Una vez que los estudiantes tienen experiencia en la obtención de datos
biológicos y ambientales es importante que puedan formular hipótesis y
resolverlas por medio de técnicas de análisis de datos adecuadas. Para este
propósito se ha diseñado esta asignatura, que combina el cálculo de índices de
diversidad con el análisis exploratorio de datos, el ajuste de modelos
estadísticos adecuados para datos de distinta naturaleza, y la aplicación de
técnicas de análisis multivariante apropiadas para el análisis de datos de
comunidades biológicas.
A su vez se pretende que el alumno se familiarice con el entorno de trabajo R
y que se desenvuelva con soltura en el tratamiento y manejo de datos
biológicos.
Esta asignatura es fundamental para que el alumno se enfrente a la asignatura
102054 - Modelización de distribuciones con éxito.
Aprender a identificar los elementos relevantes relacionados directa o
indirectamente con el problema sujeto de estudio.
Aprender la utilidad especifíca de variables obtenidas mediante sensores
remotos.
Aprender a manejar datos espacialmente relacionados.
Conocer y saber utilizar en situaciones concretas los métodos estadísticos
básicos en el contexto de sistemas espacialmente relacionados.
Adquirir el hábito de contrastar los resultados obtenidos con los análisis
empleados, ya que la actual facilidad de uso de los programas estadísticos
hace que muchas veces se dé por bueno el primer resultado obtenido.
Aprender a planificar y completar estudios en los que ser combina el uso de
teledetección/SIG y estadística avanzada.
Alcanzar los conocimientos para enlazar dichas operaciones y construir,
conceptual y prácticamente, sistemas de análisis con el fin de resolver los
problemas más habituales que se puedan encontrar en el futuro, tanto
científica como profesionalmente.
Contextualización
Objetivos
Técnicas estadísticas
102053
2019-20
MÁSTER UNIVERSITARIO EN BIODIVERSIDAD EN ÁREAS TROPICALES Y SU CONSERVACIÓN
6
OBLIGATORIA
Cuatrimestral
Castellano
INTRODUCCIÓN A R: ¿Qué es R? ¿Cómo instalar R? CRAN y paquetes. Tipos de
objetos y la función str(). El menú de ayuda: Aprendiendo a ser
autosuficientes. Recomendaciones para organizar una sesión de trabajo.
Introducción a R-commander. Como leer datos en R. Funciones básicas para la manipulación
de datos. Como repetir un procedimiento con el comando 'for'. Gráficos en R.
Citando R en los trabajos científicos. Prácticas: importación de
datos a R, manipulación de datos y extracción de información resumen de una o
varias variables, bucles, implementación de distintos tipos de gráficos en
R.
DIVERSIDAD Y TODAS ESAS COSAS: Índices de diversidad: riqueza, índice de
Shannn-Weaver, índice de Simpson, la inversa de Simpson, números de
Hill. Rarefacción. Curvas de acumulación de especies. Diversidad beta: ¿cómo
son de distintas dos comunidades? Prácticas: cálculo de diversos índices
de diversidad a partir de una matriz de especies x sitios con datos de
abundancia y presencia/ausencia de especies. Cálculo de distancias en un
conjunto de comunidades biológicas.
ESTADÍSTICOS BÁSICOS Y MODELOS LINEALES: Estadísticos básicos: test
Chi-cuadrado, test de la t, correlación entre variables. Modelos lineales: regresión,
ANOVA y ANCOVA. Comprobación de los supuestos de los modelos: gráficos de los
residuos. Sumas de cuadrados de tipo I vs III. Multicolinealidad. Prácticas:
Relación entre variables morfométricas en el ciervo volante.
MODELOS LINEALES GENERALIZADOS: Introducción a los modelos lineales
generalizados (GLM). Selección de modelos con criterios de información: AIC,
BIC. Modelos poisson. Modelos binomiales de respuesta binaria y porcentual
(regresión logística). ¿Qué hacer cuándo hay sobre dispersión? Prácticas:
¿Qué variables determinan la riqueza de especies en comunidades bentónicas?
EXTENSIONES DE LA REGRESIÓN: Modelos lineales generalizados aditivos (GAM).
Introducción a los modelos mixtos. Prácticas: Utilización de datos satelitales
en estudios de biodiversidad.
ANÁLISIS MULTIVARIANTE: Análisis de componentes principales (PCA). Teoría
sobre análisis factorial. Extracción de factores y su interpretación. Uso
de estos factores en regresión. Análisis de ordenación directa e indirecta.
Escalamiento multidimensional no métrico (NMDS). Análisis de correspondencias canónicos
(CCA). Análisis de la varianza multivariado semipermutacional (PERMANOVA).
Test de Mantel. Prácticas: Explorando los patrones
de composición florística en comunidades de plantas leñosas de bosques
tropicales montanos.
CG1 - Adquirir conocimientos fundamentales y herramientas necesarias para la
investigación aplicada en el ámbito de la biodiversidad.
CG2 - Aprender el uso de nuevas tecnologías para afrontar los problemas
relacionados con la biodiversidad y su conservación en los países más diversos
del mundo.
CG3 - Poseer una visión integradora que permita una mejor comprensión de los
procesos que inciden en la pérdida de biodiversidad.
CG4 - Dominar habilidades para comunicar conocimientos y conclusiones a
públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin
ambigüedades.
CG5 - Elaborar proyectos con posibilidades de financiación tanto por
instituciones publicas como privadas.
CT3 - Desarrollar actitudes de ética y responsabilidad profesional, así́ como
el respeto a la diversidad cultural.
CT4 - Desarrollar la capacidad de síntesis, organización, argumentación y
análisis de la información.
CT5 - Aprender a trabajar en equipos multidisciplinares y asumir funciones de
liderazgo en trabajos colectivos.
CT6 - Aprender a diseñar y organizar el propio trabajo, fomentando la
iniciativa y el espíritu emprendedor.
CT7 - Capacidad de convivencia y trabajo en grupo en condiciones adversas.
CT8 - Organización de expediciones y trabajo de campo.
CT9 - Capacidad de comunicación con los actores sociales en el campo de la
conservación (comunidades indígenas, autoridades, investigadores, tomadores de
decisiones, propietarios de terrenos, etc.).
CE1 - Adquirir una formación especializada en el marco científico y técnico
del estudio de la biodiversidad en biotas tropicales.
CE3 - Dominar los conocimientos fundamentales y específicos para diseñar y
ejecutar proyectos profesionales y de investigación teniendo en cuenta el
contexto de los países en que se ejecutaría.
CE4 - Dominar los conocimientos fundamentales y específicos para diseñar y
ejecutar planes de uso y gestión del territorio que se integren en la
filosofía del desarrollo sostenible.
CE5 - Saber planificar y gestionar los usos de las biotas tropicales
asegurando su sostenibilidad ambiental, equilibrando los usos e intereses con
la preservación de sus características naturales.
CE6 - Adquirir los conocimientos fundamentales y específicos para desarrollar
su actividad profesional en el ámbito de la consultoría y asesoramiento a la
Administración y a las empresas.
AF1.- Clases teóricas y/o prácticas (40 horas - 100% presencialidad)
AF2.- Análisis de casos (2 horas - 10% presencialidad)
AF3.- Preparación de materiales (2 horas - 10% presencialidad)
AF4.- Trabajo autónomo (2 horas - 0% presencialidad)
AF5.- Realización de talleres prácticos (2 horas - 100% presencialidad)
AF8.- Tutorías (4 horas - 100% presencialidad)
Cada sesión se iniciará con una exposición por parte del profesor de los
objetivos formativos del tema, seguida del tema propiamente dicho. Esta parte se
hará vinculando los conceptos nuevos con los ya adquiridos por los alumnos. La
parte teórica y práctica se irán intercalando a lo largo de todo el curso.
Los alumnos tendrán que ir resolviendo al final de cada materia diferentes
casos de estudio en donde pondrán en práctica lo aprendido.
El trabajo personal consistirá en analizar datos reales presentados por el
profesor y relacionados con el estudio de la biodiversidad. También se
aceptarán datos propuestos por los alumnos.
El alumno presentará al profesor un breve proyecto de cómo analizará los
datos: hipótesis, métodos, datos necesarios, etc., y el desarrollo
de este análisis será el que presente para su evaluación.
SE1.- Evaluación del Trabajo Personal (ponderación mínima 30% y máxima 70%)
SE3.- Evaluación del Informe final (ponderación mínima 20% y máxima 40%)
SE4.- Evaluación de las presentaciones orales (ponderación mínima 30% y máxima
70%)
Profesor Responsable de la asignatura
Además de la bibliografía básica indicada más abajo se hará uso de otros
trabajos científicos publicados en revistas incluidas en la base de datos del
ISI como fuente de información más específica y actualizada, y apuntes propios
que el profesor le dará a los alumnos durante el curso.
Crawley, M.J. 2007. The R Book. Wiley.
Crawley, M.J. 2005. Statistics. An introduction using R. Wiley.
Dytham, C. 2004. Choosing and using statistics: a biologist's guide, 2nd ed.
Blackwell Science.
Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J.H. 2001. The elements of statistical
learning: Data mining, inference, and prediction. Springer-Verlag.
Legendre, P. & Legendre, L. 1998. Numerical ecology, 2nd ed. Elsevier.
Quinn, G.P. & Keough, M.J. 2002. Experimental design and data analysis for
biologists. Cambridge University Press, Cambridge.
Zar, J.H. 1999. Biostatistical analysis, 4th. ed. Prentice Hall.
Zuur, A.F., Ieno, E.N. & Smith, G.M. 2007. Analysing ecological data.
Springer, New York.
Zuur, A.F., Ieno, E.N., Walker, N.J., Saveliev, A.A. & Smith, G.M. 2009. Mixed
effects models and extensions in ecology with R. Springer, New York.
BIBLIOGRAFÍA ESPECIALIZADA
BIBLIOGRAFÍA GENERAL
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Para su plena validez debe estar sellado por la Secretaría de Estudiantes UIMP.
Descripción no definida
Cuatrimestral
Créditos ECTS: 6
Cayuela Delgado, Luis
Profesor Titular de Universidad (Área de biodiversidad y conservación)
Universidad Rey Juan Carlos (URJC)
Profesor Responsable de la asignatura