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SUMMARY:Curso Modelización estadística avanzada y análisis multivariante de datos biomédicos con R
DESCRIPTION:Del 4 al 7 de junio de 2018 \nHorario: Mañanas de 9h a 14h \nLos estudios biomédicos generan una gran cantidad de datos de distinta naturaleza. \nEl análisis estadístico mediante el software R permite no sólo analizar estos datos con las técnicas estadísticas básicas si no que también permite llevar a cabo análisis mediante modelos más complejos que no se encuentran disponibles en otros programas diseñados para el análisis de datos. \nLa flexibilidad del entorno R también permite al usuario crear gráficos de alto nivel que permitan visualizar de forma eficiente la información que se está tratando. R también es un lenguaje de programación que permite al investigador crear sus propias funciones para facilitar\, por ejemplo\, el análisis masivo de datos. \nActualmente\, muchas de las revistas científicas solicitan a los investigadores que sus trabajos sean reproducibles desde el punto de vista estadístico. R es el software más utilizado para esta tarea gracias a la posibilidad de integrar código de R en documentos de texto\, LaTeX o incluso en páginas HTML. \nDado que R sigue la filosofía de “código abierto”\, numerosos investigadores ponen a disposición de la comunidad científica librerías\, funciones y ejemplos que faciliten el análisis de todo tipo de datos biomédicos incluso para aquellos que no tienen un conocimiento avanzado ni estadístico ni de programación. \nPROGRAMA FORMATIVO \nR avanzado\n• Cálculos intensivos con R: la familia apply y programación en paralelo\n• Introducción a la programación en R\n• Creación de librerías sencillas con R \nModelos estadísticos avanzados (II)\n• Regresión logística\n• Regresión de Poisson y Binomial Negativa\n• Análisis de supervivencia\n• Modelos lineales mixtos \nMétodos multivariantes de aprendizaje no supervisado\n• Análisis de componentes principales (PCA)\n• Multidimensional Scaling (MDA)\n• Selección óptima del número de componentes\n• Métodos basados en modelos de clases latentes\n• Análisis de Clusters \nMétodos de clasificación para el análisis supervisado\n• Redes neuronales\n• Análisis mediante árboles de clasificación\n• Support Vector Machines\n• Boosting\n• Medidas de validación y selección de variables \n\nImprencindible tener conocimiento básicos de Bioestadística y de manejo de R\nCada alumno debe traer su propio ordenador portátil
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LOCATION:San Juan Bosco\, 13\, Zaragoza\, Zaragoza\, 50009\, España
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