IDENTIFYING DATA 2021_22
Subject (*) ANÀLISI DE DADES I BIOESTADÍSTICA Code 17254105
Study programme
Grau en Enginyeria Biomèdica (2017)
Cycle 1r
Descriptors Credits Type Year Period Exam timetables and dates
6 Obligatòria Segon 1Q
Modality and teaching language
Department Eng. Electrònica, Elèctrica i Automàtica
Coordinator
RÀFOLS SOLER, PERE
E-mail eduard.llobet@urv.cat
pere.rafols@urv.cat
maria.garcia-altares@urv.cat
Lecturers
LLOBET VALERO, EDUARD
RÀFOLS SOLER, PERE
GARCIA-ALTARES PÉREZ, MARIA
Web
General description and relevant information
En aquesta assignatura les classes teòriques seran classes magistrals presencials. També seran presencials les classes de pràctiques. De tota manera, en funció de l'evolució de la situació creada per la COVID19, altres alternatives que es consideren per assegurar la docència seran:
La realització de classes magistrals mixtes amb horari programat, és a dir, una part de l’alumnat assistirà presencialment a l’aula i la resta d’estudiants seguiran la classe simultàniament per videoconferència. Pel que fa a les classes pràctiques, es virtualitzaran part dels laboratoris.

Competències
Type A Code Competences Specific
 CE9 Capacitat per aplicar tests estadístics i algoritmes d'anàlisi multivariant en dades clíniques, òmics, bioquímics i d'altres fonts
Type B Code Competences Transversal
Type C Code Competences Nuclear

Resultats d'aprenentage
Type A Code Learning outcomes
 CE9 Entén els conceptes bàsics d'estadística
Coneix els diferents tipus de distribucions de variables aleatòries
Aplica els models i algoritmes estadístics adequats en biologia
Coneix la teoria i l'estadística associada al disseny d'experiments (DOE)
Determina la certesa o probabilitat de les conclusions que es poden extreure de les dades, així com descartar ocurrències poc probables
Utilitza tècniques multivariants d'anàlisi de dades per a visualitzar tendències o possibles mesures errònies
És capaç d'aplicar tècniques de correlació de dades que permetin descobrir interrelacions entre diferents processos biològics
És capaç d'aplicar tècniques de fusió de característiques per obtenir conclusions holístiques sobre experiments amb moltes dades i / o variables
Coneix i aplica algoritmes multivariants o de reconeixement de patrons per a la predicció de variables a partir de les dades d'un experiment de laboratori
És capaç de calibrar tests de diagnòstic basats en tècniques multivariants, reconeixement de patrons, algoritmes d'intel·ligència artificial o aprenentatge màquina (machine learning).
Type B Code Learning outcomes
Type C Code Learning outcomes

Continguts
Topic Sub-topic
Introducció
Exploració de dades
Explorant relacions entre variables
Probabilitat
Variables Aleatòries i distribucions de probabilitat
Estimació
Test d'hipòtesis
Inferència estadística sobre la relació entre dues variables
Anàlisi de la variància (ANOVA)
Anàlisi de Variables Categòriques
Anàlisi de Regressió
Anàlisi de clusters
Anàlisi Bayesiana
Anàlisi multivariant de dades mitjançant xarxes neurals

Planificació
Methodologies  ::  Tests
  Competences (*) Class hours
Hours outside the classroom
(**) Total hours
Activitats Introductòries
1 0 1
Sessió Magistral
CE9
28 42 70
Pràctiques a laboratoris
CE9
22 36 58
Pràctiques a través de TIC
CE9
8 12 20
Atenció personalitzada
1 0 1
 
 
(*) On e-learning, hours of virtual attendance of the teacher.
(**) The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Metodologies
Methodologies
  Description
Activitats Introductòries Activitat descriptiva de l'assignatura i de l'organització del curs
Sessió Magistral Explicació a l'aula dels continguts teòrics de l'assignatura
Pràctiques a laboratoris Realització de d'anàlisis estadístics en l'àmbit d'enginyeria biomèdica, emprant les eines descrites en les classes magistrals.
Pràctiques a través de TIC Utilització de programaris i entorns com Matlab i R per a realitzar anàlisi estadístic i tractament de dades en el context d'enginyeria biomèdica.
Atenció personalitzada Realització de consultes amb els professors de l'assignatura.

Atenció personalitzada
Description
Es recomana emprar de manera periòdica les hores de consultes dels professors per resoldre dubtes o tractar qualsevol aspecte relacionat amb l'assignatura.

Avaluació
Methodologies Competences Description Weight        
Sessió Magistral
CE9
Resolució de 2 proves parcials consistents en tests amb respostes objectives.

35




Pràctiques a laboratoris
CE9
Resolució de les pràctiques en el laboratori. Realització d'informes de les pràctiques 20
Pràctiques a través de TIC
CE9
Aprenentatge de la utilització de Matlab i R en el context d'enginyeria biomèdica 0
Others  

Examen final amb part relacionada amb la teoria i problemes associats i part de l'examen relacionat amb les pràctiques

45
 
Other comments and second exam session

Cal aprovar les pràctiques per superar l'assignatura.
Els estudiants que no hagin superat les pràctiques de laboratori en la fase d'avaluació continuada, tindran dret a un examen de segona convocatòria.L'examen de segona convocatòria consistirà en la resolució d'un text amb preguntes objectives i la resolució de problemes (70% del valor de l'assignatura).


Fonts d'informació

Bàsica Babak Shahbaba, Biostatistics with R: An Introduction to Statistics Through Biological Data, DOI 10.1007/978-1-4614-13, Springer, 2012
Wayne W. Daniel, Biostatistics: Basic concepts and Methodology for the Heath Sciences, ISBN: 978-0-470-41333-3, Wiley, 2010

La bibliografia complementària s'anunciarà en la presentació del curs.

Complementària

Recomanacions


Subjects that it is recommended to have taken before
FONAMENTS DE PROGRAMACIÓ/17254001
ANÀLISI MATEMÀTICA/17254006
ÀLGEBRA LINEAL/17254007
 
Other comments
Les assignatures del mateix àmbit que en continuen el temari en semestres posteriors són: - Tractament digital de biosenyals - Processament d'imatges biomèdiques - Tecnologies òmiques i tractament de dades - Biologia computacional i analítica de dades biomèdiques
(*)The teaching guide is the document in which the URV publishes the information about all its courses. It is a public document and cannot be modified. Only in exceptional cases can it be revised by the competent agent or duly revised so that it is in line with current legislation.