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Domina de forma práctica y sencilla las principales técnicas de Diseños Experimentales con R para el Estudio Ambiental
Domina de forma práctica y sencilla las principales técnicas de Diseños Experimentales con R para el Estudio Ambiental
Incluso si no sabes nada de estadística y tampoco tienes conocimientos previos en R
VIDEO DE LA PRESENTACIÓN DEL CURSO
Aprende desde cero hasta nivel avanzado a utilizar R en los Diseños Experimentales para el estudio de la Biodiversidad y el Medio Ambiente.
En 9 módulos lograrás aprender a utilizar el potencial de R como un entorno libre y abierto para el análisis de los Diseños Experimentales
Al finalizar el programa estarás en la capacidad de ORGANIZAR, ANALIZAR, INTERPRETAR Y VISUALIZAR los Diseños Experimentales para tomar mejores decisiones en tus proyectos y presentar los resultados de forma fiable y segura, para aplicarlos a tu tesis o diversos proyectos de Investigación.
Este curso hace énfasis en los conceptos básicos de los diseños experimentales, como el croquis experimental: es fundamental tener conceptos básicos para plantear un buen diseño experimental. Así vas evitar problemas como la pseudorreplicación. Luego de ver los esquemas experimentales, analizaremos los datos desde RStudio.
Este curso hace énfasis en los conceptos básicos de los diseños experimentales, como el croquis experimental: es fundamental tener conceptos básicos para plantear un buen diseño experimental. Así vas evitar problemas como la pseudorreplicación. Luego de ver los esquemas experimentales, analizaremos los datos desde RStudio.
Este curso te permitirá analizar los supuestos estadísticos de los diversos diseños experimentales, fundamentales para la toma de decisiones
Análisis de Covarianza
CONTENIDO
UNIDAD 1. Fundamentos de los Diseños de Experimentos
-Principios del Diseño Experimental
-Estudios Observaciones y Experimentales
-Variable respuesta, Factor, Niveles del Factor.
-Principios del Diseño Experimental: Control; Replicación y Aleatorización
-Réplicas y Pseudoréplicas
UNIDAD 2. Diseño Completo Al Azar
-Modelo lineal
-Diseño Experimental
-Croquis Experimental
-Análisis de supuestos estadísticos del modelo.
-Ejemplo 1 en R
-Ejemplo 2 en R
UNIDAD 3. Diseños en Bloques Completo Al Azar
-Modelo lineal
-Diseño Experimental
- Croquis Experimental
-El bloque en los diseños de Experimentos
-Análisis de supuestos estadísticos del modelo.
-Ejemplo 1 en R
-Ejemplo 2 en R
UNIDAD 4. Estadística No Paramétrica
-Diseño completo al azar versión no parámetrica: Kruskal Wallis. Inferencia basada en la mediana.
-Diseño de bloques completo al azar versión no parámetrica: Friedman. Inferencia basada
en la mediana.
UNIDAD 5. Análisis de covarianza
-Modelo lineal
-Diseño Experimental
- Croquis Experimental
-Análisis de covarianza en los diseños de Experimentos
-Análisis de supuestos estadísticos del modelo.
-Ejemplo 1 en R
-Ejemplo 2 en R
UNIDAD 6. Diseño Cuadrado Latino
-Modelo lineal
-Diseño Experimental
- Croquis Experimental
-Análisis de los bloques en los diseños experimentales
-Análisis de supuestos estadísticos del modelo.
-Ejemplo 1 en R
-Ejemplo 2 en R
UNIDAD 7. Experimento Factorial en Diseño Completo Al Azar
-Modelo lineal
-Diseño Experimental
- Croquis Experimental
-Los experimentos factoriales con Diseño Completo Al Azar
-Análisis de supuestos estadísticos del modelo.
-Ejemplo 1 en R
-Ejemplo 2 en R
UNIDAD 8. Experimento Factorial en Diseño de Bloques Completo Al Azar
-Modelo lineal
-Diseño Experimental
- Croquis Experimental
-Los experimentos factoriales con Diseño de Bloques Completo Al Azar
-Análisis de supuestos estadísticos del modelo.
-Ejemplo 1 en R
-Ejemplo 2 en R
UNIDAD 9. Trabajo final del curso
-El estudiante aplicará las técnicas del curso para resolver algún problema de su interés
BENEFICIOS
ASESORÍAS SEMANALES DE FORMA PERMANENTE
Podrás interactuar en tiempo real para discutir conceptos, hacer preguntas y recibir retroalimentación.
Las clases en vivo son una excelente manera de complementar el aprendizaje en línea, ya que te permiten profundizar en los temas y resolver dudas.
Además, las sesiones de clase en vivo se graban, por lo que podrás volver a verlas en cualquier momento si te pierdes alguna.
CERTIFICADO OFICIAL DEL EAGIS
ÚNETE HOY POR SOLO
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$42 USD
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MENOS de 1.4 USD AL DÍA X 30 DÍAS.
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Garantía de Hotmart!
¿Para quién es este programa?
¿Para quién es este programa?
Nuestros alumnos varían desde personas que nunca han utilizado R en el análisis de datos y tampoco tienen bases fuertes en estadística, hasta personas que ya trabajan con estas técnicas en sus investigaciones, pero buscan aumentar sus conocimientos y eficiencia a través de lenguajes de programación libre cómo R.
Biólogos
Ecólogos
Gestores de recursos naturales
Investigadores
Ingenieros Químicos
Zoólogos
Agrónomos
Biólogos marinos
Ingenieros forestales:
Ingenieros ambientales
¡Y mucho más!
CONOCE A TU DOCENTE.
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Biólogo. MSc. Orlando Advíncula Zeballos.
Biólogo. MSc. Orlando Advíncula Zeballos.
Biólogo titulado de la Universidad Nacional Agraria la Molina, colegiado y habilitado. Magister en Ecosistemas y Recursos Acuáticos de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos en Perú. Profesional con amplia experiencia en Consultorías en temas de medio ambiente e investigación. Amplia experiencia en Docencia Universitaria y capacitaciones en temas de Investigación Científica y Estadística Aplicada a las Ciencias Ambientales.
El Profesor Orlando Advíncula Zeballos cuenta con estudios Internacionales en Bioestadística (CATIE-IBP) y manejo avanzado de Sistemas de Información Geográfica aplicado al estudio ambiental. También ha realizado especializaciones en Machine Learning con R y Python, Azure.
Uso avanzado de lenguajes de programación cómo R y Python para la optimización de análisis y gestión de bases de datos ambientales en la toma de decisiones. También maneja temas de Machine Learning y Deep Learning.
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