NOMBRE DEL CURSO

UNIVERSIDAD NACIONAL DE RÍO CUARTO
UNIVERSIDAD FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO
Doctorado en Ciencia, Tecnología e Innovación Agropecuaria
NOMBRE DEL CURSO
Bioestadística. Modelos estadísticos avanzados
TIPO DE ACTIVIDAD: curso de posgrado
UNIDAD ACADÉMICA EJECUTORA: Facultad de Agronomía y Veterinaria. Universidad Nacional
de Río Cuarto
DOCENTE COORDINADOR: Lic. MSc Mercedes A. Ibañez.
DOCENTE RESPONSABLE: Prof. Dra. Mónica G. Balzarini (DNI 14.893.982, CUIT 27-14893924).
DOCENTE CORRESPONSABLE: Lic. MSc Mercedes A. Ibañez (DNI 16.830.987).
DOCENTES COLABORADORES: Ing. Agr. MSc Miguel A. Di Renzo y Dra. Natalia C. Bonamico.
PERSONAS AL QUE ESTA ORIENTADO: Graduados afines a las Ciencias Agropecuarias.
DURACIÓN Y FECHA DE REALIZACIÓN: una semana, 24, 25 y 26 de noviembre, 9 y 10 de diciembre de 2015. De 9:00 a 13:00 y de 14:00 a 18:00 hs.
COSTO TOTAL DEL CURSO: $ 1.700 para docentes y profesionales del país y $ 2.550.- para
docentes y profesionales extranjeros.
INSCRIPCIÓN:
Dirección de e-mail: [email protected]
Teléfono: 0358 4676209
CERTIFICACIÓN: según normativas vigentes.
REQUERIMIENTO: Tener Aprobado el Curso de Posgrado Diseño de Experimentos. Principios
Básicos y Modelos de Análisis del Doctorado en Ciencia, Tecnología e Innovación Agropecuaria,
de la Facultad de Agronomía y Veterinaria, Universidad Nacional de Río Cuarto.
OBJETIVOS:
El curso tiene por objetivo ilustrar la diversidad de aplicaciones de métodos multivariados y modelos estadísticos contemporáneos para el análisis de datos en Agronomía, Veterinaria y otras BioCiencias. Se pretende formar recursos humanos para la exploración y el descubrimiento de nuevos conocimientos desde bases de datos experimentales, brindando herramientas para explorar la
literatura científica vinculada con modelos lineales mixtos y el uso de software estadístico con capacidades para ajustar estos modelos.
CONTENIDOS:
Métodos Multivariados
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Doctorado en Ciencia, Tecnología e Innovación Agropecuaria
Espacios multidimensionales, distancias y representaciones. Técnicas de ordenamiento. Análisis
de Componentes Principales. Clasificación Supervisada y No-Supervisada. Algoritmos CART.
Modelos Lineales Mixtos
Modelos lineales mixtos. Modelos de Covarianza Residual. Modelado de varianzas heterogéneas.
Criterio de ajuste y selección de modelos. Datos con correlaciones temporales o datos longitudinales. Datos normales con estructura espacial (geo-referenciados).
Modelos Generalizados Mixtos
Datos discretos binomiales (proporciones) con estructura de correlación temporal (medidas repetidas en el tiempo para respuestas binarias). Modelos Marginales y Sujeto Específicos.
METODOLOGÍA: Las clases serán teórico-prácticas para Generar un espacio de discusión donde
sea posible introducir nuevos conceptos sobre modelos estadísticos desde la aplicación de los
mismos sobre casos de estudios. La ejercitación se realizará en Gabinete de Computación como
Curso-Taller basado en uso de software estadístico. Los ejes de discusión durante las horas del
Curso serán la identificación de métodos y modelos estadísticos avanzados pertinentes para la
resolución de casos especialmente seleccionados, la interpretación de resultados y elaboración de
comunicaciones científicas sobre los mismos.
Horas Totales: 40 horas.
30 horas entre exposiciones docentes y seminarios de los doctorandos; y 10 horas prácticas destinadas a la ejecución y reporte técnico-científico de protocolos de análisis de datos basados en
métodos y modelos estadísticos contemporáneos.
Forma de evaluación: Para la evaluación se tendrá en cuenta: a. El desempeño e interacción en
clases teóricas y en actividades prácticas; b. La exposición de seminarios y c. Un examen final del
tipo take-home sobre el análisis de una base de datos de dimensiones y características comunes
en la investigación actual.
CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES:
Jornada 1 y 2: Modalidad teórico práctico: se brindarán los conceptos teóricos relacionados al tratamiento de datos multivariados
Jornada 3, 4 y 5: Modalidad teórico práctico: se brindarán los conceptos teóricos relacionados a la
modelación estadística contemporánea.
NECESIDAD DE FINANCIAMIENTO: Derecho a actualización – Licencia de Sitio del software
estadístico InfoStat. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba.
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Doctorado en Ciencia, Tecnología e Innovación Agropecuaria
BIBLIOGRAFÍA:
1. Littell, R.C., Milliken, G.A., Stroup, W. W., Wolfinger, R.D. and Schabenberger O. 2006. SAS
System for Mixed Models. SAS Institute, Inc.
2. Schabenberger, O. and Pierce, F.J. 2002. Contemporary Statistical Models for the Plant and
Soil Sciences. Boca Raton, FL: CRC Press.
3. Schabenberger, O. and Gotway, C.A. 2005. Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Boca
Raton, FL: CRC Press.
4. Stroup, W. 2012. Generalized Linear Mixed Models Modern Concepts Methods and Applications, Chapman & Hall/ CRC.
5. West, B.T., Welch K.B., Gatecki A.T. 2007. Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software. Chapman & Hall/CRC. Boca Ratón, USA.
SOFTWARE:
Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat
versión 2015. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL
http://www.infostat.com.ar
CAPACIDAD DEL CURSO: 20 estudiantes.
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