DATOS IDENTIFICATIVOS 2018_19
Asignatura (*) INFORMÁTICA Y ESTADÍSTICA APLICADAS A LA ARQUEOLOGÍA Código 12645101
Titulación
Arqueología del Cuaternario y Evolución Humana (2010)
 Ciclo 2º
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Periodo
5 Obligatoria Primer AN
Lengua de impartición
Anglès
Departamento Historia e Historia del Arte
Coordinador/a
LORENZO MERINO, CARLOS
 Correo-e sergio.lozano@urv.cat
carlos.lorenzo@urv.cat
Profesores/as
LOZANO PÉREZ, SERGIO
LORENZO MERINO, CARLOS
Web http://moodle.urv.cat
Descripción general e información relevante Comprender la utilidad de los diversos ámbitos de la Estadistica para la elaboración de estudios arqueológicos. Dotar al estudiante del máster de conceptos bàsicos de herramientas informáticas para poder aplicar diferentes métodos estadísticos necesarios para desarrollar su labor científica y profesional.

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
  Comun
  AC1 Evaluar la información actualizada en los diferentes campos de investigación.
  AC2 Tener capacidad de decisión analítica.
  AC3 Conducir protocolos de análisis técnico.
  AC5 Planificar la intervención arqueológica de prospección y excavación.
  AC7 Capacitarse en el tratamiento y registro de datos.
  AC9 Planificar proyectos de investigación.
  AC11 Tener capacidad de investigación, generación de paradigma y demostración.
Tipo B Código Competencias Transversales
  Comun
  BC1 Aprender a aprender.
  BC2 Resolver problemas complejos en contextos multidisciplinares relacionados con el campo de estudio.
  BC3 Aplicar pensamiento crítico, lógico y creativo, en la vanguardia del campo de estudio, en un contexto de investigación.
  BC8 Gestionar proyectos técnicos y de investigación o innovación
Tipo C Código Competencias Nucleares
  Comun
  CC1 Dominar en un nivel intermedio una lengua extranjera, preferentemente el inglés.
  CC2 Utilizar de manera avanzada las tecnologías de la información y la comunicación.
  CC3 Gestionar la información y el conocimiento.

Objetivos de aprendizaje
Objetivos Competencias
OE1.- Aplicar correctament l’estadística descriptiva en situacions concretes. AC2
AC3
AC7
AC9
AC11
 BC1
BC2
BC3
BC8
 CC1
CC2
CC3
OE2.- Determinar els tractaments de dades particulars. AC1
AC2
AC3
AC7
AC9
AC11
 BC1
BC3
BC8
 CC1
CC2
CC3
OE3.- Distingir els aspectes més destacats de la teoria de mostreig. AC2
AC3
AC5
AC7
AC9
AC11
 BC1
BC3
BC8
 CC1
CC2
CC3
OE4.- Formular correctament les probabilitats d’esdeveniments concrets. AC2
AC3
AC5
AC7
AC9
AC11
 BC1
BC2
BC8
 CC1
CC2
CC3
OE5.- Comprendre la distribució normal en casos pràctics i l'us dels intervals de confiança. AC2
AC3
AC7
AC11
 BC1
 CC1
CC2
CC3
OE6.- Adquirir el domini com eina de les proves de contrast. AC2
AC3
AC7
AC11
 BC1
BC2
BC3
 CC1
CC2
CC3
OE7.- Avaluar els resultats obtinguts amb anàlisi multivariant. AC2
AC3
AC7
AC11
 BC2
 CC1
CC2
CC3

Contenidos
tema Subtema
1. Introducción. - Tipos de datos.
- Tablas y representaciones gráficas.
- Software para análisis estadístico.
2. La Estadística descriptiva.

 - Estadística descriptiva.
- Tratamiento de datos.
- Teoría de muestreo.
- Probabilidad.
- Distribución Normal.
3. Probabilidades y distribuciones. - Probabilidad.
- Distribución Normal.
4. Tests de hipótesis.
 - Intervalos de confianza.
- Contrastes a partir de los intervalos.
- Prueba de la Ji-cuadrado.
- Otros tests de contraste.
5. Análisis bivariante.
 - Análisis de la varianza.
- Correlación.
- Regresión.
6. Medidas de distancia y dendograma.
 - Medidas de similitud.
- Métodos de clusteres.
7. Análisis multivariante. - Análisis factorial y componentes principales.
- Análisis de correspondencia.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Competencias (*) Horas en clase Horas fuera de clase (**) Horas totales
Actividades introductorias
1 2 3
 
Sesión magistral
16 10 26
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria
29 15 44
Estudios previos
0 8 8
Trabajos
0 40 40
 
Atención personalizada
4 0 4
 
 
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías
  descripción
Actividades introductorias Historia de las aplicaciones estadísticas e informáticas a la arqueología de la evolución humana.
Sesión magistral Presentación, discusión y análisis de las aplicaciones estadísticas e informáticas a la arqueología de la evolución humana.
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria El alumno debe resolver en el aula las cuestiones prácticas que se propondrán durante el curso.
El alumno debe resolver las prácticas propuestas en grupo.
Estudios previos El alumno ha de preparar, para cada sesión, los contenidos teóricos a partir del material cedido.
Trabajos Presentación de un trabajo individual sobre un problema estadístico propuesto por el profesor del ámbito de la prehistoria.
Atención personalizada Seguimiento de la comprensión de los conceptos impartidos en las clases teóricas.

Atención personalizada
 
Atención personalizada
descripción
1.- Valorar la aportación individual a la participación de los trabajos en grupo. 2.- Detectar las dudas de los contenidos, para poder corregirlos. 3.- Fomentar la búsqueda de información y la valoración crítica de la información encontrada. 4.- Fomentar el uso de nuevas tecnologías y la búsqueda de nuevas aplicaciones en la arqueología. 5.- Capacitar al alumno de la habilidad para elegir la herramienta adecuada al problema concreto. 6.- Dotar al alumno de una capacidad crítica a la hora de evaluar los resultados obtenidos de la investigación computacional. 7.- Dotar de herramientas para el autoaprendizaje en el área de la estadística.

Evaluación
  descripción Peso
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria Resolución de problemas planteados en el aula y seguimiento de las clases. 20%
Trabajos Trabajo individual de resolución de un problema estadístico concreto. 80%
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Se sigue el modelo de evaluación continua. La resolución de los problemas planteados en el aula y seguimiento de las clases puntuarán 20% de la calificación. El trabajo personal tendrá el 80% de peso de la asignatura.

Fuentes de información

Básica

Bibliografia general:

- Banning, E.B. (2002). The Archaeologist's Laboratory: The Analysis of Archaeological Data. New York: Kluwer Academic Publishers.

- Baxter, M.J. (1994). Exploratory Multivariate Analysis in Archaeology. Edinburgh: Edinburgh University Press.

- Buck, C.E., Cavanagh, W.G. & Litton, C.D. (1996). Bayesian approach to interpreting archaeological data. Statistics in Practice. Wiley.

- Drennan, R.D. (1996). Statistics for Archaeologists: A Commonsense Approach. New York: Plenum.

- Fletcher, M. & Lock, G.R. (1991). Digging numbers. Elementary statistics for Archaeologists. Oxford: Institute of Archaeology. [2nd edition 2005] (*)

- Haining, R. (2003). Spatial Data Analysis: Theory and Practice. Cambridge: Cambridge University Press.

- Martínez-González, M.A., de Irala, J. & Faulin Fajardo, F.J. (2006). Bioestadística amigable 2ª Edición. Madrid: Ed. Díaz de Santos.(*)

-Orton, C. (1980). Mathematics in Archaeology. London: Collins.

- Shennan, S. (1988). Quantifying Archaeology. Edinburgh: Edinburgh University Press.[2nd edition 1997] (*)

- Shennan, S. (1992). Arqueología cuantitativa. Crítica Arqueología. Barcelona: Ed. Crítica.

- Sokal, R.R. & Rohlf, J. (2002). Introducción a la Bioestadística. Barcelona: Ed. Reverté.

- Sokal, R.R. & Rohlf, J. (2003). Biometry. The principles and practice of statistics in biological research - Third Edition. New York: W.H. Freeman and Company.

- Spiegel, M.R. (2001). Estadística (Segunda Edición). Madrid: McGraw-Hill.

(*) Especialmente recomendados.
Complementaria

Recomendaciones
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.