Introducción a los métodos estadísticos bayesianos en Ecología 

Este curso intensivo (30h) fue dictado por invitación en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires en Julio 2019 y en Octubre 2022.  

El programa actual del curso se encuentra aquí, y más abajo los links a las  clases teóricas y prácticas con los scripts, datos y videos asociados a cada una. 

Este curso consta de 5 teóricos y 5 prácticos: 

Teórico1: Dualidad en la Estadística actual; historia de la Estadística en 6 diapos; el teorema de Bayes; la curiosa historia de la estadística que aprendieron en otros cursos; la regla de Bayes en estadística; ¿por qué no “somos todos bayesianos” inicio del curso Teo1 video.parte.1 video.parte.2

Práctico1: Máximo de verosimilitud; Markov Chain Monte Carlo (MCMC); algunas simulaciones ilustrativas;  ¿cómo vamos a trabajar en este curso?; ¿por qué Pr (parámetros∣datos )≈ Pr ( datos∣parámetros )∗Pr ( parámetros )? Pr1 scriptPr1 datosPr1 videoPr1 algoritmoMCMC algoritmoGibbs algoritmoMCHamiltoniano

Teórico2:  Modelo Lineal General: regresión múltiple; distribuciones previas I; GLM en 6 dispositivas. Teo2 scriptTeo2  video.parte.1 video.parte.2

Práctico2: GLM con variables categóricas; tests de hipótesis y tests a posteriori. Pr2 scriptPr2 datosPr2 video.parte.1 video.parte.2

Teórico3: GLM de conteos; distribución predictiva posterior; selección de modelos; randomized quantile residuals Teo3 scriptTeo3  datosTeo3 video.parte.1 video.parte.2

Práctico3: Proporciones y la distr Beta; GLM de proporciones; conteos con “exceso” de ceros; GLM para conteos con “exceso” de ceros Pr3 scriptPr3 datosPr3 datosPr3 video.parte.1 video.parte.2

Teórico4: iid: la suposición fundamental; modelos mixtos: introducción; modelos jerárquicos: un ejemplo; shrinkage effect y regularización. Teo4 scriptTeo4  datosTeo4 video.parte.1 video.parte.2

Práctico4: dos ejemplos de modelos jerárquicos: pichones de lechuzas en bloques aleatorizados; contracepción en Bangladesh Pr4 scriptPr4 datosPr4 datosPr4 video.parte.1 video.parte.2

Teórico5: Incertidumbre de medición; N-mixture models: teoría básica; occupancy models; N-mixture models: un ejemplo. Teo5 scriptTeo5  datosTeo5 datosTeo5 video.parte.1 video.parte.2

Práctico5: Errores de medición en los modelos jerárquicos; estimación de valores faltantes (NA); A modo de resumen del curso.Pr5 scriptPr5 datosPr5 video.Pr5