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Facultad de Ciencias Naturales Exactas y de la Educación
Departamento de Biología
Universidad
del Cauca
Asignatura:
Código:
Semestre:
Intensidad horaria semanal:
Requisitos:
Bioestadistica
7103
Tercero
4 horas
Calculo I
1. INTRODUCCION
Se podría plantear que la Estadística es una ciencia cuyo objeto consiste en la obtención de
información a partir de datos. El estudio de la Estadística se ha convertido en una necesidad,
debido a que la utilización y análisis de datos se ha vuelto cada vez más común en un número
creciente de problemas surgidos en diferentes profesiones, y en la vida diaria. Muchas
argumentaciones que se hacen y decisiones que se toman en diversos campos, se fundamentan
en datos. Los datos no son interpretables por si mismos, sino que es necesario darles una
interpretación dentro de determinado contexto y bajo circunstancias muy específicas. En este
sentido, lo que interesa, en primera instancia, es poder hacer una lectura de la información
contenida en los datos, proceso que puede dar lugar a información convincente y, en no pocas
ocasiones, a interpretaciones engañosas o apenas irrelevantes. Se justifica entonces el estudio
de una serie particular de métodos e ideas estadísticas, que conforman lo que se conoce en el
campo de la disciplina Estadística como Análisis de Datos, mediante las cuales se pueda
“mirar”, “entender” y “reflexionar” sobre características de unos datos, previamente a los
procesos de interpretación y análisis de los mismos. Dado que en muchas ocasiones se requiere
un análisis de datos mucho más avanzado, se hace necesario que estos primeros análisis estén
bien hechos, y sean adecuados para etapas posteriores.
Posiblemente, en el desarrollo de estas etapas posteriores, el estudio involucre la observación
de más de una variable. Se requiere entonces hacer un desarrollo un poco más avanzado
considerando esta característica. Un objetivo inmediato puede consistir en estudiar posibles
relaciones entre dos variables, explorar posibles tendencias de cambio de una de ellas ante
cambios en la otra. También, se puede requerir comparar la distribución de una de las variables
para varios grupos o categorías de la otra. Posteriormente, puede ser de interés estudiar el
comportamiento de la distribución de los datos de una variable y de su variabilidad, mediante lo
que se conoce como un modelo teórico probabilístico que pueda ajustarse al patrón de
comportamiento que tengan los datos.
2. OBJETIVOS



Estudiar y aplicar diferentes formas de representación visual, indicadores
estadísticos de localización, dispersión y forma, con el propósito de obtener una
caracterización de la distribución de un conjunto de datos.
Estudiar y aplicar ideas y métodos estadísticos para la exploración de relaciones
entre dos variables y para la comparación de diferentes distribuciones empíricas de
datos.
Estudiar y aplicar conceptos de la teoría de probabilidades y modelos probabilísticos
como aproximación a la distribución de unos datos.
3. METODOLOGIA
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Se combinarán presentaciones por parte del expositor con estudio personalizado y exposiciones
por parte de los participantes, de temas, artículos de revistas y ejercicios de aplicación. Se
asignarán lecturas complementarias sobre conceptos y aplicaciones de temáticas tratadas en
otras áreas del conocimiento.
4. EVALUACION
Se realizarán tres evaluaciones para la evaluación previa correspondiente al 70% de la
nota final. Se realizará una prueba final con un valor del 30%.
5. CONTENIDO PROGRAMATICO
DISTRIBUCIÓN EMPÍRICA DE FRECUENCIAS
 La Estadística y dimensión actual. Objetivos. Variabilidad, incertidumbre y estadística.
 Términos y definiciones básicas. Validez y comparabilidad estadística.
 Variables y tipos. Definiciones y ejemplos.
 Escalas de medición métricas y no-métricas. Ejemplos.
 La distribución de una variable: casos categórico y numérico. Conceptualización y
caracterización.
 Algunas representaciones gráficas de la distribución empírica de una variable.
 Diagramas de barras, diagrama de puntos, diagrama de tallos y hojas.
 Distribución empírica de frecuencias para variables discretas y continuas.
 La función empírica de distribución acumulativa. Propiedades. Representación gráfica.
Usos
ALGUNAS MEDIDAS DE LOCALIZACIÓN, DISPERSIÓN Y FORMA CENTRADOS
EN LA MEDIA Y EN LA MEDIANA
 Introducción. Medidas de posición y localización clásicos: Media aritmética, propiedades y
usos. Mediana y moda. Centíles de una distribución. Gráfica de Centíles.
 Medidas clásicas de dispersión: El Rango. La Varianza, propiedades y usos; la desviación
estándar: interpretación; el coeficiente de variación. Desviación Absoluta Media.
 Medidas de forma clásicos: asimetría y curtosis. Interpretaciones y aplicaciones.
Representaciones gráficas:
 Outliers en una distribución de datos. Diagrama de caja y variantes.
 Resistencia de un índice. Indices de localización centrados en la mediana: Promedio
de cuartiles. Media recortada. Media intercuartilica. Ejemplos.
 Indices de dispersión resistentes: rango intercuartílico; mediana de las desviaciones
absolutas; estandarizaciones; coeficiente de variación cuartílica. Ejemplos e
interpretaciones, comparaciones.
 Indices de forma resistentes: Indice de simetría de Yule; índice de curtosis con
octiles; Ejemplos e interpretaciones
 Comparaciones y selección de índices estadísticos para la caracterización de
datos.
DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA BIVARIABLES Y RELACIONES ENTRE
VARIABLES
 Frecuencias conjuntas, marginales y condicionales para variables numéricas y categóricas.
 Representaciones gráficas e interpretaciones.
 Media y varianza condicionales. Interpretaciones.
 Independencia estadística entre dos variables.
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

Exploración gráfica de una nube de puntos bivariable. El diagrama de dispersión.
Covarianza y correlación lineal entre dos variables. Correlación no es causación
INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE PROBABILIDAD
 Variabilidad e incertidumbre. Caracterización de ciertos fenómenos aleatorios.
 Concepto y definiciones de probabilidad. Variabilidad y regularidad de un resultado
particular.
 Conceptos básicos de probabilidad. (espacio muestral, punto muestral, evento, etc.)
 Algunas Tecnicas de Conteo.
 La función de probabilidad y sus propiedades.
 Probabilidades condicionales. Independencia probabilistica.
 Teorema de Bayes. Conceptualizaci6n y aplicaciones
 La noción de variable aleatoria. Nociones de variable aleatoria discreta, variable
aleatoria continua y distribucion de probabilidad. Media y varianza de un variable
aleatoria. Ejemplos. Reprentaciones gráficas. Interpretaciones.
ALGUNOS MODELOS PROBABILÍSTICOS COMUNES
 El Modelo Bernoulli. Conceptualización. Propiedades y aplicaciones.
 El Modelo Binomial. Conceptualización. Propiedades y aplicaciones.
 El Modelo Hipergeométrico. Conceptualización. Propiedades y aplicaciones
 El Modelo Poisson. Conceptualización. Propiedades y aplicaciones
 Los Modelos Uniforme discreto y Uniforme continuo.
 El Modelo Normal. Conceptualización. Propiedades y aplicaciones.
BIBLIOGRAFIA
DANIEL (1988). "BioEstadistica’. McGrawHill
STEEL AND TORRIE (1992) “Bioestadística”. McGrawHill
Sokal, R, and Rohlf, J. “Biometry”. Ed. W. H. Fremman and Company. Third Edition.
BEHAR, G. R.. Y YEPES, A. M. "Estadistica: Un enfoque descriptivo". Universidad del Valle.
Facultad de Ingenieria. Depto. de Producci6n e Investigaci6n de Operaciones. Cali, Abril de
1996. Libro introductorio.
MONTSERRAT FREIXXA et all. "Análisis Exploratorio de Datos: nuevas técnicas
estadísticas." PPU. Barcelona, 1992. Libro introductorio.
MOORE, S. D. (1997). “The active practice of statistics: a text for multimedia learning”. Ed.
W.H. Freeman and Cia.
GALOT, G. (1985). “Curso de Estadística Descriptiva”. Ed. Paraninfo. Madrid, España. Libro
introductorio.
BEHAR, R. y GRIMA. P. (2000). "Comprendiendo la Estadística". Univalle-UPC. Facultad de
Ingeniería. Cali. Libro introductorio.
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