Métodos Estadísticos Avanzados en Ecología y Evolución
Este es un curso intensivo opcional de la Maestría en Ciencias Biológicas, subárea Ecología y Evolución (Pedeciba- Facultad de Ciencias) que se ha dictado en formato de "Escuela de Verano" en Maldonado, Uruguay desde 2016.
El programa actual del curso se encuentra aquí y más abajo están los links a los archivos y videos asociados a cada clase.
Este curso ha sido tomado por más de 200 estudiantes de postgrado de Uruguay, Argentina, Brasil, Chile, Perú, Venezuela, España, Colombia, Ecuador, Paraguay, El Salvador y México.
Tema 1: Modelo Lineal General.
Teórico1: Introducción al modelo lineal general, regresión simple y múltiple; análisis de residuales video
Teórico2: Análisis de varianza de uno y dos factores, tests a posteriori, análisis de covarianza. video
Práctico1: Regresión simple y múltiple. scriptPr1,datosPr1.1, datosPr1.2, video
Práctico2: Análisis de varianza de uno y dos factores, análisis de covarianza. scriptPr2, datosPr2 video
Tema 3: Modelo Lineal Generalizado (GLM)
Teórico4: partes de un GLM: componente aleatorio, predictor lineal y función de enlace; ajuste de los GLM; GLM de conteos; sobredispersión: causas, consecuencias y soluciones; ajuste e interpretación de parámetros estimados. video
Teórico5: uso del offset para incluir heterogeneidad de esfuerzo o susceptibilidad; GLM para proporciones; GLM con distr. Gama y Tweedie; ajuste e interpretación de parámetros estimados. video
Teórico6: GLM para datos binarios; conceptos de odds y logit; curvas ROC y AUC; Ajuste e interpretación de parámetros estimados. Modelos de mezcla para conteos con "exceso de ceros". video
Práctico3: GLM de conteos; sobredispersión. scriptPr3, datosPr3.1, datosPr3.2 video
Práctico4: GLM de proporciones; GLM de valores reales positivos. scriptPr4, datosPr4.1, datosPr4.2 video
Práctico 5: GLM de datos binarios: GLM deconetos con "exceso" de ceros. scriptPr5, datosPr5.1, datosPr5.2 video
Tema 4: Modelo Lineal Generalizado Mixto (GLMM)
Teórico7: introducción a los modelos mixtos; efectos fijos y aleatorios, modelo lineal mixto: interceptos y pendientes aleatorias; ajuste e interpretación de los parámetros. video
Teórico8: significancia estadística y selección de modelos mixtos: controversias y soluciones: correcciones de Satterwhaite, Kenward-Roger y bootstrap paramétrico; introducción a los modelos lineales generalizados mixtos. video
Teórico9: bases del diseño experimental; principales tipos de diseño experimental usados en Ecología y Ciencias Ambientales: factorial, diseño en bloques, split-plot (parcelas divididas); crossover design, medidas repetidas, anidados; uso de los efectos aleatorios para incorporar el diseño experimental en el análisis de los datos. video
Práctico7: dos ejemplos de modelos lineales mixtos scriptPr7, datosPr7.1, datosPr7.2 video
Práctico8: ejemplos de modelos lineales generalizados mixtos scriptPr8, datosPr8.1, datosPr8.2, video1 video2
Práctico9: más ejemplos de modelos lineales generalizados mixtos scriptPr9, datosPr9.1, datosPr9.2 video
Práctico10: determinación del tamaño minimo de muestra: potencia y magnitud de efecto. Estimación de la potencia y el tamaño de muestra en GLMM usando simulaciones: desafíos y soluciones scriptPr10 video
Tema 5: Modelo Aditivo Generalizado (GAM) y otros
Teórico10: bases conceptuales y componentes de los modelos aditivos generalizados; funciones de suavizado; ajuste de los GAM; árboles de regresión y clasificación (CART): bases conceptuales, ajuste e interpretación. video
Práctico11: dos ejemplos de GAMs; ejemplo de CART; regresiones multinomiales: ajuste e interpretación scriptPr11, datosPr11.1, datosPr11.2, datosPr11.3 video