2016 noviembre : Biostatnet

Estadística Multivariante con R
La Unidad de Bioestadística del Instituto IMDEA Alimentación y la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han organizado conjuntamente un programa de formación continua en “Estadística Aplicada con R” que se va a impartir en Madrid en 2016 de forma presencial, formado por 7 módulos que pueden ser cursados de forma independiente Más información en: http://goo.gl/whB1MM y en http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion Matrículas: http://matriculas.fuam.es/matriculauam/Convocatorias.actionMódulo 6: Estadística Multivariante con R Fechas: 24 y 25 de noviembre de 2016 Este módulo tiene por objetivo que los alumnos conozcan los fundamentos y las aplicaciones de las técnicas más utilizadas de análisis multivariante y sepan cómo aplicarlas con R. Estas técnicas no solo tienen interés por sí mismas sino que además son los elementos en los que se basan técnicas más complejas para analizar datos de alta dimensión. El módulo incluye algunas técnicas descriptivas para datos multivariantes, métodos de reducción de la dimensión y técnicas de clasificación tanto supervisada como no supervisada.
VIII Jornadas de Usuarios de R
La Asociación RHispano tiene el placer de anunciar la celebración de las VIII Jornadas de Usuarios de R. En esta ocasión, será la Universidad de Castilla La Mancha, en su campus de Albacete, quien acoja las Jornadas los días 17 y 18 de noviembre de 2016. ObjetivoProporcionar un punto de encuentro a la diversidad de usuarios de R por lo que, independientemente de la filiación o del área de trabajo o investigación, todo usuario de R es bienvenido. Presentación de TrabajosComo en años anteriores, la presentación de trabajos en las Jornadas puede ser en forma de Presentación oral, en distintas sesiones paralelas, que reflejen el amplio abanico de análisis de datos mediante R, Póster, en una sesión específica, o como un Taller que permita profundizar en aspectos interesantes y menos conocidos de R. El envío de trabajos ha de hacerse a través del formulario habilitado en la web del congreso. En esta edición de las Jornadas también se otorgará un premio al mejor trabajo presentado por un investigador joven (ver bases en la web de las Jornadas). Finalmente, queremos agradecer la colaboración de nuestros patrocinadores, sin los que las Jornadas no serían posible. Si tú o tu institución estáis interesados en patrocinar las Jornadas puedes consultar cómo hacerlo en http://res.org/8jornadasR . Fechas Importantes: Envío de comunicaciones (presentación/póster/taller): del 15/02/2016 al 15/06/2016 (PLAZO AMPLIADO) Decisión sobre envíos: 01/07/2016 Registro: del 01/03/2016 al 18/11/2016
Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R
La Unidad de Bioestadística del Instituto IMDEA Alimentación y la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han organizado conjuntamente un programa de formación continua en “Estadística Aplicada con R” que se va a impartir en Madrid en 2016 de forma presencial, formado por 7 módulos que pueden ser cursados de forma independiente Más información en: http://goo.gl/whB1MM y en http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion Matrículas: http://matriculas.fuam.es/matriculauam/Convocatorias.actionMódulo 5: Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R Fechas: 16, 17 y 18 de noviembre de 2016 En este módulo se presentan los modelos de regresión mixtos (también conocidos como jerárquicos o multinivel), que incluyen factores aleatorios, para las situaciones en los que las unidades de análisis se encuentran agregadas en grupos y las respuestas que se observan en ellas están correlacionadas. Esto sucede por ejemplo, al estudiar distintos barrios dentro de varias ciudades o al preguntarse por alumnos dentro de clases o especies biológicas dentro de familias.El módulo se desarrollará de forma muy práctica y se centrará en los modelos mixtos lineales, aunque también se expondrá su extensión a modelos generalizados (GLMM) y aditivos (GAMM). El módulo incluye las estrategias de construcción y diagnóstico de modelos.
Modelos Jerárquicos Bayesianos
Modelos Jerárquicos BayesianosPresentación:El objetivo de este curso es dar una visión actualizada de la Estadística Bayesiana, en particular de cómo esta aproximación a la Estadística nos puede ayudar con modelos de gran complejidad. En este contexto, el curso pretende presentar herramientas computacionales para acercar los investigadores a modelos de gran utilidad práctica como son los modelos lineales generalizados, los modelos mixtos, los modelos GAM, los modelos espacio-temporales, etc, y que a menudo no se usan debido a su complejidad. En esta línea se explicará el paquete INLA de R que permite hacer inferencia estadística con los modelos aditivos estructurales usando la aproximación anidada integrada de Laplace (INLA de las siglas en inglés). En el curso se describen las funciones más relevantes del paquete R-INLA para la estimación de este tipo de modelos mediante esta aproximación, pero también se dará una visión amplia de las bases de la Estadística Bayesiana y sus capacidades para integrar la información relevante previa de los investigadores con la que aporta los datos.Profesorado:David V. Conesa Guillen - Profesor Titular del Departamento de Estadística i Investigació Operativa de la Universitat de València. Miembro de VABAR (Valencia Bayesian Research Group). Docente habitual de Estadística Matemática, Modelización Estadística, y Diseño de Experimentos, en los grados de Matemáticas y Biología. Es editor asociado de las revistes SORT y TEST, y vicepresident de la Sociedad Española de Biometria. Colabora habitualment con el Área de Epidemiologia de la Direcció General de Salut Pública de la Generalitat Valenciana y con el Instituto Español de Oceanografía.Joaquín Martínez Minaya - Becario del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat de València. Miembro de VABAR (Valencian Bayesian Research group).Detalles de organización:El curso Modelos Jerárquicos Bayesianos se impartirá los días 14, 15 de noviembre de 2016 de 10:00 a 13:00 y de 15:00 a 18:00 y el día 16 de noviembre de 2016 de 10:00 a 13:00.Más información e incripciones: enlace
Seminario prof. Antony Overstall
El nodo Castilla-La Mancha OED ha organizado en Toledo un seminario impartido por el Dr. Antony Overstall Associate Professor in Statistics Mathematical Sciences, University of Southampton, UK, que ha llevado por título: Bayesian optimal design for ordinary differential equation models (10 de Noviembre de 2016,  11:30h Seminario 1.14 – Edificio 31 Campus Fábrica de Armas – Toledo)