nireEHU 
Materia
Análisis de datos en ciencias ambientales
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Inglés
Descripción y contextualización de la asignatura
Esta asignatura reintroduce los fundamentos del análisis estadístico aplicado a las ciencias ambientales. Sus cinco secciones principales abordan distribuciones de probabilidad, estimación y prueba de hipótesis, análisis de varianza, regresión y correlación, métodos de análisis multivariados y métodos de análisis de series de tiempo. Para la mayoría de las técnicas estadísticas, las aplicaciones concretas se investigan a través de sesiones prácticas utilizando el software libre R.Objetivo
A una visión general amplia e integral de los métodos estadísticos más destacados para el análisis de datos en ciencias ambientales.
Objetivos
Al final de la Unidad, debería poder elegir, implementar e interpretar métodos de análisis de datos basados en objetivos científicos y estrategias de muestreo / experimentales en ciencias ambientales
Habilidades clave adquiridas
Al final de la Unidad, deberías poder:
1. utilizar el potencial de R para realizar un análisis de datos
2. Proporcionar un análisis detallado y crítico de los resultados.
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| Que el estudiante adquiera destreza básica en técnicas específicas. | 33.0 % |
| Que el estudiante sea capaz de diseñar y elaborar modelos numéricos, estadísticos y computacionales en lo referente a los ciclos biogeoquímicos de los contaminantes químicos ambientales, sus efectos sobre los seres vivos y los procedimientos de evaluación de riesgo e impacto. | 33.0 % |
| Que el estudiante sea capaz de recolectar, registrar y analizar (tratamiento y computerización) datos sobre contaminación y toxicidad (de campo y de laboratorio) mediante técnicas y equipamiento de última generación. | 33.0 % |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 26 | 39 | 65 |
| P. Laboratorio | 20 | 30 | 50 |
| Taller | 14 | 21 | 35 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Aula/Seminario/Taller | 35.0 | 50 % |
| Clases magistrales | 65.0 | 40 % |
| Laboratorio / Campo | 50.0 | 45 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Examen escrito | 50.0 % | 50.0 % |
| Trabajos Prácticos | 50.0 % | 50.0 % |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
Al final de la Unidad, deberías poder:1. utilizar el potencial de R para realizar un análisis de datos
2. Proporcionar un análisis detallado y crítico de los resultados.
Temario
Discrete and continuous random variablesSample and population: statistical inference
Regression and correlation
Multivariate analysis
Time series analysis
Bibliografía
Bibliografía básica
R.E. Thomson and W.J. Emery 2014. Data Analysis Methods in Physical Oceanography, Third Edition, Elsevier.W.W. Daniel and C.L. Cross 2013, Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences, 10th Edition.