estadística iii - Licenciatura en Ciencias Genómicas

estadística iii - Licenciatura en Ciencias Genómicas

ESTADÍSTICA III
CLAVE ****
CUARTO SEMESTRE
CREDITOS: 10
ASIGNATURA OBLIGATORIA
HORAS POR CLASE
Teóricas: 2
Prácticas: 1
HORAS POR SEMANA
Teóricas: 4
Prácticas: 2
HORAS POR SEMESTRE
Teóricas: 64
Prácticas: 32
MODALIDAD:
CURSO-SEMINARIO
Asignatura precedente: Estadística II
Asignatura subsecuente: Computación I
Objetivos:
1. Que el alumno se familiarice con las técnicas estadísticas para diseñar e
implementar modelos que ayuden a describir el comportamiento de procesos
biológicos.
2. Que el alumno se familiarice con las técnicas estadísticas básicas de diseño y
análisis de experimentos.
Metodología de la enseñanza
Curso teórico-práctico. Exposición de los temas por parte del profesor, con la
participación activa de los estudiantes. Realización de ejercicios y exámenes por parte
de los estudiantes. El aspecto práctico consistirá en el entrenamiento en computadoras
para la resolución de problemas.
Evaluación del curso:
Exámenes teóricos. Participación en clase, tareas y práctica computacional.
Temario
1. Modelos
1.1.
¿Qué es un modelo?
97
1.2.
Principales tipos de modelos
1.3.
Una población estadística y las principales distribuciones de probabilidad
2. Estadística No Paramétrica
2.1.
Pruebas de bondad de ajuste
3. Modelos de Regresión Lineal
3.1.
Relaciones funcionales entre variables
3.2.
La elección de una relación funcional
3.3.
Ajuste de curvas
3.4.
Método de Mínimos cuadrados
3.5.
Correlación lineal
3.6.
Modelo de Regresión lineal simple
3.7.
Análisis de Varianza y pruebas de hipótesis
3.8.
Modelo de Regresión lineal múltiple.
3.9.
Pruebas de falta de ajuste.
3.10. Residuales.
3.11. Modelos no lineales.
3.12. Polinomios.
3.13. Regresión exponencial.
4. Aplicaciones Estadísticas en Genómica
4.1.
Estudios actuales de estadística en ciencias genómicas. Revisión y discusión
de diversos modelos y aplicaciones.
Bibliografía Básica
Se emplearán capítulos seleccionados de las siguientes fuentes:
1. Bluman, A. Elementary Statistics: a Step by Step Approach (4th Ed.). McGrawHill, 2000.
2. Fleiss, J. The Design and Analysis of Clinical Experiments. John Wiley &
Sons,1986.
3. Freund, J. Modern Elementary Statistics. Prentice Hall, 2000.
4. Glantz, S. and Slinker, B. Primer of Applied Regression and Analysis of
Variance. McGraw-Hill, 2000.
5. Glaser, A. High-Yield Biostatistics (High-Yield Series). Lippincott Williams &
Wilkins, 2001.
6. Hollander, M. and Wolfe, D. Nonparametric Statistical Methods. John Wiley &
Sons,1998.
98
7. Ingelfinger, J., Mosteller, F., Thibodeau, L. and Ware, J. Biostatistics in Clinical
Medicine. McGraw-Hill, 1993.
8. Reza, F. An Introduction to Information Theory. Dover, 1994.
9. Triola, M. Elementary Statistics (8th Ed.). Addison-Wesley Longman, 2000.
10. Triola, M. Student's Solutions Manual to Accompany Elementary Statistics.
Addison-Wesley Longman, 1997.
Bibliografía complementaria.
En el curso se emplearán adicionalmente capítulos de libros especializados, los cuales
podrán incluir los siguientes:
1. Ash, R. Information Theory. Dover, 1990.
2. Ben-Haim, Y. Information-Gap Decision Theory. Academic Press, 2001.
3. Bernstein, S. and Bernstein, R. Schaum's Outline of Theory and Problems of
Elements of Statistics I: Descriptive Statistics and Probability. McGraw-Hill,
1998.
4. Cover, T. and Thomas, J. Elements of Information Theory. John Wiley & Sons,
1990.
5. Chatfield, C. The Analysis of Time Series: An Introduction. CRC Press, 1999.
6. Chung, K. A Course in Probability Theory. Academic Press, 2000.
7. Gonick, L. and Smith, W. The Cartoon Guide to Statistics. HarperCollins
Publishers, 1993.
8. Gordon, H. Discrete Probability. Springer-Verlag, 1997.
9. Hsu, H. Schaum's Outline of Probability, Random Variables, and Random
Processes. McGraw-Hill, 1996.
10. Huff, D. and Geis, I. How to Lie with Statistics. W. W. Norton & Co., Inc., 1993.
11. Isaac, R. The Pleasures of Probability. Springer-Verlag, 1995.
12. Jaisingh, L. Statistics for the Utterly Confused. McGraw-Hill, 2000.
13. Karlin, S. and Taylor, H. A First Course in Stochastic Processes. Academic Press,
1990.
14. Karr, A. Olkin, I. and Feinberg, S. Probability. Springer-Verlag, 1993.
15. Khinchin, A. Mathematical Foundations of Information Theory. Dover, 1990.
16. Klugman, S., Willmot, G., Panjer, H. and Venter, G. Loss Models: from Data to
Decisions. John Wiley & Sons,1998.
17. Kotz, S. and Johnson, N. Breakthroughs in Statistics: Foundations and Basic
Theory, vol. 1. Springer-Verlag,1993.
18. Kullback, S. Information Theory and Statistics. Dover, 1997.
19. Lange, K., Dietz, K., Krickeberg, K., Singer, B. and Gail, M. Mathematical and
Statistical Methods for Genetic Analysis. Springer-Verlag, 1997.
20. Mackay, D. Information Theory, Inference and Learning Algorithms. Cambridge
University Press, 2001.
21. Michalewicz, Z. and Fogel, D. How to Solve It: Modern Heuristics. Springer-Verlag,
1999.
22. Montgomery, D. Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, 1997.
23. Motulsky, H. Intuitive Biostatistics. Oxford University Press, 1995.
99
24. Munro, B. Statistical Methods for Health Care Research. Lippincott Williams &
Wilkins, 2000.
25. Pelham, G., Hunter, W. and Hunter, J. Statistics for Experimenters: An
Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building. John Wiley &
Sons,1978.
26. Pett, M. Nonparametric Statistics for Health Care Research: Statistics for Small
Samples and Unusual Distributions. SAGE Publications. 1997
27. Ross, S. An Introduction to Probability Models. Harcourt Science Co., 2000.
28. Salkind, N. Statistics for People Who (Think They) Hate Statistics. Sage
Publications, 2001.
29. Shannon, C. E. and Sloane, N. J. Claude Elwood Shannon: Collected Papers.
John Wiley& Sons-IEEE Press, 1995.
30. Skiena, S. Calculated Bets: Computers, Gambling, and Mathematical Modeling
to Win. Cambridge University Press, 2001.
31. Sokal, R. and Rohlf, F. Biometry: The Principles and Practice of Statistics in
Biological Research. W. H. Freeman Co., 1990.
32. Spiegel, M., Schiller, J. and Srinivasan, A. Schaum's Outline of Probability and
Statistics (2nd Ed.). McGraw-Hill, 2000.
33. Stake, R. The Art of Case Study Research. SAGE Publications, 1995.
34. Stephens, L. Schaum's Outline of Beginning Statistics. McGraw-Hill, 1997.
35. Von Collani, E. and Drager, K. Binomial Distribution Handbook. Birkhauser Boston
Press, 2000.
36. Wheeler, D. and Lyday, R. Evaluating The Measurement Process. S P C Press,
1989.
Perfil profesiográfico.
Dada la actualidad y profundidad que se desea en cada una de las asignaturas del
programa, se emplearán preferentemente investigadores con doctorado, que laboren en
temas relacionados a la asignatura. En casos particulares, el Comité Académico podrá
autorizar la participación de estudiantes doctorales avanzados o de profesores con
experiencia en la temática de la asignatura.
100