nireEHU 
Materia
Quimiometría ambiental
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Inglés
Descripción y contextualización de la asignatura
Se proporcionarán los procedimientos estadísticos para interpretar grandes conjuntos de datos ambientales. En primer lugar, se considerarán los conjuntos de datos ambientales y se explicarán los métodos de tratamiento previo y visualización de datos. Se cubrirá el análisis de datos multivariados, incluidas técnicas discriminantes, métodos de clasificación y análisis de regresión. Finalmente, se describirá el análisis de series de tiempo.Objetivos
- Comprender y aplicar un enfoque multivariante para interpretar los datos ambientales?
Objetivos
Al final de esta Unidad, debe:
1. usar y aplicar métodos de análisis de datos multivariados; y
2. interpretar los resultados ambientales de grandes conjuntos de datos
Habilidades clave adquiridas
Al final de esta Unidad, deberías poder:
1. aplicar un enfoque multivariante para interpretar los datos ambientales
Profesorado
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DE DIEGO RODRIGUEZ, ALBERTO | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctor | Bilingüe | Química Analítica | alberto.dediego@ehu.eus |
| MADARIAGA MOTA, JUAN MANUEL | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctor | No bilingüe | Química Analítica | juanmanuel.madariaga@ehu.eus |
| OLIVARES ZABALANDIKOETXEA, MAITANE | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | Bilingüe | Química Analítica | maitane.olivares@ehu.eus |
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| Que el estudiante conozca y sea capaz de aplicar los principios de Análisis estadístico de datos medioambientales. | 40.0 % |
| Que el estudiante conozca y sea capaz de aplicar los principios de Aplicación del análisis multivariante. | 30.0 % |
| Que el estudiante conozca y sea capaz de aplicar los principios del análisis de series temporales. | 30.0 % |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 20 | 30 | 50 |
| Seminario | 5 | 7.5 | 12.5 |
| P. Ordenador | 15 | 22.5 | 37.5 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Clases magistrales | 50.0 | 40 % |
| Prácticas de ordenador | 37.5 | 40 % |
| Seminarios y tutorías, sesiones de laboratorio, etc. Realizados con el Director del trabajo | 12.5 | 40 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Elaboración y exposición de trabajos | 30.0 % | 30.0 % |
| Examen escrito (teoría) | 40.0 % | 40.0 % |
| Prácticas de ordenador | 30.0 % | 30.0 % |
Resultados del aprendizaje de la asignatura
Al final de esta Unidad, deberías poder:1. aplicar un enfoque multivariante para interpretar los datos ambientales
Temario
Topics covered include:Basic statistics
Principal component analysis and partial least squares methods
Discriminant analysis and classification methods.
Analysis of time series
Bibliografía
Bibliografía básica
G. Hanrahan. 2009. Environmental chemometrics : principles and modern applications. CRC Press, Boca Ratón, USAJ. Einax. 1997. Chemometrics in environmental chemistry: statistical methods. Springer-Verlag, Berlin, Al.