[Becarios-ifeva] Modelos lineales mixtos y generalizados con R

[Biometría II Exactas]

*Curso de postgrado: Modelos lineales mixtos y generalizados con R*
*Depto. de Ecología, Genética y Evolución*

Dirigido a: licenciados en Ciencias Biológicas y carreras afines

Requisitos: haber aprobado Biometría II o Análisis de la varianza y diseño
de experimentos o poseer conocimientos equivalentes. Conocimientos básicos
de R

Profesores a cargo: Adriana Pérez, Gerardo Cueto

Colaboradores: Julieta Filloy, María Soledad Fernández, Martín Graziano,
Adelia González Arzac, Laura Acion, Pablo Milla

Duración: 45 horas

Puntaje para el doctorado: 2 puntos

Fechas de dictado: jueves 2, viernes 3, martes 7, miércoles 8, viernes 10
de marzo de 9 a 17 hs y lunes 13 de marzo de 9 a 14 hs.

Modalidad: curso a desarrollarse en laboratorio de computación mediante el
uso del software R. Con evaluación final.

Arancel: $500. Exentos: alumnos inscriptos en doctorado de la UBA, docentes
de la FCEyN

Cupo: 30 alumnos

Prioridades: tendrán prioridad los estudiantes de doctorado de la FCEyN
admitidos

Pre-inscripción: los interesados deberán preinscribirse a través del
siguiente link:

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdAcnCkN5sANe1qmS8L
-iqxbqpOr7vhp0xpzZlgH3hTe9WuCw/viewform#start=openform

La pre-inscripción cierra el lunes 10 de febrero. El lunes 13 se se
informará a cada postulante vía correo electrónico si ha sido admitido en
el curso.

Fundamentación

Diseños desbalanceados, falta de independencia en las observaciones,
heterogeneidad en las varianzas, conteos o proporciones como variable
respuesta… En las investigaciones biológicas a menudo se generan datos que
no son susceptibles de ser analizados por métodos clásicos como el análisis
de la varianza debido al incumplimiento de los supuestos requeridos. Los
modelos lineales mixtos, de uso cada vez más difundido, constituyen una
generalización del modelo lineal tradicional, y permiten modelar
estructuras de datos desbalanceados, con variabilidad heterogénea, con
distribución no normal, correlacionados espacial o temporalmente y
vinculados a la presencia de factores aleatorios. En este taller se propone
el análisis de casos provenientes de la biología en el contexto de modelos
lineales mixtos mediante el uso del programa R.

 Programa analítico

1-       Introducción a los modelos lineales: Estimación por máxima
verosimilitud. Selección de modelos. Criterios informativos, prueba del
cociente de verosimilitud.
2-       Modelos lineales generales: distribución normal. Modelado de
varianzas.
3-       Modelos lineales generalizados: distribución de Poisson, Bernoulli
y binomial. Sobredispersión.
4-       Modelos con efectos aleatorios: diseños anidados y de medidas
repetidas. Componentes de varianza. Estructura de la matriz de covarianzas.

 Bibliografía

Zuur, A., Ieno, E.N., Walker, N., Saveliev, A.A., Smith, G.M. 2009. Mixed
Effects Models and Extensions in Ecology with R. Springer, New York.

Zuur AF, Hilbe JM and Ieno EN. 2013. Beginner's Guide to GLM and GLMM with
R . Highland   Statistics Ltd

Qian SS. 2009. Environmental and Ecological Statistics with R. Chapman &
Hall/CRC Applied Environmental Statistics

Pinheiro J.C., Bates D.M. 2004. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS.
Springer, New York.

Di Rienzo, J,  Macchiavelli, R., Casanoves, F.  2010. Modelos Mixtos en
InfoStat

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Docentes Biometría II
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