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Course description
  STATISTICS

Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2019-20

La asignatura Estadística tiene como objetivo capacitar al alumnado en el uso de las herramientas básicas del cálculo de probabilidades, de la estadística descriptiva y de la inferencia estadística para su aplicación en el ámbito de la salud.

El desarrollo de la asignatura permitirá que el alumno obtenga las aptitudes y habilidades necesarias para la recolección de información relacionada con las ciencias de la salud, la representación de la misma y su posterior análisis estadístico de una forma crítica y científica.

La asignatura se presenta de una forma autocontenida, pero es recomendable poseer una sólida base matemática preuniversitaria en relación a la teoría de conjuntos, el análisis combinatorio, el concepto de probabilidad y el cálculo integral básico.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees)

General Competences (CG)

  • CG7 : Resolver problemas con iniciativa, autonomía y creatividad en el ámbito de la ingeniería biomédica.

 

Specific Competences (CE)

  • CE18 : Conocer y saber aplicar técnicas estadísticas y de minería de datos para analizar información de salud.
  • CE38 : Ser capaz de resolver problemas de ingeniería biomédica aplicando conocimientos de estadística.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2019-20

  • Conocer la terminología básica de Estadística.
  • Utilizar los métodos estadísticos relacionados con el muestreo y la estadística descriptiva en el ámbito de la salud.
  • Ser capaz de analizar la información obtenida utilizando distintas técnicas con la ayuda de paquetes de software estadístico.
  • Aprender y saber utilizar las técnicas y métodos relacionados con el cálculo de probabilidades.
  • Comprender la información estadística, interpretarla y analizarla en el ámbito de la salud utilizando la inferencia estadística.
  • Interaccionar con eficacia con profesionales del ámbito de la salud en el contexto de la estadística.

 

 

General

Code: 33607
Lecturer responsible:
MONTOYO BOJO, JAVIER
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Area: SCIENCE OF COMPUTING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught