Datos ecológicos y modelado estadístico
De Mendoza CONICET
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En la primera semana se dará una introducción (comprimida) a los modelos estadísticos para el análisis de datos ecológicos, enfocándonos en la estimación de máxima verosimilitud. Se cubrirán análisis exploratorios gráficos de datos, introducción/recordatorio de funciones matemáticas y distribuciones de probabilidad, inferencia de verosimilitud, y técnicas de optimización. | En la primera semana se dará una introducción (comprimida) a los modelos estadísticos para el análisis de datos ecológicos, enfocándonos en la estimación de máxima verosimilitud. Se cubrirán análisis exploratorios gráficos de datos, introducción/recordatorio de funciones matemáticas y distribuciones de probabilidad, inferencia de verosimilitud, y técnicas de optimización. | ||
En la segunda semana nos enfocaremos en proyectos en grupo; todos los estudiantes contribuirán con ideas de proyectos y se elegirán entre estas ideas para formar grupos para proyectos de 3-4 estudiantes. En esta semana también se incluirá material sobre tópicos alternativos/avanzados, basado en la preferencia de los estudiantes. | En la segunda semana nos enfocaremos en proyectos en grupo; todos los estudiantes contribuirán con ideas de proyectos y se elegirán entre estas ideas para formar grupos para proyectos de 3-4 estudiantes. En esta semana también se incluirá material sobre tópicos alternativos/avanzados, basado en la preferencia de los estudiantes. | ||
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Revisión de 18:43 3 abr 2009
Contenido |
Docentes
Dr. Benjamin M. Bolker, University of Florida www.zoo.ufl.edu/bolker/
Contenidos
Introducción al los modelos estadísticos de sistemas ecológicos en R. Cubre: 1. ingreso de datos y manipulación 2. análisis de datos exploratorios 3. modelos estadísticos básicos 4. estimación de parámetros e inferencia utilizando un enfoque de máxima verosimilitud En la primera semana se dará una introducción (comprimida) a los modelos estadísticos para el análisis de datos ecológicos, enfocándonos en la estimación de máxima verosimilitud. Se cubrirán análisis exploratorios gráficos de datos, introducción/recordatorio de funciones matemáticas y distribuciones de probabilidad, inferencia de verosimilitud, y técnicas de optimización. En la segunda semana nos enfocaremos en proyectos en grupo; todos los estudiantes contribuirán con ideas de proyectos y se elegirán entre estas ideas para formar grupos para proyectos de 3-4 estudiantes. En esta semana también se incluirá material sobre tópicos alternativos/avanzados, basado en la preferencia de los estudiantes.
Modalidad
Curso teórico, con prácticas en computadora. De 80 hrs. de duración.
Nivel
Estudiantes de posgrado y estudiantes de grado avanzados.
Cupo
22 alumnos. Los alumnos del CCT CONICET Mendoza y del posgrado avalante tendrán prioridad para el curso.
Fechas y carga horaria
El curso se realizará entre el 29 de Junio y el 9 de julio. Tendrá una duración de 80 horas.
Modo de evaluación
Se espera que los estudiantes participen en clase, resuelvan ejercicios, y desarrollen y presenten proyectos en grupo.
Arancel
Becarios doctorales de CCT CONICET Mendoza y alumnos del posgrado avalante: $ 460.
Otros alumnos: $ 560.
Lugar de realización del curso
CCT CONICET Mendoza, Sede CRICYT, Av. Ruiz Leal s/n, 5500 Mendoza, Argentina.
Preinscripciones
Hasta el viernes 8 de mayo de 2009. Enviar curriculum vitae (máximo 3 páginas) y formulario de inscripción a Susana Heinrich (cursosav@mendoza-conicet.gov.ar). La selección de los alumnos preincriptos será realizada en base a los antecedentes presentados una vez cerrada la inscripción.