Para que los alumnos alcancen los objetivos de aprendizaje descritos, es recomendable:

·        Conocimientos: operaciones matemáticas básicas (potencias, logaritmos, fracciones), polinomios, matrices, derivación, integración y representación gráfica de funciones.

·        Habilidades básicas en el manejo de ordenadores.

Esta asignatura proporciona al estudiante las competencias necesarias para afrontar y resolver los problemas que un egresado puede encontrar en su trabajo, relacionados principalmente con el análisis y tratamiento de datos obtenidos de manera empírica.

Además, los conceptos y las prácticas desarrollados en esta asignatura, serán utilizados posteriormente en asignaturas como Dinámica de Poblaciones, Dinámica de Sistemas Ambientales, Ecología y Sistemas de Gestión Ambiental, entre otras.

Para el Graduado en Ciencias Ambientales la Estadística será una herramienta de trabajo esencial en su labor cotidiana. Su responsabilidad reside en liderar la mejora continua de la calidad y de la productividad en todos los procesos que dependan de él. Pero para mejorar los procesos es necesario cambiarlos, y esto cambios, si han de ser racionales, únicamente pueden ser fruto del análisis de datos. ¿Cómo generar datos que tengan información relevante? ¿Cómo extraer mediante el análisis adecuado dicha información de los datos? La respuesta a ambas cuestiones es el objeto de la Ciencia Estadística y como consecuencia todo futuro graduado en Ciencias Ambientales deberá conocerla y aplicarla en su trabajo diario.

Competencias propias de la asignatura
Código	Descripción
E01	Capacidad de comprender y aplicar conocimientos básicos.
E02	Capacidad de consideración multidisciplinar de un problema ambiental.
E05	Capacidad de interpretación cualitativa de datos.
E06	Capacidad de interpretación cuantitativa de datos.
E13	Capacidad de manejar programas informáticos.
T03	Utilizar una correcta comunicación oral y escrita.

Resultados de aprendizaje propios de la asignatura
Descripción
Comparación de los modelos con la realidad o fenómeno medioambiental que se estudia.
Comparación de modelos estocásticos con la realidad o fenómeno medioambiental que se estudia.
Capacidad de relacionar la estadística con otras disciplinas.
Capacidad de relacionar las matemáticas con otras disciplinas.
Conocimientos de estadística: descriptiva, muestras, estadísticos y estimación de parámetros.
Conocimientos en los fundamentos del cálculo científico: cálculo diferencial, integral, numérico y sistemas dinámicos.
Manejo de programas informáticos de matemáticas.
Manejo de programas informáticos específicos de la estadística.
Manejo del lenguaje científico.
Resultados adicionales
No se han establecido.

• Tema 1: Introducción a la Estadística. El papel de la Estadística en la investigación de las Ciencias Ambientales.
• Tema 2: Estadística descriptiva. Tipos de variables, distribución de frecuencias, representaciones gráficas. Medidas de resumen (tendencia central, dispersión y posición).
• Tema 3: Cálculo de probabilidades. Fenómenos aleatorios, sucesos. Concepto de probabilidad y propiedades. Probabilidad condicionada: independencia y dependencia de sucesos. Teorema de Bayes.
• Tema 4: Variables aleatorias. Variable aleatoria. Medidas de centralización y dispersión. Distribuciones discretas y continuas. Teorema central del límite.
• Tema 5: Estimación paramétrica. Tipos de muestreo. Estimación puntual y por intervalos.
• Tema 6: Contrastes de hipótesis.
  • Tema 6.1: Contrastes de hipótesis paramétricos. Conceptos, tipos de errores, p-valor. Comparación de proporciones y comparación de medias entre dos grupos.
  • Tema 6.2: Introducción a los contrastes no paramétricos.
• Tema 7: Relación entre variables cuantitativas. Correlación y regresión lineal.
• Tema 8: Asociación e independencia de variables cualitativas. Estadístico chi-cuadrado.

Actividad formativa	Metodología	Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021)	ECTS	Horas	Ev	Ob	Descripción
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL]	Método expositivo/Lección magistral	E01 E02 E05 E06	1.2	30	S	N	El profesor explicará aquellos aspectos del desarrollo teórico del tema que estime necesarios para que el estudiante pueda trabajar posteriormente de forma autónoma. Para ello, en cada tema se apoyará en supuestos prácticos, ejemplos reales y/o artículos de investigación que le permitirá combinar la teoría con la práctica.
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL]	Combinación de métodos	E05 E06 E13 T03	0.56	14	S	S	Se realizarán las prácticas propuestas en el aula de informática (o en el aula de teoría) utilizando SPSS o RStudio. Eventualmente y en función de los recursos disponibles se podría usar otro programa. En estas sesiones es muy recomendable que el alumno use su propio portátil. La asistencia a las prácticas se considera como una actividad obligatoria y no recuperable para poder superar la asignatura. La evaluación de las mismas sí será recuperable, ya sea en la convocatoria extraordinaria o especial de finalización. En estas sesiones de prácticas se podrán realizar pruebas de progreso.
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL]	Combinación de métodos	E02 E05 E06 T03	0.52	13	S	N	En estas clases de problemas en el aula el profesor, tras resolver algunos problemas tipo, se dedicará a resolver aquellos problemas de la colección de propuestos que los estudiantes le pregunten. Del mismo modo se llevará a cabo la resolución de problemas en clase de prácticas.
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA]	Combinación de métodos	E01 E02 E05 E06	3.6	90	N	N	Debe incluir estudio de teoría y resolución de ejercicios propuestos. También incluye la preparación de los ejercicios relacionados con las pruebas de progreso que se harán en prácticas.
Prueba final [PRESENCIAL]	Pruebas de evaluación	E01 E02 E05 E06	0.12	3	S	S	Se recoge las preguntas correspondientes a todos los hitos teóricos y de resolución de problemas marcados para la asignatura, así como los relacionados con las prácticas de ordenador.
Total:			6	150
Créditos totales de trabajo presencial: 2.4			Horas totales de trabajo presencial: 60
Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6			Horas totales de trabajo autónomo: 90

Ev: Actividad formativa evaluable
Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)

Sistema de evaluación	Evaluacion continua	Evaluación no continua *	Descripción
Prueba final	70.00%	100.00%	Prueba obligatoria escrita.
Realización de actividades en aulas de ordenadores	25.00%	0.00%	Los estudiantes resolverán una o dos prácticas presenciales puntuables de análisis de datos e interpretación de resultados, utilizando el paquete estadístico SPSS o RStudio.
Resolución de problemas o casos	5.00%	0.00%	Se propondrá un caso para su resolución. En su defecto, se podría realizar un trabajo aplicado sobre "investigación en ciencias ambientales" utilizando el método científico, pudiéndose valorar su exposición y defensa.
Total:	100.00%	100.00%

No asignables a temas
Horas	Suma horas

Tema 1 (de 8): Introducción a la Estadística. El papel de la Estadística en la investigación de las Ciencias Ambientales.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	2

Tema 2 (de 8): Estadística descriptiva. Tipos de variables, distribución de frecuencias, representaciones gráficas. Medidas de resumen (tendencia central, dispersión y posición).
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	8
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	4
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	15

Tema 3 (de 8): Cálculo de probabilidades. Fenómenos aleatorios, sucesos. Concepto de probabilidad y propiedades. Probabilidad condicionada: independencia y dependencia de sucesos. Teorema de Bayes.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	3
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	12

Tema 4 (de 8): Variables aleatorias. Variable aleatoria. Medidas de centralización y dispersión. Distribuciones discretas y continuas. Teorema central del límite.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	4
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	13

Tema 5 (de 8): Estimación paramétrica. Tipos de muestreo. Estimación puntual y por intervalos.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	2
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	1
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	8

Tema 6 (de 8): Contrastes de hipótesis.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	6
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	4
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	3
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	22

Tema 7 (de 8): Relación entre variables cuantitativas. Correlación y regresión lineal.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	3
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	2
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	2
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	10

Tema 8 (de 8): Asociación e independencia de variables cualitativas. Estadístico chi-cuadrado.
Actividades formativas	Horas
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral]	2
Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	1
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Combinación de métodos]	1
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Combinación de métodos]	8
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación]	3

Actividad global
Actividades formativas	Suma horas

Comentarios generales sobre la planificación:

La planificación expuesta del curso podría verse alterada por situaciones no previstas o extraordinarias. Los alumnos serán debidamente informados ante cualquier modificación.

Autor/es	Título	Libro/Revista	Población	Editorial	ISBN	Año	Descripción	Enlace Web	Catálogo biblioteca
	Bioestadística amigable /			Elsevier,	978-84-9022-500-4	2014
Cobo Valerí, E.	Bioestadística para no estadísticos: bases para interpretar			Elsevier Masson	978-84-458-1782-7	2010
Horra Navarro, Julián de la	Estadística aplicada			Díaz de Santos	84-7978-225-0	1995
Pérez López, César (1955-)	Técnicas de análisis de datos con SPSS 15 /			Pearson Educacion,	978-84-8322-601-8	2009
Pérez, César (Pérez López)	Técnicas estadísticas con SPSS 12 : aplicaciones al análisis			Pearson-Prentice Hall	978-84-205-4410-6	2008
Álvarez Contreras, Sixto Jesús	Estadística aplicada : teoría y problemas			CLAG	84-921847-4-4	2000