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📅 Fechas: 12 al 16 de mayo de 2025
📍 Modalidad: Presencial | Lunes a viernes de 9 a 17 hs
📜 Acreditación: 40 horas | Requiere 80% asistencia, trabajo final y nota ≥ 7
Brindar al estudiantado los conceptos básicos y fundamentos teóricos de los Modelos Lineales Generalizados y Mixtos (MLGM), así como sus aplicaciones en diferentes áreas de investigación.
Licenciada en Ciencias Biológicas, Magister en manejo de vida silvestre y Doctora en Biología. Docente-Investigadora de UTN FRCH. JTP de Probabilidad y Estadística. Investigadora adjunta de CONICET. Temas de trabajo: Contribuciones de la naturaleza a las personas en Comarca VIRCh-Valdés; relaciones sociedad- naturaleza. Ecología espacial.
Licenciado en Ciencias Biológicas y Doctor en Biología. Investigador independiente de CONICET. Temas de trabajo: Ecología trófica del ensamble de peces y macroinvertebrados marinos de Patagonia central, implicancias para su manejo y conservación; Indicadores de cambio en la composición y funcionamiento de las comunidades ícticas marinas de Patagonia Central. Docente interino de la Facultad de Ciencias Naturales UNPSJB.
Limitaciones de la regresión lineal. Estructura general, supuestos y especificación correcta del modelo: normalidad, homecedasticidad, independencia. Exploración de datos, verificación de supuestos, alternativas.
Correlación temporal. Series temporales. Estructuras de autocorrelación. Correlación espacial. Detección de dependencia. Estructuras de autocorrelación espacial. Modelos con termino de autocorrelación: selección y verificación de supuestos. Interpretación de modelos.
Modelos lineales mixtos: componentes aleatorios como solución a heterogeneidad. Estructuras de varianza. Selección de modelos y verificación de supuestos.
Modelos Lineales, Generalizados: distribuciones no normales. Alternativas para distintos tipos de datos. Distribuciones de probabilidad la familia exponencial. Definición de Modelos lineales distribución, función predictora y relación entre esperanza y función predictora. Devianza y sobredispersion. Verificación del modelo.
Distintos tipos de dependencia: datos anidados, autocorrelación espacial y temporal. Estructura de datos anidados o jerárquicos. Método de análisis en dos etapas. Concepto y ventajas de Modelos Mixtos. Modelos de Intercepto y pendiente aleatoria. Correlaciones inducidas. Selección de modelos.
Modelos Lineales Generalizados Mixtos: datos dependientes y no normales. Ecuaciones de estimación generalizada y modelos lineales generalizados mixtos. Modelos generalizados de intercepto y pendiente aleatoria. Concepto, paquetes, como ajustar un modelo, simplificarlo y verificar supuestos.
Profesionales, estudiantes de posgrado, docentes e investigadores del sector público o privado de las diversas disciplinas que requieran de las herramientas aportadas. Graduados de una universidad reconocida, cuya carrera sea de 4 años o más de duración, o quienes posean certificado de título en trámite.
Este seminario está aprobado por Ordenanza 1711 de la UTN como Seminario de Actualización de Posgrado, no pertenece a carrera de Posgrado.
Las preinscripciones se realizan mediante el formulario y son obligatorias. La fecha límite para anotarse es 31 de marzo de 2025.
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📧 Consultas: posgrado@frch.utn.edu.ar