- UNIVERSIDAD AUTONOMA DE TAMAULIPAS

Transcripción

1 R-RS Rev. 2 - UNIVERSIDAD AUTONOMA DE TAMAULIPAS UNIDAD ACADEMICA MULTIDISCIPLINARIA REYNOSA-AZTLAN NOMBRE DE LA CARRERA Maestría en Ciencias y Tecnología de Alimentos NOMBRE DE LA ASIGNATURA Bioestadística y Diseño de Experimentos PROGRAMA DE ESTUDIOS LUGAR Y FECHA CD. REYNOSA, TAMPS. AGOSTO, 2015

2 DATOS REFERENCIALES NUCLEO DE PERIODO CLAVE CREDITOS CARGA H O R A S FORMACION HORARIA CONDUCIDAS DE TRABAJO POR PROFESOR INDEPENDIENTES DEL ALUMNO Formativa ANTECEDENTE CONSECUENTE ASIGNATURAS Ninguna Ninguna DESCRIPCION GENERAL DE LA ASIGNATURA El curso de bioestadística y diseño de experimentos es de carácter fundamental en la formación de los alumnos de la maestría en ciencia y tecnología de alimentos ya que se estudian los fundamentos de los fenómenos fisicoquímicos y su relación con los cambios que ocurren durante el procesamiento almacenamiento de los alimentos. INTENCION EDUCATIVA Que el estudiante sea capaz de: Comprender la metodología del diseño de experimentos como un componente importante en la investigación científica. Comprender el procedimiento de modelación estadística y el análisis y la evaluación de los modelos propuestos. Conocer los procedimientos de optimización para encontrar las regiones óptimas de operación de proceso. OBJETIVO(S) GENERAL (ES) Proporcionar elementos básicos para desarrollar experimentos eficientes en el uso de recursos para contestar a preguntas efectivas en aspectos científicos y tecnológicos del área de alimentos.

3 UNIDADES CONTENIDOS TEMATICOS OBJETIVOS PARTICULARES Unidad 1 Principios básicos del diseño estadístico de experimentos 1.1. Lógica del diseño experimental Razonamiento estadístico inferencial Algunas definiciones importantes Control del error experimental Exactitud de técnicas experimentales El alumno aprenderá la importancia de la estadística como herramienta de apoyo en el análisis de datos y toma de decisiones. Unidad 2 Unidad 3 Unidad 4 Diseños con un factor completamente aleatorizado 2.1. Diseño completamente aleatorizado Tabla de Análisis de Varianza (ANOVA) Comparaciones múltiples Contrastes ortogonales Estudiando los supuestos del modelo Reglas de cálculo de esperanzas de sumas de cuadrados medios Modelo de efectos aleatorios. Diseños con un factor con restricciones en su aleatorización 3.1. Concepto de bloqueo Diseño de un factor completamente aleatorizado en bloques Cuadro latino Cuadro grecolatino. Introducción a los diseños factoriales 4.1. Diseño factorial con k factores y 2 niveles (2k) Diseños factoriales 22 y Diseño factorial general 2k Una sola repetición del diseño 2k Diseños de Plackett-Burman Diseño factorial 3k Experimento factorial general. El alumno aprenderá la aplicación y análisis de los diseños con un factor aleatorizado. Del alumno aprenderá la importancia y aplicación de los diseños factoriales para la planeación de experimentos y el análisis de datos. El alumno aprenderá la importancia y aplicación de los diseños factoriales fraccionados para la planeación de experimentos y análisis de datos.

4 Unidad 5 Unidad 6 Metodología de superficie de respuesta 5.1. Procedimiento general de la MSR Diseño de experimentos apropiados para la MSR Diseños de primer orden Diseños de segundo orden Propiedades estadísticas de los diseños Ejemplos de diseños Optimización discreta Estimación de modelos Estrategia de modelación Procedimiento de estimación de parámetros del modelo Estimación de modelos de primer y segundo orden Falta de ajuste en un modelo Ejemplos y análisis de modelación Métodos de optimización del proceso Escalamiento ascendente Análisis canónico y análisis de cordillera Respuesta múltiple. (Usando el método gráfico, función de respuesta generalizada, respuesta dual) Aplicaciones de la MSR. Diseño en parcelas divididas 6.1. Concepto de parcela dividida Concepto de mediciones repetidas Modelos estadísticos Análisis de varianza. El alumno aprenderá la importancia y aplicación de la metodología de superficies de respuestas para la planeación de experimentos y análisis de datos. El alumno aprenderá la importancia y aplicación de los diseños de parcelas divididas para la planeación de experimentos y el análisis de datos.

5 SECUENCIA ESTRATEGIAS DE EVALUACION 1-6 Estrategias de aprendizaje del trabajo conducido por el profesor: Exposición dirigida por el profesor Lectura de artículos científicos Exposición de casos de estudio Estrategias de aprendizaje del trabajo independiente Exposición dirigida por el alumno Elaboración de esquemas Tareas De acuerdo a los siguientes criterios de evaluación: Examen..50% Tareas.30% Exposición individual 20% Contar con el 80% de asistencia para acreditar el programa. BASICA Santabarvara J; Rubio E., Feja C. Martinez T (2015). Manual de bioestadística aplicada con IBM SPSS. Editorial Andavira. Madrid A. (2015). Tecnología de la congelación de alimentos. Editorial AVM Ediciones. Rius F. (2014). Bioestadística. Editorial Paraninfo. 2ª edición. De la Rosa C (2014). Bioestadística. Editorial Manual Moderno. 3ra edición. García García José A. (2014). Metodología de la investigación. Editorial Mc Graw Hill. 2ª edición. Casp A. (2014). Tecnología de los alimentos de origen vegetal (Vol. I y II). Editorial Sintesis. B I B L I O G R A F I A COMPLEMETARIA Ordoñez J. (2014). Tecnología de los alimentos de origen animal (Volumen I). Editorial Sintesis. Diaz-Parraño S. (2014). Bioestadística aplicada con SPSS. Editorial Fund. Universidad San Pablo Gutiérrez H; De la Vara H. (2012). Análisis y diseño de experimentos. Editorial Mc Graw Hill. 2ª edición. Blair. (2008). Bioestadistica. Editorial Pearson. 1ª edición. Celis de la Rosa, Alfredo de Jesus. (2008). Bioestadística. Editorial Manual moderno. 2ª Edición

6 NOMBRE Dr. Francisco Vázquez Nava, Dra. Martha Beatriz Ramírez Rosas, Dr. Juan Miguel Andrade Jiménez COMISION ELABORADORA FACULTAD O UNIDAD DE ADSCRIPCION Universidad Autónoma de Tamaulipas, Unidad Académica Multidisciplinaria Reynosa-Aztlán.