Interpretar les dades experimentals obtingudes en estudis de camp i/o laboratori en base als coneixements teòrics adquirits. Analitzar i sintetitzar la informació, i resoldre problemes. Utilitzar eines informàtiques. Aplicar els coneixements teòrics a la pràctica professional Entendre el llenguatge i les propostes d’altres especialistes Posar en context el problema que s’ha de resoldre, i tenir suficients recursos, habilitats i iniciativa per a resoldre’l. Aplicar els coneixements i les habilitats per resoldre problemes, en entorns nous o no familiars i en contextos amplis (o multidisciplinaris) relatius al medi ambient. Interpretar dades qualitativament Interpretar dades quantitativament Utilitzar eines informàtiques relatives a l’àmbit del medi ambient, incloent paquets estadístics, sistemes d’informació geogràfica, i altres. Entendre i sintetitzar un article científic
1. Introducció a l’anàlisi multivariable. 2. Models lineals i anàlisi de regressió múltiple. 3. Altres tècniques de regressió. Models lineals generalitzats. 4. Introducció als mètodes factorials. 5. Anàlisi de components principals. 6. Anàlisi de correspondències 7. Mètodes de classificació
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Total Anàlisi / estudi de casos 30,00 55,00 85,00 Total 30,00 55,00 85
Data analysis in community and landscape ecology (cop. 1995). Cambridge [etc.]: Cambridge University Press. Legendre, Pierre, Legendre, Louis (1998). Numerical ecology (2nd english ed.). Amsterdam [etc.]: Elsevier. Tabachnick, Barbara G., Fidell, Linda S. (cop. 2001). Using multivariate statistics (4th ed). Boston: Allyn and Bacon. Sokal, Robert R., Rohlf, F. James (1995). Biometry : the principles and practice of statistics in biological research (3rd ed.). New York: Freeman. Peña, Daniel (cop. 2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid [etc.]: McGraw-Hill. Aluja Banet, Tomàs, Morineau, Alain (1999). Aprender de los datos : el análisis de componentesprincipales : una aproximación desde el Data Mining. Barcelona: EUB. Greenacre, Michael J. (1993). Correspondence analysis in practice. London [etc.]: Academic Press. Pérez López, César (2005). Métodos estadísticos avanzados con SPSS. Madrid : Thomson.
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Anàlisi crítica dels mètodes estadístics utilitzats en articles científics que seran proporcionats als alumnes. Anàlisi estadística de dades reals. Treball d’aplicació de les metodologies objecte del curs a l’anàlisi de casos pràctics proposats pels alumnes. Exposició d’un seminari sobre l’aplicació de l’anàlisi estadística a articles o projectes de recerca. Presentació opcional d'altres treballs escrits.
Es consideraran totes les activitats d'avaluació proposades així com l'assistència i participació a l'aula. Criteris específics de la nota «No Presentat»:Qualsevol treball obligatori no presentat tindrà la qualificació de 0. Una qualificació final de NP (no presentat) s'obtindrà només quan l'alumne no participi en cap de les activitats d'avaluació.