La materia se divide en dos bloques, Probabilidad y Estadística Descriptiva-Inferencia Estadística. Cada uno de estos bloques se evaluará de forma independiente, por lo que el hecho de superar uno de ellos no afecta a la nota del otro. Para aprobar la asignatura es necesario tener aprobado por separado cada una de las dos partes de las que consta la materia. En caso contrario, la calificación final será como máximo un 4.5.

Durante el curso se podrán realizar hasta dos pruebas eliminatorias parciales, una para cada bloque, de modo que el alumno que supere alguna de ellas habrá aprobado el bloque correspondiente de cara a los exámenes finales de mayo/julio.

La parte de PROBABILIDAD representa el 40% de la nota final, y el otro bloque de la materia (Estadística Descriptiva-Inferencia Estadística) representa el 60% de la nota final.

Para obtener la calificación de NO presentado en mayo, los alumnos no se podrán haber presentado a ninguna prueba parcial eliminatoria ni al examen oficial de dicha convocatoria. Para obtener la calificación de NO presentado en julio, los alumnos no se podrán haber presentado al examen final de esa convocatoria.

Además, se podrá valorar la asistencia y participación en los seminarios, tutorías, clases prácticas, etc. pudiendo aumentar hasta un punto el valor de la calificación final.

Todas las observaciones previas son aplicables a los estudiantes a tiempo parcial y/o con dispensa académica.

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Diseñar experimentos, obtener información e interpretar los resultados	A21 A26 A30	B2 B3 B10
Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo para resolver problemas de forma efectiva.		B2 B3 B6

Tema	Subtema
Teoría de la Probabilidad	Fundamentos del Cálculo de Probabilidades Variables aleatorias Algunas distribuciones de interés en Biología.
Estatística Descriptiva	Descripción estadística de una variable. Descripción estadística conjunta de varias variables
Inferencia Estadística	Introducción Estimación puntual Estimación por intervalos de confianza Contrastes de hipótesis paramétricos de una y varias muestras Contrastes de hipótesis no paramétricos de una y varias muestras

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Prueba de respuesta breve	A21 B2 B3 B6	2	0	2
Prácticas a través de TIC	A26 A30 B2 B3 B6 B10	13	26	39
Solución de problemas	A21 B2 B3 B6 B10	8	19.2	27.2
Sesión magistral	A21 A26 B2 B3 B10	24	52.8	76.8
Prueba objetiva	A26 A30 B2 B3 B10	3	0	3

Atención personalizada		2	0	2

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías	Descripción
Prueba de respuesta breve	Cuestionarios de preguntas tipo test y/o preguntas cortas con el propósito de controlar la evolución en la parte de PROBABILIDAD.
Prácticas a través de TIC	Práctica en el Aula de Informática para introducir el uso de un paquete estadístico e la resolución de problemas a través del programa.
Solución de problemas	Seminarios en grupos reducidos para la exposición y discusión de problemas de los distintos bloques temáticos.
Sesión magistral	Clases magistrales presenciales en las que el profesor expondrá los puntos fundamentales del programa teórico convenientemente ilustrados con ejemplos prácticos.
Prueba objetiva	Examen final de lo contenidos teóricos y prácticos consistente en preguntas cortas y/o en la resolución razonada de problemas de las partes de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA e INFERENCIA ESTADÍSTICA.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Prueba de respuesta breve	A21 B2 B3 B6	Cuestionario para evaluar la parte de PROBABILIDAD.	40
Prueba objetiva	A26 A30 B2 B3 B10	Cuestionario para evaluar la parte de ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA e INFERENCIA ESTADISTICA.	60

Observaciones evaluación
La materia se divide en dos bloques, Probabilidad y Estadística Descriptiva-Inferencia Estadística. Cada uno de estos bloques se evaluará de forma independiente, por lo que el hecho de superar uno de ellos no afecta a la nota del otro. Para aprobar la asignatura es necesario tener aprobado por separado cada una de las dos partes de las que consta la materia. En caso contrario, la calificación final será como máximo un 4.5. Durante el curso se podrán realizar hasta dos pruebas eliminatorias parciales, una para cada bloque, de modo que el alumno que supere alguna de ellas habrá aprobado el bloque correspondiente de cara a los exámenes finales de mayo/julio. La parte de PROBABILIDAD representa el 40% de la nota final, y el otro bloque de la materia (Estadística Descriptiva-Inferencia Estadística) representa el 60% de la nota final. Para obtener la calificación de NO presentado en mayo, los alumnos no se podrán haber presentado a ninguna prueba parcial eliminatoria ni al examen oficial de dicha convocatoria. Para obtener la calificación de NO presentado en julio, los alumnos no se podrán haber presentado al examen final de esa convocatoria. Además, se podrá valorar la asistencia y participación en los seminarios, tutorías, clases prácticas, etc. pudiendo aumentar hasta un punto el valor de la calificación final. Todas las observaciones previas son aplicables a los estudiantes a tiempo parcial y/o con dispensa académica.

Básica
	• ARRIAZA GÓMEZ, A.J. (2008) Estadística básica con R y R-Commander . Servicio PublicacionesUCA. • BEHAR GUTIÉRREZ, R. y GRIMA CINTAS, P. (2010). 55 respuestas a dudas típicas de estadística. 2a Ed. Díaz de Santos, Madrid. • CAMPOS ARANDA, M. (2011). Más de 777 preguntas de Bioestadística y sus respuestas . Murcia, DM. • CAO ABAD, R. y otros (2001). Introducción a la estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide. • DE LA HORRA NAVARRO, J. (2001). Estadística Aplicada. 2ª Edición. Díaz de Santos. • GONICK, L. Y SMITH, W. (2001). A estatística ¡en caricaturas!. SGAPEIO. • MARTÍN, A. A. Y LUNA, J. C. (1999). Bioestadística para las Ciencias de la Salud. 4ª Edición revisada. Ediciones Norma. • MILTON, J. S. (2001). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud.3ª edición. McGraw-Hill. • RIUS DÍAZ, F. y otros. (1999). Bioestadística: Métodos y Aplicaciones. Universidad de Málaga. • SAMUELS, M. L.; WITMER, J.A. Y SCHAFFNER, A. (2012). Fundamentos de estadística para las ciencias de la vida. 4ª edición. Pearson España • TOMEO PERUCHA V. y UÑA JUÁREZ I. (2003). Lecciones de Estadística Descriptiva. Paraninfo. • RIUS DÍAZ, F. y BARÓN LÓPEZ, F.J. (2005). Bioestadística. Thomson.
Complementária
	• BARÓ LLINAS, J. (1988). Estadística Descriptiva, Cálculo de probabilidades e Inferencia estadística (tres volúmenes). Ed. Parramón. • CANAVOS, G.C. (1989). Probabilidad y Estadística. Aplicaciones y métodos. MacGraw-Hill. • CUADRAS, C.M. y otros (1989). Ejercicios de Bioestadística. Editorial Universitaria de Barcelona. • HERNÁNDEZ, V. RAMOS, E. y YÁNEZ, I. (1995). Estadística I. ITIS. UNED. • DANIEL, W. W. (1991). Biostatistics. A Foundation for Analysis in the Health Sciences. J. Wiley. • FISHER, L.D. Y VAN BELL, G. (1993). Biostatistics. A Methodology for the Health Sciences. John Wiley & Sons. • JOHNSON, R. A. Y BAHTTACHARIYA, G. K. (1992). Statistical Principes and Methods. J. Wiley. • MANN, P. S. (1995). Introductory Statistics. J. Wiley & Sons, INC. • NAVIDI, W. (2006). Estadística para ingenieros y científicos. 1ª Edición, Mc Graw-Hill. • PAGANO, M. Y GAUVREAU, K. (2001). Fundamentos de Bioestadística. 2ª Edición. Math Learning. • PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, D. (1991). Estadística. Modelos y Métodos, 1. Fundamentos. Alianza Universidad. • QUESADA, V., ISIDORO, A. Y LÓPEZ, L. J. (1984). Curso y Ejercicios de Estadística. Alhambra Universidad. • ROSNER, B. (1990). Fundamentals of Biostatistics. PWS-KENT Publishing Company. • SOKAL, R.R. Y ROHLF, F.J. (1995). Biometry. The Principles and Practice of Statistics in Biological Research. 3ª Edición. W. H. Freeman and Company. • VIEDMA, J. A. (1976). Bioestadística (Métodos Estadísticos Aplicados a la Biología y Medicina). Ed. del autor. • ZAR, J.H. (1996). Biostatistical Analysis. Prentice Hall International Editions. RECURSOS WEB • BARÓN LÓPEZ, F.J. Bioestadística. https://www.bioestadistica.uma.es/baron/apuntes/clase/apuntes/pdf/bioestadistica-libro.pdf • SÁEZ CASTILLO, A.J. (2010). Métodos estadísticos con R y R Commander. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Saez-Castillo-RRCmdrv21.pdf • SEEFELD, K. Y LINDER, E. (2007). Statistics Using R with Biological Examples. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Seefeld_StatsRBio.pdf BLOGS Y REPOSITORIOS • https://365datascience.com/explainer-videos/#statistics Vídeos de corta duración que explican de forma intuitiva y gráfica conceptos básicos de Estadística Descriptiva, Cálculo de Probabilidades e Inferencia. Aunque están en inglés, bajo el vídeo se puede leer exactamente el texto del audio. • https://estadisticaorquestainstrumento.wordpress.com/ Curso de Estadística, escrito en un lenguaje sencillo y claro, por Jaume Llopis Pérez. • https://www.cienciasinseso.com/estadistica/ Los contenidos versan sobre temas metodológicos estadísticos generales, y están dirigidos a personal biosanitario y científico en general, de una forma amena y asequible al personal no especializado en estos temas. • https://www.fisterra.com/formacion/metodologia-investigacion/ Fisterra es un repositorio, producto de Elsevier, que proporciona a los profesionales relacionados con las ciencias de la salud un acceso facil y r´aápido a la información más rigurosa y de actualización constante. BASES DE DATOS • https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/datasets.html Bases de datos disponibles en paquetes de R. Se indica el nombre del paquete, el nombre del archivo de datos, nÚmero de observaciones y tipo de variables. Permite la descarga directa en formato CSV y doc. • https://stats.idre.ucla.edu/other/dae/ Bases de datos clasificadas por las diferentes tÉcnicas estadÍsticas para las que sirvieron de ejemplo. • http://www.statsci.org/data/first.html Ofrece ejemplos con datos reales de las técnicas estadísticas más básicas.