CURSO: APLICACIONES ESTADISTICAS SIGLA: AGL280 CREDITOS: 10 MODULOS: 03 CARACTER: MINIMO DISCIPLINA: AGRONOMIA I.DESCRIPCION Este curso dara enfasis en la comprension de la metodologia estadistica y en su correcta aplicacion en la resolucion de problemas reales del ambito agropecuario y forestal. Se desarrollaran aplicaciones de la metodologia y se complementara con el trabajo individual del alumno por medio de la realizacion de tareas, en las cuales se les presentaran problemas reales que tendran que ser resueltos con los conocimientos adquiridos. II.OBJETIVO Generales 1.Desarrollar la capacidad para interpretar y tomar decisiones en forma cuantitativa y estructurada de la informacion generada a partir de estudios experimentales y de observacion en el campo agronomico y forestal. 2.Combinar en un adecuado balance la ense?anza de la metodologia estadistica y la aplicacion de esta. 3.Adquirir conocimientos estadisticos que capaciten en la formulacion de hipotesis, coleccion de datos, analisis de la informacion e interpretacion de resultados. 4.Comprender el lenguaje estadistico de las publicaciones cientificas. Especificos 1.Comprender que los metodos estadisticos fueron desarrollados para las condiciones de un modelo ideal. 2.Conocer los elementos simples de analisis de datos para el caso de comparar tres o mas tratamientos o grupos. 3.Estudiar la idea de modelos para representar la naturaleza de los numeros y los procesos que los producen. 4.Examinar los modelos en detalle, desarrollando las herramientas requeridas para discutir el comportamiento de las observaciones. 5.Realizar comparaciones entre modelos alternativos que son propuestos para describir situaciones particulares. 6.Conocer y aplicar metodos que permitan estudiar la relacion lineal entre dos variables. 7.Aprender tecnicas de experimentacion que permiten incrementar la precision de la estimacion de los efectos o medias de tratamientos. 8.Adquirir una estrategia para enfrentar situaciones en que se requiera estudiar en forma simultanea la accion que ejercen dos o mas factores sobre una variable respuesta. 9.Comprender la gran cantidad de informacion contenida en la estructura factorial de tratamientos y la importancia que este tipo de modelos ha tenido en el conocimiento de los factores de la produccion en el ambiente agropecuario y forestal. III.CONTENIDOS 1.Introduccion al problema de comparar dos muestras. 1.1.Ejemplo de un experimento aleatorio y un estudio de observacion. 1.2.Conclusiones a partir de comparaciones estadisticas. 1.3.Seleccion de una muestra aleatoria y asignacion de los sujetos en un experimento. 1.4.Aplicaciones. 2.Metodos para comparar dos poblaciones con igual variacion. 2.1.El modelo propuesto para una comparacion formal. 2.2.El cuociente t de Student, intervalos de confianza y valores p. 2.3.Robustez de los intervalos de confianza y prueba de hipotesis con respecto a: falta de normalidad, desigualdad de varianzas y no independencia. 2.4.Temas relacionados (transformacion de datos). 2.5.Aplicaciones. 3.Metodos alternativos para comparar dos muestras. 3.1.Ejemplo de la aplicacion de una prueba de aleatorizacion para estudios experimentales. 3.2.Ejemplo de aplicacion de una prueba de permutacion para estudios de observacion. 4.Metodos para comparar mas de dos poblaciones con iguales varianzas. 4.1.Ejemplos para los casos de un estudio experimental y de un estudio de observacion. 4.2.El modelo propuesto para una comparacion formal. 4.3.La robustez de los intervalos de confianza y prueba de hipotesis con respecto a los supuestos clasicos. 4.4.Temas relacionados (efectos de tratamientos). 4.5.El analisis de varianza y la prueba de F como metodo inicial de comparacion de medias. 4.6.Comparacion multiple de medias (DMS protegido, tecnica de Bonferroni, intervalos de Tukey - Kramer). 4.7.Aplicaciones. 5.La naturaleza de los componentes de un modelo estadistico usado para describir los numeros provenientes de experimentos y de estudios de observacion. 5.1.Bondad de ajuste de los modelos estadisticos para representar la informacion. 5.2.Valores esperados de la informacion desde experimentos y combinaciones lineales de esta informacion. 5.3.Examen de la esperanza de las combinaciones lineales de medias. 5.4.Examen de los componentes de varianza a partir de estudios de observacion. 6.Relacion entre dos variables a partir de datos experimentales y de observacion. 6.1.Ejemplos de relaciones entre variables. 6.2.El modelo simple de regresion lineal. 6.3.Estimacion de la funcion de regresion y de la varianza de los terminos de error. 6.4.Inferencias acerca de los parametros de la regresion. 6.5.Temas relacionados (R- cuadrado: Coeficiente de Determinacion). 6.6.Coeficiente de correlacion, estimacion e inferencia. 6.7.Aplicaciones. 7.Relacion entre variables a partir de datos experimentales y de observacion. 7.1.Ejemplos de situaciones en que una variable respuesta es afectada por multiples variables predictoras. 7.2.Modelos de regresion multiple. 7.3.El modelo general de regresion multiple lineal en terminos matriciales. 7.4.Los coeficientes del modelo donde la respuesta es una combinacion lineal de variables no correlacionadas. 7.5.Los coeficientes del modelo donde la respuesta es una combinacion lineal de variables correlacionadas. 7.6.Subdivision de la suma de cuadrados de la variable respuesta. 7.7.Comparacion de modelos lineales alternativos y cuantificacion de la concordancia entre valores observados y pronosticados. 7.8.Correlacion parcial y multiple. 7.9.Aplicaciones. 8.Aumento de la precision de resultados experimentales mediante el uso de dise?os. 8.1.Principios basicos de experimentacion. 8.2.Dise?os experimentales basicos. 8.3.Dise?o completamente al azar: planeamiento, analisis, interpretacion e inferencias. 8.4.Dise?o bloques completos al azar: planeamiento, analisis, interpretacion e inferencias. 8.5.Dise?o cuadrado latino: planeamiento, analisis, interpretacion e inferencias. 8.6.Aplicaciones. 9.Experimentos agronomicos. 9.1.Ejemplos de experimentos agronomicos. 9.2.Experimentacion factorial. 9.3.Concepto de efecto simple, efecto medio e interaccion de factores. 9.4.Experimento factorial de dos factores: analisis, interpretacion e inferencias. 9.5.Experimento factorial de tres factores: analisis, interpretacion e inferencias. 9.6.Dise?os especificos para estudiar estructuras factoriales de tratamientos. 9.7.Dise?o de parcelas divididas: planeamiento, analisis, interpretacion e inferencias. 9.8.Dise?o de bloques divididos: planeamiento, analisis, interpretacion e inferencias. 9.9.Aplicaciones. IV.METODOLOGIA -Clases expositivas. -Ayudantias. -Discusiones. V.EVALUACION -Interrogaciones. -Examen. -Controles. VI.BIBLIOGRAFIA Barrales, L. Aplicaciones estadisticas. Facultad de Agronomia e Ingenieria Forestal PUC, 2003, Apuntes mimeografiados. Lyman Ott, R. An introduction to statistical methods and data analysis, 4th edition. Duxbury Press, 1993. Petersen, Roger G. Agricultural Field Experiments: Design and Analysis. Marcel. Dekker Inc., 1994. PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE AGRONOMIA E INGENIERIA FORESTAL / NOVIEMBRE 2010