Última actualización: 30/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Bioestadística
(17766)
Titulación: Máster Universitario en Estadística para la Ciencia de Datos (345)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: DURBAN REGUERA, MARIA LUZ

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
Probabilidad Inferencia Estadística Programación en R Modelos de regresión
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
COMPETENCIAS QUE EL ESTUDIANTE ADQUIERE CON ESTA MATERIA CG1 Capacidad para aplicar las técnicas de análisis y representación de la información, con el fin de poderla adaptar a problemas reales. CG2 Capacidad para identificar el modelo estadístico más adecuado para cada problema real y saberlo aplicar para el análisis, diseño y solución del mismo. CG3 Capacidad para obtener soluciones científicamente viables para problemas estadísticos reales complejos, tanto de manera individual como en equipo. CG4 Capacidad para sintetizar las conclusiones obtenidas de estos análisis y presentarlas de manera clara y convincente en un entorno bilingüe (español e inglés) tanto por escrito como oralmente. CE9 Identificar correctamente el tipo de análisis estadístico correspondiente a unos objetivos y datos determinados. CE10 Aplicar la modelización estadística en el tratamiento de problemas relevantes en el ámbito científico. RESULTADOS DE APRENDIZAJE QUE ADQUIERE EL ESTUDIANTE 1) Ensayos clínicos 2) Análisis de supervivencia 3) Análisis de datos longitudinales y medidas repetidas
Descripción de contenidos: Programa
1 Análisis de ensayos clínicos 1.1 Conceptos báicos 1.2 Comparación de tratamientos 1.3 Meta-analysis 2 Análisis de supervivencia 2.1 Conceptos básicos 2.2 Métodos descriptivos para análisis de supervivencia 2.3 Modelos de regresión para datos de supervivencia 3 Modelos para datos longitudinales y medidas repetidas 3.1 Datos jerárquicos 3.2 Modelos con ordenada con el origen y pendiente aleatoria 3.3 Generalized Estimating equations
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS DEL PLAN DE ESTUDIOS REFERIDAS A MATERIAS AF1 Clase teórica AF2 Clases prácticas AF4 Prácticas de laboratorio AF5 Tutorías AF6 Trabajo en grupo AF7 Trabajo individual del estudiante AF8 Pruebas de evaluación presencial Código actividad Nº Horas totales Nº Horas Presenciales % Presencialidad Estudiante AF1 88 88 100 AF2 40 40 100 AF4 40 40 100 AF5 36 36 100 AF6 80 0 0 AF7 304 0 0 AF8 12 12 100 TOTAL MATERIA 600 204 34 METODOLOGÍAS DOCENTES FORMATIVAS DEL PLAN REFERIDAS A MATERIAS MD1 Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD3 Resolución de casos prácticos, problemas, etc.¿ planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD5 Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Balakrishnan, N.. Methods and Applications of Statistics in Clinical Trials. John Wiley & Sons. 2014
  • Hosmer, David W; Lemeshow, Stanley; May, Susanne. Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time to Event Data. Wiley-Interscience. 2008
  • Singer, Judith D; Willet, John B. Applied longitudinal data analysis : modeling change and event occurrence. Oxford University Press. 2003

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.