats.

— Anàlisi multivariable: conèixer les tècniques bàsiques de representació per reduir la dimensió i els primers criteris de classificació.

 

 

Blocs temàtics

 

1. Disseny amb un factor i dos factors

*  Objectius del disseny experimental. Disseny d’un factor a efectes fixos: descomposició de la variabilitat, estimació de paràmetres, taula ANOVA, comparacions múltiples, robustesa del disseny, probabilitats i prediccions. Disseny d’un factor a efectes aleatoris. Disseny de dos factors encreuats a efectes fixos aleatoris i mixtos: estimació de paràmetres, comparacions múltiples, probabilitats i prediccions. Generalització a k factors

2. Dissenys encreuats amb dades no observades

*  Fracció de dissenys de 2k: identificar factors significatius, obtenir condicions d’optimitat, calcular probabilitats i prediccions. Quadrats llatins

3. Dissenys jerarquitzats

*  Dissenys amb factors jerarquitzats: test d’hipòtesis, estimació de paràmetres, probabilitats i prediccions. Dissenys amb factors jerarquitzats i encreuats

4. Dissenys mixtos encreuats/jerarquitzats

*  Identificar el model. Resolució: algorisme de Bennet-Franklin. Estudis de cas

5. Regressió múltiple

*  Estimació de paràmetres. Coeficients de correlació. Predicció a partir del model

6. Tècniques multivariants de representació de dades en espais de dimensió reduïda

*  Anàlisi de components principals. Anàlisi factorial de correspondències

7. Tècniques multivariants de classificació

*  Mètodes de clúster jeràrquics i no jeràrquics. Anàlisi discriminant

8. Altres tècniques multivariants

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

L’aprenentatge d’aquests temes es basa en la presentació de situacions i estudis de cas que es desenvolupen a les sessions teòriques i pràctiques, que es duen a terme íntegrament a l’aula d’informàtica. Amb aquest plantejament es vol apropar l’estudiant (tant com sigui possible) a la realitat del que seria l’aplicació de les eines d’anàlisi de dades.

Per permetre la resolució efectiva de les situacions experimentals, s’utilitzen diferents recursos informàtics, i, especialment, el programa Statgraphics i/o SPSS i/o R.

Tota la informació d’exercicis i bases de dades, entre d’altres, és al Campus Virtual.

Els continguts, les activitats i les metodologies proposats es poden modificar en funció de les indicacions de les autoritats sanitàries.

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

Atès el caràcter acumulatiu en l’aprenentatge de les eines i tècniques que es desenvolupen en l’assignatura, es duen a terme dues proves parcials durant el curs (sense alliberar matèria) que representen el 40 % de la nota final.

La nota final es calcula de la manera següent: màxim (0,40 parcials + 0,60 prova de síntesi).

L’avaluació proposada es pot modificar en funció de les indicacions de les autoritats sanitàries.

 

Avaluació única

Qui vulgui renunciar a l’avaluació continuada i acollir-se a l’avaluació única ho ha de fer constar per escrit, amb una còpia per a l’estudiant i una altra per al professor. La data màxima per acollir-s’hi és durant les tres primeres setmanes des de l’inici de curs, i sempre abans de la prova parcial.

Es fa una prova de síntesi (la mateixa que per a l’avaluació continuada) i representa el 100 % de la nota.

L’avaluació proposada es pot modificar en funció de les indicacions de les autoritats sanitàries.