Se realizará un seguimiento continuado de la adquisición de conocimientos mediante el control de asistencia las clases, tanto teóricas como prácticas, la corrección de problemas resueltos por los estudiantes, y el nivel mostrado en el desarrollo de los seminarios.

Los exámenes oficiales de cada una de las dos oportunidades consistirán en la resolución de una serie cuestiones tipo test o de respuesta breve sobre la aplicación e interpretación de los métodos estudiados en la asignatura.

Para superar la asignatura (en cualquiera de las dos oportunidades, enero y julio), además del examen oficial, cada alumno tendrá que realizar uno o dos trabajos consistentes en la aplicación a algún caso práctico, proporcionado por los docentes, de algunas de las técnicas estadísticas estudiadas. La calificación obtenida en los trabajos se guardará a lo largo del presente curso académico. En el caso de no haber presentado el/los trabajo/s tutelado/s en la primera oportunidad, será requerido en la segunda oportunidad (julio). Los estudiantes a tiempo parcial y/o con dispensa académica deberán igualmente entregar este/estos trabajo/s.

En cualquier caso, superadas dichas pruebas, la calificación final podrá ser incrementada hasta en 1 punto (sobre 10) en base a los resultados del seguimiento continuado a lo largo del curso referido anteriormente.

En cualquiera de las dos oportunidades anuales figurará un NO PRESENTADO únicamente en aquellos casos en los que el alumnado no entregue los trabajos ni se presente al examen oficial.

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 B5 B6 B10
Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo para resolver problemas de forma efectiva.		B2 B3 B4 B5 B6 B10

Tema	Subtema
Modelos de Regresión Simple	Modelo de regresión lineal simple Otros modelos de regresión
Diseño y Análisis de Experimentos	Principios básicos. Planificación de un experimento Diseños cruzados básicos con una y varias fuentes de variación Diseños en bloques Diseños con efectos aleatorios Introducción al análisis de la covarianza
Introducción al Análisis Multivariante	Descripción de datos multivariantes Análisis de Componentes Principales Análisis de la Varianza Múltiple Análisis Discriminante Análisis de Conglomerados

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Trabajos tutelados	A21 A26 A30 B2 B3 B4 B5 B6 B10	4	10	14
Prácticas a través de TIC	A26 A30 B2 B3 B10	14	23.8	37.8
Solución de problemas	A26 B2 B3 B5 B10	5	9	14
Sesión magistral	A26 B2 B3 B6 B10	24	55.2	79.2
Prueba objetiva	A21 A26 A30 B2 B3 B4 B6 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
Trabajos tutelados	Los alumnos elaborarán uno o dos trabajos prácticos sobre aspectos relacionados con los distintos bloques temáticos. Los trabajos podrán ser defendidos en seminarios con fechas prefijadas de antemano.
Prácticas a través de TIC	Práctica en el Aula de Informática para introducir el uso de un paquete estadístico y la resolución de problemas a través del programa.
Solución de problemas	Resolución de problemas con el objetivo de que los estudiantes puedan ejercitarse en el manejo de las técnicas estadísticas.
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 los contenidos teóricos y prácticos de la materia consistente en preguntas cortas y/o en la resolución razonada de problemas.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Trabajos tutelados	A21 A26 A30 B2 B3 B4 B5 B6 B10	Aplicación de diversas técnicas Estadísticas a casos prácticos.	50
Prueba objetiva	A21 A26 A30 B2 B3 B4 B6 B10	Prueba para evaluar los conocimientos alcanzados.	50

Observaciones evaluación
Se realizará un seguimiento continuado de la adquisición de conocimientos mediante el control de asistencia las clases, tanto teóricas como prácticas, la corrección de problemas resueltos por los estudiantes, y el nivel mostrado en el desarrollo de los seminarios. Los exámenes oficiales de cada una de las dos oportunidades consistirán en la resolución de una serie cuestiones tipo test o de respuesta breve sobre la aplicación e interpretación de los métodos estudiados en la asignatura. Para superar la asignatura (en cualquiera de las dos oportunidades, enero y julio), además del examen oficial, cada alumno tendrá que realizar uno o dos trabajos consistentes en la aplicación a algún caso práctico, proporcionado por los docentes, de algunas de las técnicas estadísticas estudiadas. La calificación obtenida en los trabajos se guardará a lo largo del presente curso académico. En el caso de no haber presentado el/los trabajo/s tutelado/s en la primera oportunidad, será requerido en la segunda oportunidad (julio). Los estudiantes a tiempo parcial y/o con dispensa académica deberán igualmente entregar este/estos trabajo/s. En cualquier caso, superadas dichas pruebas, la calificación final podrá ser incrementada hasta en 1 punto (sobre 10) en base a los resultados del seguimiento continuado a lo largo del curso referido anteriormente. En cualquiera de las dos oportunidades anuales figurará un NO PRESENTADO únicamente en aquellos casos en los que el alumnado no entregue los trabajos ni se presente al examen oficial. Todas las observaciones previas son aplicables a los estudiantes a tiempo parcial y/o con dispensa académica.

Básica
	· Kuehl, R.O. (2001) Diseño de Experimentos.Principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. 2nded. Thomson Learning. · Milton, J.S. (2001). Estadística para Biología y Ciencias de la Salud , 3ª Edición,McGraw-Hill. · Montgomery, D.C. (2005) Design and Analysis of Experiments. 6thEdtition J. Wiley and Sons. · Peña, D. (2002). Análisis de DatosMultivariantes . McGraw-Hill.
Complementária
	·  Box, G.E.P., Hunter, W.G. & Hunter, J.S. (1978). Statistics for Experimenters. An introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. John Wiley & Sons, Inc.  ·  Cao,R. et al. (2001). Introducción a la Estadística y sus aplicaciones. Ed. Pirámide, Madrid.  ·  Dean, A. & Voss, D.  (1999) Design and Analysis of Experiments. Springer-Verlag, New York.  ·  Gibbons, J.D. & Chakraborti, S. (1992). Nonparametric Statistical Inference. 3rd ed. Marcel Dekker, New York (1992).  ·  Jobson, J.D. (1992). Applied Multivariate Analysis. Vol. II: Categorical and Multivariate Methods.  Springer Texts in Statistics, Springer-Verlag: New York.  ·  Martín Andrés, A. & De Dios Luna del Castillo, J. (1994). Bioestadística para las Ciencias de la Salud. 4ª Edición. Eds. NORMA S.A.  ·  Millard, S.P. & Neerchal, N.J. (2001) Environmental Statistics with S-Plus. Springer. CRC Press LLC.  ·  Prat, A., Tort-Martorell, X., Groma, P. & Pozueta, L. (1997). M’etodos estadísticos. Control y mejora de la calidad. Edicions UPC (Universitat Politécnica de Catalunya).  ·  Zar, J.H. (1996). Biostatiscal Analysis. 3rd. ed. Prentice Hall International.