El Grupo de Recursos Marinos y Pesquerías organiza un curso de regresión múltiple mediante la plataforma R.

Acerca del curso

El conocimiento y empleo de técnicas estadísticas multivariantes es fundamental para el análisis de los ecosistemas marinos y otros sistemas, que se ven influenciados por una gran cantidad de factores, tanto ambientales como biológicos. Este curso pretende acercar a técnicos e investigadores los conocimientos y herramientas necesarias para llevar a cabo este tipo de análisis.

Se pretende que los alumnos conozcan los modelos clásicos de regresión multivariante empleados con frecuencia en el ámbito de la Bioestadística para que los puedan utilizar en su ámbito laboral. En concreto el curso está centrado en modelos de regresión múltiples. Durante el mismo, se estudiarán los modelos lineales generalizados (GLM) y los modelos aditivos generalizados (GAM) como herramientas para predecir respuestas tanto para variables dependientes discretas como continuas, que pueden estar relacionadas de forma no lineal con las variables predictoras.

Destinatarios y requisitos

El curso sobre Modelos de Regresión Múltiple está dirigido a universitarios, investigadores y profesionales con conocimientos de estadística que deseen introducirse en el estudio de estas téscnicas de análisis estadístico para aplicarlas en su área de conocimiento y trabajo.

Para poder realizar el curso es necesario tener conociemientos de estadística básica y de la plataforma estadística R. Antes del curso se darán unas breves jornadas de repaso/aprendizaje como puesta a punto para el curso (más información).

Contenidos

CARGA LECTIVA: 20 horas

CONTENIDOS:
1. Modelos lineares generalizados (Generalized Linear Models-GLM) (6 horas).
  1. La teoría de los GLM.
    1. Familia exponencial de distribuciones: binomial, poisson y binomial negativa. Las funciones link canónicas.
    2. Estimación e inferencia.
    3. Comparación de modelos: contrastes de hipóteses.
    4. Bondad de ajuste.
  2. Los GLM con R.
  3. Ejercicios con R.
2. Modelos aditivos generalizados (Generalized Additive Models – GAM) (9 horas).
  1. Introducción a los métodos de suavización en regresión.
  2. La teoría de los GAM.
    1. Estimación e inferencia.
    2. Selección de los parámetros de suavizado.
    3. Comparación de modelos: contrastes de hipóteses.
    4. Bondad de ajuste.
  3. Los GAM con R.
    1. El paquete mgcv.
    2. Ejercicios para modelos con respuesta continua.
    3. Ejercicios para modelos con respuesta discreta: binomial, poisson y binomial negativa.
3. Modelos inflados en cero para datos de recuento (Zero Inflated models – ZI) (5 horas).
  1. Introducción a los modelos inflados en el cero.
    1. El concepto del exceso de ceros (zero-inflation).
    2. Principales aproximaciones: modelos condicionales y mixtos.
  2. La teoría de los ZI.
    1. Distribuciones: poisson (Zero Inflated Poisson – ZIP) y binomial negativa (Zero Inflated Negative Binomial – ZINB).
    2. Estimación e inferencia.
    3. Comparación de modelos.
    4. Bondad de ajuste.
  3. Los modelos ZIP y ZINB con R:
    1. El paquete pscl.
    2. El paquete gamlss.
    3. Ejercicios con R.

Fechas y horario

El curso se realizará en la Facultad de Ciencias (aula de informática Anexo) del 14 al 28 de Julio, los martes y jueves de 16.00-20.30 h:

Día 1: martes 14 de julio.
Día 2: jueves 16 de julio.
Día 3: martes 21 de julio.
Día 4: jueves 23 de julio.
Día 5: martes 28 de julio.

Información acerca de la inscripción.

Cómo llegar a la Facultad de Ciencias (A Coruña):
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