Resumen
En este curso se pretende que el alumnado conozca y sea capaz de aplicar en situaciones reales los conceptos de estadística multivariantes paramétricos y no paramétricos más comunes como Análisis de clúster, ANOVA de medidas repetidas, análisis factorial, random forest y redes neuronales entre otros, así como su aplicación mediante software estadístico IBM SPSS. Los temas a tratar constan del siguiente temario:
Descripción
Sesión 1 (Martes 23 Abril). Profesor: Fernando Reche
1. Repaso de Estadístico descriptivo y análisis bivariante. Inferencia paramétrica y no paramétrica. Supuestos de normalidad.
2. Outliers. Datos faltantes
3. Técnicas de reducción de dimensionalidad. Análisis factorial.
Sesión 2 (Miércoles 24 de abril). Profesor: Jose María López
4. ANOVA de medidas repetidas en ensayos clínicos.
5. Regresión logística y modelos lineales generalizados.
6. Análisis de supervivencia no paramétrica. Kaplan Meier y regresión cox
Sesión 3 (Jueves 25 abril). Profesor: Adrián Aparicio
7. Árboles de clasificación y regresión. Random Forest.
8. Análisis de clúster. Técnicas de agrupación mediante k-vecinos.
Sesión 4 (Viernes 26 de abril). Profesora: Ana Maldonado
9. Métodos de clasificación y regresión mediante redes neuronales.
Datos de la actividad
Organiza:
Programa de Doctorado de Ciencias Médicas
Patrocina:
Escuela Internacional de Doctorado de la UAL (EIDUAL)Imparte:
Fernando Reche, Jose María López, Adrián Aparicio, Ana MaldonadoFecha:
23, 24, 25 y 26 de abril. De 16:00 a 20:00 horas
Dirigido a:
Estudiantes de doctorado de Ciencias de la Salud, Psicología, Educación y profesorado interesadoNº de horas:
16Lugar:
Formato virtual (se enviará el enlace correspondiente a las personas inscritas)Nº de plazas:
50Certificado:
Asistencia