El Programa de Doctorado en Ciencias Agrarias y Ambientales organiza el curso «Modelos avanzados de regresión con R: más allá del modelo lineal (Segunda edición)», que cubre un gran espectro de problemas de investigación a tratar con métodos estadísticos de regresión. No se trata, por tanto, de un curso introductorio de R ni de técnicas básicas de Estadística y se tratarán datos de aplicación directa en diversos campos en los que se enmarcan los programas de doctorado de la Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad de Castilla-La Mancha.

En el curso se asume que los asistentes tienen formación previa en estadística a nivel de grado y máster, así como del uso básico del software estadístico R, aunque se facilitará material estilo “curso cero” para que los asistentes que lo requieran puedan refrescar sus conocimientos y empezar con solvencia las técnicas avanzadas, introducir la herramienta de entorno de trabajo y verificar el acceso a los datos a usar, instalación de programas a utilizar y chequeo de la actualización de sus versiones.

Contenido:

Partiendo del modelo de regresión lineal múltiple, se avanza hacia modelos que no se ajustan a las hipótesis de este modelo. Los modelos lineales generalizados para variables respuesta no continuas (recuentos, respuesta binaria). A continuación, los distintos modelos con efectos aleatorios (medidas repetidas, jerárquicos, etc.) y los modelos aditivos.

También se cubren técnicas de regresión robustas como la regresión ridge y la regresión PLS (partial least squares). Todo ello con el software estadístico R, desde la importación de datos y ajuste de modelos hasta la visualización y presentación de resultados, desde un enfoque aplicado y de investigación reproducible.

Interés de la actividad:

  • Aprender el uso eficiente de R para el tratamiento y visualización de datos.
  • Saber discernir el modelo más adecuado para explicar relaciones entre variables, y cómo aplicarlo.
  • Ajustar modelos, realizar diagnósticos, obtener resultados (tanto gráficos como numéricos) e interpretarlos.

Destinatarios:

Estudiantes de doctorado de la UCLM.

Profesorado:

El curso se impartirá por el profesor Dr. Emilio Lopez Cano del Data Science Laboratory (DSLAB) (http://www.datasciencelab.es) que está integrado en el Centro de Investigación para las Tecnologías Inteligentes de la Información y sus Aplicaciones de la Universidad Rey Juan Carlos. EL DSLAB realiza actividades de investigación y transferencia, incluyendo cursos en empresas e instituciones públicas sobre herramientas estadísticas y computacionales avanzadas.

Fechas de realización:

Duración total del curso: 12 h, repartidas en 3 sesiones más una breve sesión introductoria.

  • Sesión 0 (pruebas de conexión y resolución de dudas técnicas)
    Jueves 10 de Diciembre 2020 en horario de 12:00 a 12:30 h
    Sesión 1 (Preparación de datos. Modelos Lineales Generalizados)
    Viernes 11 de Diciembre 2020 en horario de 12:00 a 14:00 h y 18:00 a 20:00 h.
  • Sesión 2 (Modelos mixtos y aditivos)
    Lunes 14 de Diciembre 2020 en horario de 12:00 a 14:00 h y 18:00 a 20:00 h.
  • Sesión 3 (Regresión Ridge y Partial Least Squares (PLS))
    Martes 15 de Diciembre 2020 en horario de 12:00 a 14:00 h y 18:00 a 20:00 h.

Información y matrícula:

DANIEL MOYA NAVARRO
E.T.S. INGENIEROS AGRÓNOMOS Y MONTES AB
Daniel.Moya@uclm.es
Teléfono: +34967599200 ext. 2837