Cursos y Seminarios

Seminarios Departamento de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística)
Seminarios organizados por el  Departamento de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística). Título:  Nonparametic estimation from doubly truncated data: technical and practical issues. Jacobo de Uña Álvarez   (Universidad de Vigo) 5 de octubre de 2018, 12:00   Facultad de Economía y Empresa, Lehendakari Agirre, 83, 48014 Bilbao
Seminarios Estadística Aplicada BCAM-UPV/EHU
Seminarios organizados por el grupo de Estadística Aplicada del Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) y los departamentos de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística) y Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa de la UPV/EHU. Título:  La descomposición de Cholesky: una conmemoración por un estadístico aplicado. Antoine de Falguerolles   (Universitéde Toulouse III -Paul Sabatier, France) 21 de septiembre de 2018, 13:00-14:00 BCAM Basque Center for Applied Mathematics Mazarredo 14, 48009 Bilbao
Cursos de Estadística Aplicada con R
La Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), en colaboración con el Departamento de Bioestadística de GEICAM, organiza la 4º Edición del programa de formación continua en “Estadística Aplicada con R” que se va a impartir en Madrid en 2018 de forma presencial. El programa está compuesto por 6 módulos que pueden ser cursados de forma independiente. Módulos y Fechas 2018 Introducción a R (Opción A) : 6, 7 Septiembre Introducción a R (Opción B) : 20, 21 Septiembre Métodos de Regresión y Análisis Multivariante con R : 3, 4, 5 Octubre Métodos de Regresión Avanzados Investigación en Ciencias Naturales con R : 16, 17, 18 Octubre Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R : 24, 25, 26 Octubre Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R : 20, 21, 22 Noviembre Técnicas Estadísticas de Data Mining con R : 26, 27, 28, 29, 30 Noviembre Todos los módulos se impartirán en la Facultad de Ciencias de la UAM. Si quieres obtener más información, lo puedes hacer en la siguiente página, donde también podrás formalizar la matrícula: https://goo.gl/d41Uje Si deseas tener un PDF con el temario detallado, lo puedes obtener dentro de la página anterior o directamente en este link: https://goo.gl/15w2KL
Summer school on Advanced Bayesian Methods
24-28 September, 2018. Leuven (Belgium) The Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics organizes for the second time a summer school on Bayesian methods. During one week, two courses will be taught on specific topics in Bayesian methodology. The focus is on Bayesian methods that are relevant for the applied statistician. Special attention will be devoted to novel statistical methodology. In the second edition of the summerschool. In the second edition of the summer school the following two courses will be organized in Leuven from 24 to 28 September 2018: • Three-day course (24-26 September) on Bayesian Parametric and Nonparametric Methods forMissing Data and Causal Inference by Dr. Michael Daniels (University Florida, US) • Two-day course (27-28 September) on Bayesian Methodsin Health Economic Evaluation by Dr. Gianluca Baio (University College London, UK) For additional questions, please contact Kirsten Verhaegen (kirsten.verhaegen@kuleuven.be). More info here
Statistical Models for Network Data Analysis – A Gentle Introduction
Seminarios organizados por el Grupo de Estadística Aplicada del Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) y los Departamentos de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística) y Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa de la UPV/EHU. Título:STATISTICAL MODELS FOR NETWORK DATA ANALYSIS – A GENTLE INTRODUCTION / MODELOS ESTADÍSTICOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS EN RED – UNA INTRODUCCIÓN QUE TODOS PODREMOS COMPRENDER Göran Kauermann (Ludwig-Maximilians-Universität München, Germany 23 de Febrero 13:00-14:00 BCAM Basque Center for Applied Mathematics Mazarredo 14, 48009 Bilbao
An Introduction to the Joint Modeling of Longitudinal and Survival Data, with Applications in R
Del 19 al 21 de Febrero de 2018, en la facultad de Medicina de la Universidad de Santiago de Compostela, tenía lugar el curso "An Introduction to the Joint Modeling of Longitudinal and Survival Data, with Applications in R". La docencia la impartió el prestigioso bioestadístico Dimitris Rizopoulos (Erasmus University Medical Center - Rotterdam).   Objetivo del curso: proporcionar a los participantes una introducción completa en el marco del Joint Modeling, incluyendo aplicaciones en biomedicina y utilización de software estadístico específico. Aplicación de estos modelos en la práctica, sus principales hipótesis y su uso para extraer información relevante de los datos, principalmente en investigación biomédica.  
Seminario Prof. Vicente Núñez
El nodo Castilla-La Mancha -  OED ha organizado en el Instituto Cultura y Sociedad (Universidad de Navarra) el seminario: Historia de la Bioestadística impartido por el profesor Vicente Núñez (Universidad del País Vasco) del nodo País Vasco.
Seminarios Prof. Douglas Wiens
Con motivo de la visita del profesor Douglas Wiens, profesor emérito de la Universidad de Alberta, Canadá, el nodo Castilla La Mancha-OED ha organizado un seminario con distintas conferencias en Toledo el 27 de octubre y otro en Pamplona el 30 de octubre de 2017. OED SEMINAR UNIVERSITY OF CASTILLA-LA MANCHA TOLEDO – Friday, 27th October 2017 Location: Room 31.14 Building: 31 Campus Fábrica de Armas Toledo Schedule: 12:30 h.  Douglas Wiens (University of Alberta, Canadá) Title:  Robustness of Design: A Survey Abstract:  When an experiment is conducted for purposes which include fitting a particular model to the data, then the ‘optimal’ experimental design is highly dependent upon the model assumptions – linearity of the response function, independence and homoscedasticity of the errors, etc. When these assumptions are violated the design can be far from optimal, and so a more robust approach is called for. We should seek a design which behaves reasonably well over a large class of plausible models. I will review the progress which has been made on such problems, in a variety of experimental and modelling scenarios – prediction, extrapolation, discrimination, survey sampling, dose-response, machine learning, etc. 13:30 h.  Sergio Pozuelo-Campos. Title: Optimal Experimental Design for Different Probability Distributions. Abstract:  In Optimal Experimental Design, we usually assume the normal distribution for the responses, hence the errors have a normal distribution. The Central Limit Theorem ensure us that, if the ­sample size is big enough, this assumption is not a problem, but are not always able to do so. Therefore, the behaviour of the optimal experimental design is approached for others common probabiity distributions commonly used in various areas of knowledge. We compute and compare D-optimal designs for different linear and non-linear models assuming different probability distributions. 13:50 h.   Irene García-Camacha. Title: Efficient algorithms for constructing D-optimal designs for linear and non-linear models in mixture experiments. Abstract: Mixture experiments analyse systems defined over a simplex-shaped experimental region. Mixture design background has mainly been based on a classical design approach. There is not much literature for mixtures in the context of optimal experimental design, specifically for non-linear models. Analytical solutions can only be found on examples where strict assumptions have to be included. They are far from realistic scenarios. In spite of this simplification, numerical methods are needed to construct optimal designs. Under this framework, it is necessary to develop general optimization techniques in order to find optimal solutions for these problems. Two efficient algorithms are proposed in this paper for computing exact D-optimal designs in order to deal with the special nature of mixture experiments. They are based on a multiplicative algorithm and a genetic algorithm. Several examples illustrate the enhanced results achieved by these new methods.  
Seminario “Data Science: de los datos a la toma de decisiones eficiente”
Seminarios organizados por el grupo de Estadística Aplicada del Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) y los departamentos de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística) y Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa de la UPV/EHU. Título: Data Science: De los datos a la toma de decisiones eficiente Jose Miguel Carot Sierra (Universidad Politécnica de Valencia) 27 de Octubre 13:00 BCAM Basque Center for Applied Mathematics Mazarredo 14, 48009 Bilbao
Seminario “Extensiones metodológicas en el ámbito de la Regresión. Aplicaciones en biomedicina”
Seminario “Extensiones metodológicas en el ámbito de la Regresión. Aplicaciones en biomedicina” Celebrado en la facultad de Medicina el día 1 de octubre de 2017. Participaron como docentes miembros del GRIDECMB y del departamento de Estadística, Análisis Matemático y Optimización de la USC. Las ponencias impartidas fueron las siguientes: “Joint Modelling of non-linear multivariate longitudinal and survival data using penalized spline smoothing. A two-stage based approach” “Flexible Bayesian additive joint models with an application to type 1 diabetes research” “Testear modelos de regresión cuantil con covariables en alta dimensión usando proyecciones” “Modelos aditivos generalizados de localización, escala y forma para respuestas bivariadas. Aplicaciones en diabetes” “Flexible Joint Modelling including Functional data. Application in diabetes research”.
Curso “Herramientas de medida de la calidad de vida”
Curso “Herramientas de medida de la calidad de vida” impartido por Amaia Bilbao González (Fundación Vasca de Innovación e Investigación Sanitarias (BIOEF)), miembro del nodo del País Vasco, en la Escola Galega de Administración Sanitária de Santiago de Compostela, de 5 horas de duración, en Junio 2010 organizado en colaboración con la Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Galicia (AVALIA).
Curso: "Stata 11"
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Seminario:"Coeficiente kappa ponderado de un test diagnóstico binario"
Seminario/Mintegia: Coeficiente kappa ponderado de un test diagnóstico binario. José Antonio Roldán NofuentesLugar/Lekua: Fac. CC. Económicas y Empresariales, Bilbao, Aula B0.1Fecha/Data: 12/04/2013Se adjunta abstractCoeficiente kappa ponderado de un test diagnóstico binario José Antonio Roldán Nofuentes Departamento de Estadística e I.O., Facultad de Medicina, Universidad de Granada Resumen Los métodos de diagnóstico son fundamentales en la práctica de la Medicina moderna. Un método de diagnóstico es una prueba médica que se aplica a un paciente para determinar la presencia o ausencia de una enfermedad. Cuando el resultado del test diagnóstico es binario (positivo o negativo), la eficacia del test diagnóstico se mide en términos de la sensibilidad y especificidad o de los valores predictivos positivo y negativo. La sensibilidad es la probabilidad de que el resultado del test sea positivo cuando el individuo tiene la enfermedad, y la especificidad es la probabilidad de que el resultado del test sea negativo cuando el individuo no tiene la enfermedad. El valor predictivo positivo es la probabilidad de que el individuo tenga la enfermedad cuando el resultado del test es positivo, y el valor predictivo negativo es la probabilidad de que el individuo no tenga la enfermedad cuando el resultado del test es negativo. La sensibilidad y la especificidad son los parámetros más importantes para evaluar la exactitud de un test diagnóstico binario y dependen de la habilidad intrínseca del test diagnóstico para distinguir a los individuos enfermos de los no enfermos. Los valores predictivos representan la exactitud clínica del test diagnóstico, y dependen de la sensibilidad y especificidad del test diagnóstico y de la prevalencia de la enfermedad. Tanto la sensibilidad y la especificidad como los valores predictivos de un test diagnóstico binario se estiman evaluando el test diagnóstico con respecto a un gold estándar. Otro parámetro útil para evaluar y comparar la eficacia de un test diagnóstico binario es el coeficiente kappa ponderado. El coeficiente kappa ponderado es una medida del acuerdo más allá del azar entre el test diagnóstico binario y el gold estándar, y es una función de la sensibilidad y de la especificidad del test diagnóstico, de la prevalencia de la enfermedad y de la pérdida relativa entre los falsos positivos y los falsos negativos. Se deduce la expresión del coeficiente kappa ponderado, se analizan sus propiedades y se exponen los principales resultados estadísticos relativos a este parámetro: intervalos de confianza para el coeficiente kappa ponderado de un único test diagnóstico y tests de hipótesis para comparar los coeficientes kappa ponderados de dos o más tests diagnósticos binarios. Los resultados se aplican a distintos ejemplos clásicos. Bibliografía Bloch, D.A., Kraemer, H.C. (1989). 2×2 Kappa coefficients: measures of agreement or association. Biometrics 45, 269-287. Kraemer, H.C. (1992): Evaluating medical tests. SAGE Publications, Newburry Park. Kraemer, H.C., Periyakoil, V.S., Noda, A. (2002). Kappa coefficients in medical research. Statistics in Medicine 21, 2109-2129. Roldán Nofuentes, J.A., Luna del Castillo, J.D., Montero Alonso, M. A. (2009). Confidence intervals of weighted kappa coefficient of a binary diagnostic test. Communications in Statistics - Simulation and Computation 38, 1562-1578. Roldán Nofuentes, J.A., Luna del Castillo, J.D. (2010). Comparison of weighted kappa coefficients of multiple binary diagnostic tests done on the same subjects. Statistics in Medicine 29, 2149-2165. Roldán Nofuentes, J.A., Luna del Castillo, J.D., Montero Alonso, M.A. (2012). Estimation and comparison of the weighted kappa coefficients of binary diagnostic tests: a review. Journal of Biometrics and Biostatistics, Special Issue ”Medical statistics: Clinical and experimental research”, S7-003.
Workshop in Translational Genomics
Jornada sobre Genòmica TranslacionalPrograma9:00-9:15 Inauguración de la Jornada (Malu Calle y Jordi Villà)9:15-10:00 Application of next generation sequencing to the study of cancer (Simon Heath)10:00-10:45 The STATegra project: new statistical methods and tools for integrative omics data analysis (Ana Conesa y David Gomez Cabrero)10:45-11:15 Coffee Break11:15-12:00 Genomic tools for plant breeding: the genome of melon (Jordi Garcia)12:00-12:45 Next-generation proteomics: towards an integrative view of proteome dynamics  (Javier Muñoz)12:45-13:30 Industromics: bringing omics to the market (LLuís Armengol)Más información en http://blogs.iec.cat/scb/2013/03/13/workshop-in-translational-genomics/
ECAS 2013
This is an announcement of the course "Functional and Complex Structure Data Analysis" (http://eio.usc.es/pub/ecas2013/) This event will take place in Castro Urdiales - Cantabria (Spain) on 17 to 21 September, 2013. The potential audience of this ECAS Session are PhD students, substantive researches, methodologists in Mathematics and Computer Science (Bioinformatics, Biostatistics, Epidemiologist), as well as statisticians with interests in FDA.MAIN TOPICS: Functional data Analysis Functional Principal component analysis Functional regression: linear, nonparametric, additive, semiparametric and generalized models. Complex data structures: High dimension data, dependence. Functional Time series Functional classification: discrimination and clustering Computational aspects of functional data R softwareIMPORTANT DATESRegistration Early Registration Until June 15, 2013 Late Registration After June 15, 2013 Poster contributions June 15, 2013
Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R
El curso “Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R” se va a celebrar en Madrid los días 25,26 y 27 de Septiembre de 2013 en el Instituto IMDEA Alimentación, organizado por la Unidad de Bioestadística. El objetivo principal de este curso es proporcionar a los alumnos losconocimientos de las Técnicas Estadísticas más utilizadas dentro del campode las ciencias de la salud, de la epidemiológica y de la investigaciónbiomédica en general. La presentación y desarrollo de los conceptosestadísticos se hace desde un punto de vista práctico usando el softwareestadístico R, el cual se ha elegido por la importancia que está tomandocomo software estadístico de referencia en muchos centros de investigación.La formalización de las matrículas se puede encontrar en este link:http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion
Minicurso: Advances and Challenges in Space-time Modelling
El 17 y 18 de junio de 2013 se celebrará en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Lisboa, un minicurso titulado "Advances and Challenges in Space-time Modelling: Bayesian modelling and inference with Gaussian Markov random fields and stochastic Partial Differential Equations", impartido por el profesor Finn Lindgren del Department of Mathematical Sciences de la University of Bath, Reino Unido.Si usted está interesado en participar en el minicurso, llenar el formulario de inscripción que se encuentra en la página web del minicurso (http://ceaul-course-acstm.weebly.com/) tan pronto como sea posible. Centro de Estatística e Aplicações Universidade de Lisboa Bloco C6 - Piso 4, Campo Grande1749-016 Lisboa - PORTUGALhttp://www.ceaul.fc.ul.pt/
Estadística aplicada con R
Para este verano hemos organizado dos cursos de extensión universitaria (abiertos a todos) de Estadística aplicada con R: uno de introducción al lenguaje de programación R y RStudio y el otro de Estadística aplicada con R y R-commander.Información:Organiza el Departamento de Estadística, Facultad de Biología.Coordinador: Francisco CarmonaCursos:* Gestión de datos, programación y Gráficos con R Profesorado: E. Vegas y A. Miñarro Calendario: 17, 19, 21, 26 y 28 de junio, de 16:00 a 20:30 horas http://eib.stat.ub.edu/CursR* Estadística aplicada con R Profesorado: M.C. Ruiz de Villa y F. Reverter Calendario: 1, 3, 5, 8 y 10 de julio, de 16:00 a 20:30 horas http://eib.stat.ub.edu/estadRMás información: Secretaría del Departamento de Estadística, Tel 934021560 e-mail: eballester@ub.edu
Seminario: "Retos en el análisis de datos ordinales: modelos logísticos de odds proporcionales y proporcionales parciales"
Fecha: Viernes 11-10-2013 Autora: Altea Lorenzo Arribas            Biomathematics and Statistics Scotland, The James Hutton Institute (Reino Unido) Título:"Retos en el análisis de datos ordinales: modelos logísticos de odds proporcionales y proporcionales    parciales" Lugar: Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales (Bilbao)ResumenEl empleo de datos ordinales es particularmente frecuente en la investigación psicológica y en el análisis de encuestas, pero este tipo de datos está también presente en otros muchos campos, en forma de indicadores de salud o de la intensidad de una enfermedad, de medidas de riesgo, etc.Por simplicidad, este tipo de datos suele ser analizado como continuo, lo cual puede implicar perdida deinformación y dificultades en la interpretación de los resultados. La controversia se hace particularmentepatente en la interpretación de las distancias entre las categorías de la variable respuesta. Así, metodologías como la Teoría de Respuesta al Ítem (IRT) han sido criticadas por realizar el re-escalado de variables ordinales en continuas. Por otra parte, para investigadores con escasa formación estadística, el ajuste de modelos flexibles de variables latentes y de modelos mixtos para este tipo de datos se convierte en una tarea especialmente complicada. Existen múltiples ejemplos en la literatura metodológica que tratan de resolver esta discrepancia entre investigadores y estadísticos, y como consecuencia, nuevos paquetes de software han aparecido en los últimos años que intentan facilitar la implementación e interpretación del análisis de datos ordinales reflejando su verdadera naturaleza.Sin embargo, la aplicación de estos modelos requiere el cumplimiento de la hipótesis de odds proporcionales, que es particularmente restrictiva, razón por la cual no se puede garantizar en muchas ocasiones. Es por ello que nos centraremos en una hipótesis más permisiva conocida como la hipótesis de odds proporcionales parciales.Visitaremos en este seminario la base metodológica de los citados modelos logísticos de odds proporcionales parciales, estudiaremos su aplicación práctica con los paquetes ordinal y VGAM del software libre R, y finalmente, compararemos los enfoques continuo y ordinal en forma de sendos modelos mixtos aplicados a un caso práctico sobre la evaluación sociológica de la presencia de diferentes especies animales y vegetales en Europa.Bibliografía · Agresti, A. (2010). Analysis of ordinal categorical data. 2nd edition. John Wiley & Sons.· Christensen, R.H.B. (2012). A tutorial on fitting cumulative link models with the ordinal package. R Project vignette.· Fullerton, A.S., Xu, J. (2012). The proportional odds with partial proportionality constraints model forordinal response variables. Social Science Research 41 (1): 182-198.· Peterson, B., and Harrell, F.E. Jr. (1990). Partial proportional odds models for ordinal response variables.Applied Statistics 39: 205-217.· Williams R. (2006). Generalized ordered logit/partial proportional odds models for ordinal dependentvariables. The Stata Journal 6 (1): 58-82.· Yee, T. W. (2010). The vgam package for categorical data analysis. Journal of Statistical Software, 32(10): 1-34.
Curso de Verano: Aplicaciones de la estadística en la vida real
FECHAS:30 de septiembre:Aula Manuel Castells (Edificio Politécnico). Albacete1 de octubre:Aula Manuel Castells (Edificio Politécnico). Ciudad RealOBJETIVOS:El objetivo principal de este curso es acercar la Estadística a todosaquellos que sienten una especial curiosidad por esta rama de lasMatemáticas. Para ello, en este curso se contará con investigadoresde reconocido prestigio de la rama de la Estadística que impartiránponencias con carácter divulgativo sobre este área de conocimiento.Además, los ponentes participarán al final de cada sesión en una mesa redonda donde se debatirá sobre el papel actual de la Estadística en lasociedad.Con el objetivo de acercar el curso a la mayor parte de la comunidaduniversitaria se plantea este curso en una modalidad intercampus demodo que pueda ser seguido a través de video conferencia. Las conferenciaspresenciales se llevarán a cabo en los campus deAlbacete y Ciudad RealLÍMITE DE MATRÍCULA: 20 de agostoPara más información: http://www.uclm.es/Actividades/evento.aspx?id_evento=4586
Introducción a la teoría de cópulas y aplicaciones
Las cópulas son distribuciones bivariantes que proporcionan modelos para relacionar un par de variables estadísticas, con distribuciones univariantes de cualquier tipo (por ejemplo, beta y gamma). Las cotas de Frechet son los extremos inferior y superior para la familia de cópulas. Las correlaciones de Kendall y Spearman son medidas de dependencia apropiadas, pues no dependen de las marginales. Se describen algunas cópulas uniparamétricas (FGM, Gaussiana, Clayton-Oakes, AMH, Plackett, Cuadras-Augé, etc.) y las llamadas cópulas arquimedianas, dando en cada caso los rangos de las medidas de Kendall y Spearman. Partiendo de un conjunto de datos bivariantes, se explica (con un ejemplo), cómo realizar la transformación uniforme y ajustar una cópula determinada (por ejemplo, Clayton-Oakes). También se ilustra cómo generar nuevos datos bivariantes que se ajustan a una cópula dada.FECHA: 16-7-2013 (MARTES) 12HDEPARTAMENT D’ ESTADISTICAEDIFICI AULARI (2ª planta)AVDA. DIAGONAL 643UNIVERSITAT DE BARCELONAFACULTAT DE BIOLOGIA (Metro Palau Reial)
Webinar: Innovaciones en Mathematica 9
Fecha: 18-10-2013 a las 10:00Ponente: Guillermo Sánchez (http://diarium.usal.es/guillermo)Registro: http://www.addlink.es/eventos?task=view_event&event_id=642 Contenido: Se hará un presentación centrada fundamentalmente en las principales innovaciones de Mathematica 9 como es la introducción de la interfaz predictiva y el asistente de tratamiento de imágenes entre otras muchas otras. También trataremos las mejoras de funcionalidades introducidas en las últimas versiones como son: entradas con sintaxis libre (formato lingüístico) e integradas con Wolfram|Alpha, edición de documentos en formato CDF, acceso a datos computables (colecciones depuradas de datos), incremento de la potencia gráfica, importación y exportación de datos, probabilidad y estadística,  La presentación se ilustrará con breves ejemplos de distintos campos: química, genómica, biología, estadística.
Seminarios Estadística Aplicada BCAM-UPV/EHU
Seminarios organizados por el grupo de Estadística Aplicada del Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) y los departamentos de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística) y Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa de la UPV/EHU. Título: A BROAD FRAMEWORK FOR JOINT MODELING, IN VIEW OF SMALL, VERY LARGE, AND VARIABLE-SIZE STUDIES UN MARCO GENERAL PARA LA MODELIZACIÓN CONJUNTA EN ESTUDIOS PEQUEÑOS, MUY GRANDES Y DE TAMAÑO VARIABLE Geert Molenberghs (Interuniversity Institute for Biostatistics and Statistical Bioinformatics, Universiteit Hasselt and Katholieke Universiteit Leuven) 23 de Junio 13:00-14:00 BCAM Basque Center for Applied Mathematics Mazarredo 14, 48009 Bilbao
Seminario Prof. Jesús López Fidalgo
En el marco del Máster de Física y Matemáticas de la Universidad de Castilla-La Mancha el profesor Jesús López Fidalgo (Universidad de Navarra) del nodo Castilla-La Mancha - OED ha impartido el seminario: Modelos estadísticos en análisis de supervivencia (Aula Manuel Castells ETSI Industriales de Ciudad Real martes 6 y miércoles 7 de junio de 2017 de 10:30 a 14:00h)
Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R
Curso de introducción a los Modelos Mixtos con R Presentación: Con el objetivo de explicar o predecir un fenómeno cuantificable es habitual emplear modelos estadísticos. Los modelos mixtos son una generalización del modelo lineal de regresión clásico, contemplando la posible existencia de observaciones correlacionadas o con variabilidad heterogénea, vinculadas a la presencia de factores aleatorios. La nomenclatura modelos mixtos se refiere precisamente al hecho de que el análisis debe lidiar con efectos fijos y aleatorios simultáneamente. Esta ocurre por ejemplo en estudios con medidas repetidas en los mismos sujetos, o cuando hay niveles experimentales anidados generando subréplicas. El modelo mixto proporciona un entorno óptimo para responder a les cuestiones de un estudio con diseño experimental complejo: modelizando simultáneamente el valor esperado de la respuesta y su variabilidad. Profesorado: Llorenç Badiella - Director del Servei d'Estadística Aplicada - UAB. Profesor asociado del Departamento de Matemáticas (UAB). Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Josep Anton Sanchez - Departamento Estadística i Investigació Operativa - Universitat Politècnica de Catalunya. Miembro del Grup de Recerca Consolidat en Modelització Estadística Multivariant i Computacional de la UB y Miembro del Grup de Recerca en Estadística Aplicada de la UPC. Detalles de organización: El Curso de Modelos mixtos con R se impartirá los días 6, 7, 8 y 9 de Junio de 2017 de 10:00 a 13:00 y de 14:30 a 17:30.   Más información e incripciones: enlace
Seminario Nedka Nikiforova
El nodo Castilla-La Mancha - OED ha organizado en el Instituto Cultura y Sociedad (Universidad de Navarra) el seminario: Discret choice experiment for the analysis of consumer´s preferences: integrating a choice experiment with an extra preference impartido por Nedka Nikiforova (Universidad de Florencia).  
Seminarios Estadística Aplicada BCAM-UPV/EHU
Seminarios organizados por el grupo de Estadística Aplicada del Basque Center for AppliedMathematics (BCAM) y los departamentos de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística)y Matemática Aplicada, Estadística e Investigación Operativa de la UPV/EHU.Título: EL CHALLENGER, LITVINENKO Y LA CUEVA DE GUA MASRI II: UN PASEO POR LA MODELIZACIÓN ESTADÍSTICAPere Puig (Universitat Autònoma de Barcelona)26 de Mayo 13:00-14:00BCAM Basque Center for Applied Mathematics Mazarredo 14, 48009 Bilbao
Diseño y adaptación de cuestionarios: estudio de la estructura interna y de la fiabilidad con R
Diseño y adaptación de cuestionarios: estudio de la estructura interna y de la fiabilidad con R Presentación: El uso de cuestionarios es muy frecuente tanto dentro del ámbito de la investigación en ciencias sociales como en ciencias de la salud. El cuestionario es una técnica de recogida de datos poco costosa, que permite llegar a un amplio número de participantes y facilita el análisis, aunque también presenta sus limitaciones que, si no se tienen en cuenta, pueden restar valor a la investigación. Mediante cuestionarios se obtiene información sobre percepciones, sentimientos, actitudes o conductas que transmite el encuestado. En todos los casos es imprescindible que las preguntas que se incluyan en un cuestionario sean apropiadas para lo qué se quiere averiguar y también que sean comprensibles y aceptables para las personas a quien se dirigían. El análisis de resultados pregunta por pregunta es sencillo, pero se complica en caso que las respuestas a diferentes preguntas se quieran combinar para obtener una sola puntuación. Se debe aportar una justificación para la forma de combinación que se ha elegido y también aportar pruebas de la cualidad de la puntuación que resulta. Denominamos modelos de medida a la forma de combinación y es importante asegurar que las puntuaciones que se derivan son mesurables válidas y fiables. En este curso se verán algunas técnicas de análisis para determinar la validez y la fiabilidad de este tipo de puntuaciones. Concretamente, aquellas técnicas que se pueden aplicar con una sola administración del cuestionario. A partir de la resolución de casos modelo se pretende que, en el curso, se adquiera práctica en el uso y la interpretación de resultados de las técnicas de análisis de la estructura interna y de fiabilidad de cuestionarios con múltiples ítems y con escalas de respuesta cuantitativas y/o ordinales. Se espera que las personas participantes resuelvan de manera guiada los ejercicios modelo que se propondrán durante la clase usando su propio ordenador dónde deberán tener instalado el software R y la interface RStudio. Durante la última sesión se tendrá la oportunidad de trabajar con datos propios. Profesorado: Carme Viladrich - Departamento de Psicobiología y de Metodología de las Ciencias de la Salud, UAB. Ariadna Angulo-Brunet - Departamento de Psicobiología y de Metodología de las Ciencias de la Salud, UAB. Detalles de organización: El curso Diseño y adaptación de cuestionarios: estudio de la estructura interna y de la fiabilidad con R se impartirá los días 30, 31 de enero, 1 y 2 de febrero de 2017 de 9:30 a 13:30. Más información e incripciones: enlace
Workshop Satélite CGAMLSS
Workshop Satélite CGAMLSS: Copula Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape with R. Con anterioridad a la  celebración de la 3ª Reunión General Biostatnet y como actividad preliminar, el día 19 de enero tuvo lugar este workshop satélite impartido por el profesor Giampiero Marra, de la University College London. El número de asistentes al workshop fue de 43 personas.
Técnicas Estadísticas de Data Mining 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.action Módulo 7: Técnicas Estadísticas de Data Mining con R Fechas: 12, 13, 14 y 15 de diciembre de 2016 En este módulo se han reunido una serie de técnicas procedentes de distintos campos como el análisis multivariante, el aprendizaje estadístico, la inteligencia artificial y técnicas de machine learning. La mayoría de las técnicas presentadas son técnicas predictivas, cuyo objetivo principal es desarrollar un modelo matemático que permita obtener predicciones en una variable de interés en observaciones no incluidas en la construcción del modelo. Se han seleccionado las técnicas predictivas más importantes y cuyo uso está más extendido: regresión lineal y logística, métodos penalizados (LASSO), métodos basados en árboles (CART), support vector machines (SVM), redes neuronales, random forest, etc. El módulo incluye los aspectos más importantes para la construcción de modelos predictivos: pre-procesamiento y descripción básica de los datos, optimización de los parámetros involucrados en cada una de las técnicas, evaluación de la capacidad predictiva de los modelos mediante técnicas de remuestreo (validación cruzada y bootstrapping), selección de variables que van a formar parte del modelo, comportamiento de cada técnica en problemas de alta dimensión, etc.
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)
Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica 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 4: Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con RFechas: 24, 25 y 26 de octubre de 2016 El objetivo principal de este módulo es proporcionar a los alumnos los conocimientos de las técnicas estadísticas más utilizadas dentro del campo de las ciencias de la salud, de la epidemiología y de la investigación biomédica en general. El módulo incluye las técnicas estadísticas más sencillas para analizar datos clínicos y epidemiológicos, como son el análisis descriptivo de datos y la inferencia básica, pero la parte más importante está dedicada a los modelos de regresión. Se ha dado especial importancia a las técnicas más usadas en la investigación biomédica, que son la regresión logística y la regresión de Cox, para analizar datos de supervivencia. Los modelos de regresión se explican desde un punto de vista práctico, y se han incluido temas avanzados como: el tratamiento de las variables de confusión, el análisis e interpretación de interacciones, las estrategias para la construcción de modelos de regresión multivariantes y el análisis de la capacidad predictiva de los modelos.
Métodos de Regresión Avanzados para la Investigación en Ciencias Naturales 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 3: Métodos de regresión avanzados para la Investigación en Ciencias Naturales con R Fechas: 19, 20 y 21 de octubre de 2016 El objetivo principal de este módulo es proporcionar a los alumnos los conocimientos de las técnicas estadísticas que extienden el análisis de regresión a las situaciones encontradas más frecuentemente en los campos de estudio de las ciencias naturales. El módulo parte de la exposición de los Modelos Lineales Generalizados (GLM), incidiendo en las regresiones de Poisson, logística, binomial y binomial negativa, para continuar con sus extensiones a los casos en los que aparece un gran número de ceros, frecuentes en los análisis de conteos de organismos (modelos inflados por ceros). Finalmente, se abordarán las extensiones no lineales (Modelos Aditivos Generalizados, GAM). Los modelos se explican desde un punto de vista práctico y el módulo incluye la consideración de estrategias para la construcción de modelos, la interpretación de interacciones y la inferencia multimodelo.
Métodos de Regresión 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 2: Métodos de Regresión con R Fechas: 6 y 7 de octubre de 2016 El objetivo de este módulo es que los alumnos adquieran los conocimientos necesarios para aplicar con R diversos métodos de regresión que permiten explicar una variable respuesta de interés en función de un conjunto de variables explicativas.  La primera parte del módulo se dedica a los modelos lineales de regresión, incluyendo el diagnóstico de sus hipótesis. La segunda parte se dedica a extensiones de gran importancia en la práctica: los modelos lineales generalizados y los métodos no paramétricos.
Introducción a 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.actionModulo 1: Introducción a R Fechas: 22 y 23 de septiembre de 2016 El objetivo de este módulo es proporcionar una introducción a R para alumnos que no han tenido contacto previo con el programa. Además, se aprovechará esta introducción para ilustrar algunas nociones básicas de descripción de datos e inferencia estadística. Se tratarán las propiedades de los principales tipos de objetos en R, algunas herramientas de representación gráfica y se estudiarán algunos ejemplos de programación de funciones sencillas. Finalmente, se introducirán algunas herramientas que permiten usar R conjuntamente con editores de texto como Word o Latex, lo que facilita la reproducción y presentación de los resultados obtenidos.
Curso de introducción a los Modelos Mixtos con R
Curso de introducción a los Modelos Mixtos con RPresentación:Con el objetivo de explicar o predecir un fenómeno cuantificable es habitual emplear modelos estadísticos. Los modelos mixtos son una generalización del modelo lineal de regresión clásico, contemplando la posible existencia de observaciones correlacionadas o con variabilidad heterogénea, vinculadas a la presencia de factores aleatorios. La nomenclatura modelos mixtos se refiere precisamente al hecho de que el análisis debe lidiar con efectos fijos y aleatorios simultáneamente. Esta ocurre por ejemplo en estudios con medidas repetidas en los mismos sujetos, o cuando hay niveles experimentales anidados generando subréplicas. El modelo mixto proporciona un entorno óptimo para responder a les cuestiones de un estudio con diseño experimental complejo: modelizando simultáneamente el valor esperado de la respuesta y su variabilidad.Profesorado:Llorenç Badiella - Director delServei d'Estadística Aplicada - UAB. Profesor asociado del Departamento de Matemáticas (UAB).Josep Anton Sanchez - Departamento Estadística i Investigació Operativa - Universitat Politècnica de Catalunya. Miembro del Grup de Recerca Consolidat en Modelització Estadística Multivariant i Computacional de la UB y Miembro del Grup de Recerca en Estadística Aplicada de la UPC.Detalles de organización:El Curso de Modelos mixtos con R se impartirá los días 27, 28, 29 y 30 de Junio 2016 de 10:00 a 13:00 y de 14:30 a 17:30.Más información e incripciones: enlace
An introduction to Topological Data Analysis
An introduction to Topological Data Analysis Presentación: Big Data analysis is becoming one of the hottest topics in current research in applicable mathematics. Information extracted from Big datasets plays a key role in the understanding of complex processes in a wide range of fields such as biomedicine, e-commerce, and industry. The need of methods that can handle with big data sets more efficiently and exploit the extra information that high dimensional data offer has lead to a revolution in analytical data sciences. Besides machine and statistical learning, geometry and topology are very natural tools to apply in this direction, since geometry can be regarded as the study of distance functions, and what one often works with are distance functions on large finite sets of data. Topological Data Analysis (TDA) is a recent field whose aim is to uncover, understand and exploit the topological and geometric structure underlying complex and possibly high dimensional data. It proposes new well-founded mathematical theories and computational tools that can be used independently or in combination with other data analysis and statistical learning techniques. Interestingly, TDA set of tools for dimensional reduction and visualisation of high dimensional data have shown a big potential to unlock relationships that would be considered as noise by traditional statistical approaches as traditional clustering. TDA has been attracting a lot of interest during the recent years but it still appears difficult to access for data scientists with low expertise in topology or geometry. The goal of this course is to make the fundamentals of TDA accessible to a large audience (with a minimal mathematical background). For that purpose, the focus will be put on the practical aspects of the field rather than very theoretical considerations. The course will be organized around the following topics that play a central role in TDA. 1. Mapper as a topological tool for data exploration and visualization. 2. Persistent homology: an introduction (simplicial complexes, filtrations, homology,...). 3. Applications of persistent homology in TDA: clustering, topological signatures, statistical aspects,... 4. Distance-to-Measure and geometric inference. Profesorado: Frédéric Chazal - INRIA - DataShape team Bertrand Michel - Université Pierre et Marie Curie - DataShape team Albert Ruiz - UAB - Mathematics Department, Algebraic Topology group Raquel Iniesta - King’s College London - Department of Medical and Molecular genetics - Statistical Genetics Unit Detalles de organización: El Curso de An introduction to Topological Data Analysis se impartirá los días 6, 7 y 8 de junio de 2016 de 9:30 a 13:30. Más información e incripciones: enlace
Técnicas Estadísticas de Data Mining 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 2015 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.action Módulo 7: Técnicas Estadísticas de Data Mining con R Fechas: 14, 15, 16 y 17 de diciembre de 2015 En este módulo se han reunido una serie de técnicas procedentes de distintos campos como el análisis multivariante, el aprendizaje estadístico, la inteligencia artificial y técnicas de machine learning. La mayoría de las técnicas presentadas son técnicas predictivas, cuyo objetivo principal es desarrollar un modelo matemático que permita obtener predicciones en una variable de interés en observaciones no incluidas en la construcción del modelo. Se han seleccionado las técnicas predictivas más importantes y cuyo uso está más extendido: regresión lineal y logística, métodos penalizados (LASSO), métodos basados en árboles (CART), support vector machines (SVM), redes neuronales, random forest, etc. El módulo incluye los aspectos más importantes para la construcción de modelos predictivos: pre-procesamiento y descripción básica de los datos, optimización de los parámetros involucrados en cada una de las técnicas, evaluación de la capacidad predictiva de los modelos mediante técnicas de remuestreo (validación cruzada y bootstrapping), selección de variables que van a formar parte del modelo, comportamiento de cada técnica en problemas de alta dimensión, etc.
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 2015 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.action Módulo 6: Estadística Multivariante con R Fechas: 26 y 27 de noviembre de 2015 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.
BIOSTATNET Workshop on Biomedical (Big) Data
El Biostatnet Workshop en Biomedical (Big) Data tendrá lugar los días  26 y 27 de noviembre en el Centre de Recerca Matemàtica (CRM) en Bellaterra (Barcelona) enmarcardo en el curso Research Programme on Statistical Advances for Complex Data. Estas jornadas, organizadas por los nodos Catalunya-BIO y Catalunya-SEA de la Red Biostatnet, son un punto de encuentro para investigadores, senior y junior, interesados en metodologías, análisis y problemas computacionales originados en problemas biomédicos con grandes y complejas bases de datos. Se celebrará en dos días en los que se reflexionará y hablará sobre temas de máxima actualidad con investigadores de un gran prestigio como Aedin Culhane de Harvard University, Rodrigo Dienstmann  del Vall d'Hebron Institute of Oncology, Jonathan Marchini  de  Oxford University, Giovanni Montana  de King's College London​ y Simon Wood de la University of Bath. Dentro del programa, además de las conferencias de los 5 profesores invitados, tendrán cabida varias sesiones de contribuciones orales y de pósters. También está siendo organizado un volumen de Extended Abstracts que será publicado en la subserie Research Perspectives CRM Barcelona of the Birkhäuser's series Trends in Mathematics. El envío de dichos extended abstracts (2-4 páginas) es opcional y se concretaría unas semanas después tras finalizar el workshop. Toda la información (call) sobre el workshop podéis encontrarla en el Centre de Recerca Matemàtica (CRM). El auditorio donde tendrán lugar las jornadas dispone de un número de plazas limitado por lo que las solicitudes de participación serán aceptadas por orden de inscripción. Lo detalles sobre el envío de contribuciones, así como los templates para el envío de resúmenes, están disponibles aquí para su descarga.
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 2015 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.action Módulo 5: Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R Fechas: 18, 19 y 20 de noviembre de 2015 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.
Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica 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 2015 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.action Módulo 4: Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R Fechas: 11, 12 y 13 de noviembre de 2015 El objetivo principal de este módulo es proporcionar a los alumnos los conocimientos de las técnicas estadísticas más utilizadas dentro del campo de las ciencias de la salud, de la epidemiología y de la investigación biomédica en general. El módulo incluye las técnicas estadísticas más sencillas para analizar datos clínicos y epidemiológicos, como son el análisis descriptivo de datos y la inferencia básica, pero la parte más importante está dedicada a los modelos de regresión. Se ha dado especial importancia a las técnicas más usadas en la investigación biomédica, que son la regresión logística y la regresión de Cox, para analizar datos de supervivencia. Los modelos de regresión se explican desde un punto de vista práctico, y se han incluido temas avanzados como: el tratamiento de las variables de confusión, el análisis e interpretación de interacciones, las estrategias para la construcción de modelos de regresión multivariantes y el análisis de la capacidad predictiva de los modelos.
Métodos de regresión avanzados para la Investigación en Ciencias Naturales 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 2015 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.action Módulo 3: Métodos de regresión avanzados para la Investigación en Ciencias Naturales con R Fechas: 28, 29 y 30 de octubre de 2015 El objetivo principal de este módulo es proporcionar a los alumnos los conocimientos de las técnicas estadísticas que extienden el análisis de regresión a las situaciones encontradas más frecuentemente en los campos de estudio de las ciencias naturales. El módulo parte de la exposición de los Modelos Lineales Generalizados (GLM), incidiendo en las regresiones de Poisson, logística, binomial y binomial negativa, para continuar con sus extensiones a los casos en los que aparece un gran número de ceros, frecuentes en los análisis de conteos de organismos (modelos inflados por ceros). Finalmente, se abordarán las extensiones no lineales (Modelos Aditivos Generalizados, GAM). Los modelos se explican desde un punto de vista práctico y el módulo incluye la consideración de estrategias para la construcción de modelos, la interpretación de interacciones y la inferencia multimodelo.
Métodos de Regresión 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 2015 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.action Módulo 2: Métodos de Regresión con R Fechas: 15 y 16 de octubre de 2015 El objetivo de este módulo es que los alumnos adquieran los conocimientos necesarios para aplicar con R diversos métodos de regresión que permiten explicar una variable respuesta de interés en función de un conjunto de variables explicativas.  La primera parte del módulo se dedica a los modelos lineales de regresión, incluyendo el diagnóstico de sus hipótesis. La segunda parte se dedica a extensiones de gran importancia en la práctica: los modelos lineales generalizados y los métodos no paramétricos.
Introducción a 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 2015 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.action Módulo 1: Introducción a R Fechas: 24 y 25 de septiembre de 2015 El objetivo de este módulo es proporcionar una introducción a R para alumnos que no han tenido contacto previo con el programa. Además, se aprovechará esta introducción para ilustrar algunas nociones básicas de descripción de datos e inferencia estadística. Se tratarán las propiedades de los principales tipos de objetos en R, algunas herramientas de representación gráfica y se estudiarán algunos ejemplos de programación de funciones sencillas. Finalmente, se introducirán algunas herramientas que permiten usar R conjuntamente con editores de texto como Word o Latex, lo que facilita la reproducción y presentación de los resultados obtenidos.
Research Programme on Statistical Advances for Complex Data
El curso “Research Programme on Statistical Advances for Complex Data” tendrá lugar en el Centre de Recerca Matemàtica (CRM) en Barcelona del 8 de septiembre al 27 de noviembre de 2015.ActividadesAdvanced courses:INTRODUCTION TO PYTHON from September 8 to 10, 2015 at the CRM. Registration before August 31st. DATA MINING AND SOCIAL NETWORK ANALYSIS from September 16 to 18, 2015, at the CRM. Registration before September 6th COMPETING RISKS: CONCEPTS, METHODS AND SOFTWARE, from October 14 to 16, 2015 at the CRM. Registration before October 4th FLEXIBLE REGRESSION AND SMOOTHING. THE GAMLSS PACKAGES IN R, from November 16 to 18, 2015 at the CRM. Registration before October 15thWorkshops:BIOSTATNET WORKSHOP ON BIOMEDICAL (BIG) DATA, from November 26 to 27, 2015 at the CRM DoReMi LD-RadStats, from October 26 to 28, 2015, at CREALMás información: http://www.crm.cat/en/Activities/Curs_2015-2016/Pages/SACD.aspx
Introducción a los árboles de regresión y clasificación, random forests y redes neuronales con R
Introducción a los árboles de regresión y clasificación, random forests y redes neuronales con RPresentación:La minería de datos es un proceso que permite descubrir y explorar patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. En este sentido, son una herramienta clave en el proceso de toma de decisiones basadas en la información. Sus aplicaciones pueden cubrir un amplio rango de problemas, incluyendo la clasificación de especies en biología, la predicción del pronóstico de pacientes en biomedicina, el análisis de la fidelidad de los consumidores en business intelligence, el análisis del cesto de la compra a partir de los ficheros recogidos por las superficies comerciales (market basket analysis) o bien análisis de genómica funcional en los experimentos de microarrays de DNA y similares.El objeto principal del presente curso son las dos técnicas más importantes en la minería de datos: árboles de clasificación / regresión y redes neuronales.Los métodos basados en árboles, tales como los métodos CART (Classification and Regression Trees), pretenden explicar y/o predecir una variable respuesta a partir de un conjunto de variables predictoras mediante un conjunto de reglas sencillas. Respecto los modelos tradicionales, los métodos CART pueden ser particularmente eficientes para modelar interacciones entre variables explicativas. Estas técnicas fueron inicialmente propuestas en el ámbito de las ciencias sociales (Morgan y Sonquist, 1963), siendo su formalización estadística posterior (Breiman, Friedman, Olshen y Stone, 1984). Los modelos "random forest" utilizan los métodos CART pero proporcionan una combinación de árboles predictores utilizando algoritmos tipo bagging para su ajuste /validación.Las redes neuronales fueron inicialmente concebidas como una emulación del cerebro humano (McCullogh y Pitts, 1943) inspirándose en la interacción y comunicación entre neuronas, con el objetivo de desarrollar métodos computacionales para resolver problemas complejos. Los métodos actuales basados en redes neuronales han sido desarrollados tanto desde el campo de la inteligencia artificial como de la estadística aplicada, convergiendo en numerosos aspectos. Como modelo estadístico, una red neuronal está basada en combinaciones lineales y no lineales de variables predictoras que, a su vez, interaccionan con otras combinaciones lineales o no lineales para explicar una variable respuesta. Entre las redes neuronales estadísticas más populares destaca la denominada feed-forward neural network (Bishop (1995), Hertz, Krogh y Palmer (1991) y Ripley (1993,1996)), que establece que la interacción con la variable respuesta se realiza des de los inputs (variables predictoras) hasta los outputs (variables respuesta) a través de capas ocultas (hidden layers).A la práctica, ambas técnicas (métodos CART y redes neuronales) pueden proveer resultados válidos para explicar o predecir una variable respuesta, no obstante estos modelos tienden al sobre ajuste, por lo que la validación del modelo resulta esencial. Los métodos ROC, incluyendo un análisis de sensibilidad/especificidad y/o validaciones internas y externas pueden ayudar a evaluar la consistencia de estas soluciones.Profesorado:Llorenç Badiella - Director del Servei d'Estadística Aplicada, UAB. Profesor asociado del Departamento de Matemáticas, UABGerard Castellà - Unitat de Bioestadística, Institut de Recerca Biomèdica de LleidaJoan Valls - Institut de Recerca Biomèdica, de Lleida. Profesor asociado del Departamento de Matemáticas, UABDetalles de organización:El curso: Introducción a los árboles de regresión y clasificación, random forests y redes neuronales con R se impartirá los días 6, 7, 8, 9 y 10 de julio de 2015 de 10:00 a 14:00.Más información e incripciones: enlace
Curso de introducción a los Modelos Mixtos con R
Curso de introducción a los Modelos Mixtos con RPresentación:Con el objetivo de explicar o predecir un fenómeno cuantificable es habitual emplear modelos estadísticos. Los modelos mixtos son una generalización del modelo lineal de regresión clásico, contemplando la posible existencia de observaciones correlacionadas o con variabilidad heterogénea, vinculadas a la presencia de factores aleatorios. La nomenclatura modelos mixtos se refiere precisamente al hecho de que el análisis debe lidiar con efectos fijos y aleatorios simultáneamente. Esta ocurre por ejemplo en estudios con medidas repetidas en los mismos sujetos, o cuando hay niveles experimentales anidados generando subréplicas. El modelo mixto proporciona un entorno óptimo para responder a les cuestiones de un estudio con diseño experimental complejo: modelizando simultáneamente el valor esperado de la respuesta y su variabilidad.Profesorado:Llorenç Badiella - Director delServei d'Estadística Aplicada - UAB. Profesor asociado del Departamento de Matemáticas (UAB).Josep Anton Sanchez - Departamento Estadística i Investigació Operativa - Universitat Politècnica de Catalunya. Miembro del Grup de Recerca Consolidat en Modelització Estadística Multivariant i Computacional de la UB y Miembro del Grup de Recerca en Estadística Aplicada de la UPC.Detalles de organización:El Curso de Modelos mixtos con R se impartirá los días 8, 9, 10 y 11 de Junio 2015 de 10:00 a 13:00 y de 14:30 a 17:30.Más información e incripciones: enlace
Cursos R en la UB
Para este verano se ha organizado unos cursos de extensión universitaria (sin requisitos previos) en el Departamento de Estadística de la Universidad de Barcelona (Facultad de Biología).Precio de cada curso: 125 € (más tasas)Los títulos son:* Gestión de datos, programación y gráficos con R* Estadística aplicada con R* Análisis de datos y diseño de experimentos con RSon tres cursos de introducción a R de 20 horas cada uno. El primero orientado a empezar a trabajar con R y RStudio, el segundo más pensado para repasar conceptos de Estadística descriptiva e inferencial con R y R-commander y el tercero para analizar datos con R.Más info en: cartel
Programación, creación de paquetes y gráficos de alta calidad con R
Programación, creación de paquetes y gráficos de alta calidad con RPresentación:R, más que un software estadístico, puede considerarse un lenguaje de programación que permite la elaboración y libre distribución de paquetes de software con objetivos específicos de análisis, razón por la cuál ha incrementado su popularidad.En este contexto se enmarca este curso avanzado de R, enfocado a una utilización eficiente de este entorno, para ayudar a los participantes a sacar provecho de su potencial en el diseño de paquetes para CRAN o Bioconductor, así como para uso personal en tareas de investigación y docencia, en la elaboración de gráficos de alta calidad e interactivos, y en el incremento de la eficiencia al programar software científico y docente.Profesorado:Jose Barrera: Estadístico del Centre de Recerca en Epidemiologia Ambiental (CREAL) y Profesor Asociado del Departamento de Matemáticas de la UAB. Su investigación se enmarca en la metodología estadística aplicada a estudios epidemiológicos, en el contexto de los diseños de estudios longitudinales observacionales y del cluster analysis con datos faltantes. Autor de los paquetes tlm, en CRAN, para el ajuste e interpretación de modelos lineales con variables transformadas; miclust, para la integración de la imputación múltiple en el análisis cluster, y optimalAllocation, para el diseño óptimo de estudios longitudinales observacionales con exposición variable en el timepo. Ha impartido cursos de R avanzado aplicados a la programación y a la modelización estadística.Alejandro Caceres: Estadístico del CREAL. Desarrolla métodos para la detección de variantes genéticas con datos de alto rendimiento. Autor de los paquetes invClust, para detectar inversiones genéticas en datos de SNPs corrigiendo por estructura poblacional, e inveRsion, en Bioconductor. Colaborador en el desarrollo de paquetes bioinformáticos como GADA y MLPA-stats (R-GUI). Ha impartido cursos especializados de R avanzado y de estadística genética.Mikel Esnaola: PhDc en la Unidad de Bioinformàatica del CREAL. Su investigación se enmarca en los métodos para el análisis de datos genómicos de última generación. Autor del paquete tweeDEseq, en Bioconductor, para el análisis de genes diferencialmente expresados con datos de RNA-seq. Colaborador en el desarrollo del paquete BayNet, basado en redes bayesianas, para la búsqueda de dependencias estructurales entre variables. Ha impartido cursos especializados de R avanzado y de estadística genética.Detalles de organización:El curso Programación, creación de paquetes y gráficos de alta calidad con R se impartirá los días 3 y 4 de junio de 10:00 a 18:00 y el día 5 de junio de 10:00 a 14:00.Más información e incripciones: enlace
Distributional Regression with applications in Biomedicine, Biology, and Economics
Santiago de Compostela. February 24-26, 2015In many modern applications, one is not only interested in explaining the effect of covariates on the expected outcome but would rather try to regress the complete distributional on explanatory variables.In this course, we will introduce distributional regression, a generic framework for performing regression analyses where several parameters of a potentially multivariate response distribution are related to flexible regression predictors.Although classic regression analyses entail easy interpretation, they only focus on means and averages and therefore may lead to erroneous conclusions when modeling complex data structures. The distributional regression framework allows us to overcome these problems.To fully exploit the capabilities of distributional regression, we will consider structured additive regression specifications, which allow for combination of nonlinear effects of continuous covariates, spatial effects, random effects and a number of extensions.The Distributional Regression methodology can be use in a variety of disciplines including: medicine, biology, genomics, ecology, marine research, and economics and finance.Please register before February 12th, 2015. Limited number of spaces available!More info: http://icbusc.com/
Curso a distancia de "Introducción a R"
El curso de introducción a R a distancia consta de 28 horas,repartidas en cuatro sesiones. Este curso no se centra en losconceptos estadísticos sino en la utilización de instruccionesde sintaxis para obtener resultados.El curso está dirigido a todas las personas que esténinteresadas en conocer este programa de libre distribución.No es necesario tener conocimientos de estadística- aunquesí recomendable- porqué el curso se centra en la realizaciónde código de lenguaje de programación para obtenerresultados.Fecha: 19 de febrero al 25 de marzo 2015.Más info: http://www.udg.edu/
Modeling the detection of Influenza Outbreaks: going from temporal to spatio-temporal models
David-Valentín Conesa Guillén Grup d'Estadística Espacial i Temporal en Epidemiologia i Medi AmbientDepartament d'Estadística i I.O. - Universitat de ValènciaDía: Viernes 7 de noviembre de 2014Hora: 10:00Lugar: Seminario de la Sección de Matemáticas (E.P1.22).Facultad de Ciencia y Tecnología. Campus de Leioa de la UPV/EHUAbstract: The development of statistical algorithms for the automated monitoring of influenza surveillance data is one of the most challenging objectives of epidemiological surveillance systems. In this talk we firstly review an approach for determining the epidemic and non-epidemic periods from influenza surveillance data by modeling the process of differenced incidence rates. Bayesian inference is carried out to detect influenza epidemics at the very moment of their onset. As the model provide the probability of being in an epidemic state at any given moment, we also briefly review a practical implementation of the methodology. This has been done using a client-server architecture with a web-based client application design, which allows users to introduce and edit their own data and obtain information about the possibility of their system being in an epidemic phase. A natural spatio-temporal extension of this method for detecting influenza outbreaks will be introduced in the second part of the talk. Our proposal assumes, for every geographical unit, two different possible states for the di- fferenced weekly incidence rates of influenza. These states are a white noise process for the non-epidemic phase and a first order temporal auto-regressive process with spatially structured increments for the epidemic phase. A Markovian structure is used to estimate the probability of being in any of the two states for each location and week. Other options for the parametrization are discussed, and their performance is shown on a real dataset of the United States from Google Flutrends.MINTEGI SORTA: APLIKAZIO ESTATISTIKOAK, BIO-OSASUNZIENTZIETAN ETA ZIENTZIA ESPERIMENTALETANCICLO DE SEMINARIOS: APLICACIONES ESTADÍSTICAS ENCIENCIAS BIOSANITARIAS Y EXPERIMENTALES
Métodos cuantitativos para la investigación científica
La ciencia se distingue de otras formas de conocimiento, en virtud de sus propias reglas, que dan legitimidad a los principios teóricos que se están construyendo en diferentes áreas del conocimiento. Estas reglas se derivan de una serie de afirmaciones sobre la especificidad de los conocimientos científicos e implican aspectos tales como la naturaleza empírica de la información cuando se trata de ellos, la sistematicidad de los procedimientos, la objetividad de la relación que hace la investigación con el mundo que les rodea, la posibilidad auto-corrección de la constante del conocimiento científico y el carácter público y la ética de la actuación de la persona del investigador en todas las etapas del proceso. A pesar de la existencia de ese consenso, puede suceder que un let investigador novato deslumbrado por la cantidad de preguntas cuya respuesta está todavía tratando de mantener abierta, llegando incluso a delinear caminos de búsqueda que no son empíricamente factible. En la búsqueda de credibilidad y corroboráveis ​​por otras soluciones a los problemas de los investigadores científicos, también es común que no demuestra viable como diferentes alternativas metodológicas, que actualmente residen obstáculo en la toma de la decisión sobre el camino a seguir. Estas y otras preguntas pueden conducir a la elección de un camino complejo, el desarrollo del proceso de la investigación científica en sí, cuando lo ideal es que sea simple, organizado y creíble, sometidos a evaluación externa crítico y capaz de ser replicado por otros investigadores en el campo . Destinatarios El curso está pensado principalmente para estudiantes de pregrado o postgrado, que deseen profundizar sus conocimientos sobre metodología de la investigación científica y el análisis de datos utilizando el software SPSS. Factores de diferenciación Este curso tiene como objetivo consolidarse como un recurso valioso para la toma de decisiones científica para todos aquellos que deseen desarrollar proyectos de investigación naturaleza cuantitativa, diferente en su alcance, utilizando el software SPSS para el análisis de datos estadísticos. Para la organización del curso, siguiendo la lógica deductiva que subyace a la vista nomotético de la realidad, quedan cubiertas todas las etapas clave de un proceso de construcción de conocimiento empírico, desde la formulación de problemas científicos relevantes y apropiadas para la interpretación contextual de la toma de datos reales con el fin de intervenir y necesariamente la mejora de la calidad de vida de los individuos y las sociedades en las que se integran. El valor añadido de esta formación es su método de enseñanza totalmente a distancia, permitiendo a los participantes una visión general de cómo hacer la investigación, pueden ser muy útiles especialmente para aquellas personas que van a estar luchando con algunas dudas sobre si en el diseño o la realización de proyectos de investigación cuantitativa.Más información acerca del curso: http://www.ed.uc.pt/educ/curso?id=68
Gestión de datos, programación y gráficos con R
La investigación moderna, en biología como en muchos otros campos, requiere cada vez más el manejo de información numérica en cantidades grandes ya menudo en formas complejas. El lenguaje R, es una potentísima herramienta para el manejo, procesado y / o análisis de datos de cualquier tipo. Nacido en el entorno de la estadística en los años 90, como variante libre del lenguaje propietario "S", se ha convertido en extremadamente popular en el entorno científico y académico de los últimos años, gracias a su flexibilidad y probablemente por el hecho se ser libre, a una gran comunidad de usuarios y desarrolladores de todo tipo. pesar de sus bondades R tiene una curva de aprendizaje un poco empinada y el objetivo de este curso es facilitar una transición suave hacia su uso.Profesorado: E. Vegas y A. MiñarroCalendario: 7, 9, 11, 14 y 16 de julio, de 16:00 a 20:30.http://eib.stat.ub.edu/CursR2014
Análisis de datos y diseño de experimentos con R
Descripción resumida de los objetivos:Manipular datos procedentes de diferentes orígenes como bases de datos, hojas de cálculo, etc., y analizarlas estadísticamente con modelos de diseño experimental.Destinatarios:Licenciados, graduados o profesionales que desean analizar sus datos y elegir el diseño experimental apropiado.Profesorado: A. Monleón y F. CarmonaCalendario: 7, 8, 9, 10 y 11 de julio,  de 15:00 a 19:30. http://www.ub.edu/web/ub/es/estudis/oferta_formativa/extensions/fitxa/A/201311494/index.html
VIII Summer School del Master de Estadistica e IO de la UPC-UB
La Summer School del MEIO UPC-UB es un programa de formación especializada que aumenta la oferta de formación, tanto profesional como de investigación, del máster interuniversitario en Estadística e Investigación Operativa (MEIO UPC-UB), del grado en Estadística y de los programas de doctorado en Estadística e Investigación Operativa de la UPC, en Estadística de la UB y en Economía de la UB.  Este curso 2014-2015 celebramos la octava edición de la Summer School del MEIO UPC-UB. Esta oferta de cursos está abierta a todos los miembros de la FME, de la UPC y de la UB, y de las comunidades universitarias, científica y profesional en general.  Los cursos de la Summer School son impartidos por profesorado visitante, de la UPC y la UB de reconocido prestigio. Más info en: https://meioupcub.masters.upc.edu/viii-summer-school-2014
Estadística aplicada con R
La investigación actual tiene una componente cuantitativa importante y los investigadores necesitan a menudo poder procesar y analizar los datos que recogen o generan en sus estudios. Si bien algunas de estos análisis pueden ser complejas y requerir de personal especializado hay otros que, con los conocimientos y los recursos adecuados, son relativamente sencillas de realizar.El objetivo principal de este curso es proporcionar una perspectiva general de los principales métodos estadísticos que pueden resultar de utilidad en el día a día de la investigación. Su enfoque es aplicado y lo que se persigue es dotar a los investigadores y profesionales de conceptos y herramientas para saber cuándo hay que aplicar cada técnica, y cómo hacerlo utilizando la herramienta estadística apropiada.La aplicación de los conceptos y técnicas presentados a lo largo de los cursos se llevará a cabo utilizando el software estadístico libre R ( http://r-project.org ) y la interfaz gráfica de usuario R commander que permite su uso mediante un sistema de ventanas y menús. Conviene señalar que no se trata de un curso de R sino de un curso de Estadística, con R-commander .Profesorado: M.C. Ruiz de Villa y A. Sanchez PlaCalendario: 11, 13, 16, 18 y 20 de junio,  de 16:00 a 20:30.http://eib.stat.ub.edu/EstadisticaAplicada2014
Short course on Flexible Bayesian Methods for Diagnosis and ROC Curve Estimation
El curso “Short course on Flexible Bayesian Methods for Diagnosis and ROC Curve Estimation” tendrá lugar en Lisboa del 4 al 6 de junio, impartido por Vanda Inácio y Miguel de Carvalho (Pontificia Universidad Católica de Chile).  Program The course will have a duration of two and a half days and will involve both lectures and practical sessions. The outline is as follows.1. Introduction and motivation.1.1. Why are diagnostic tests important?1.2. Why Bayesian methods?1.3. Why Bayesian nonparametric methods?2. Bayesian nonparametric modeling of diagnostic testing data.2.1. Bayesian principles and methods.2.2. Polya trees, mixtures of Polya trees and Polya trees mixtures.2.3. Finite mixtures and Dirichlet process mixtures.2.4. Hyperpriors.2.5. Markov chain Monte Carlo approximations to the posterior.3. Binary and continuous diagnostic tests modeling.3.1. Techniques for binary tests.3.2. Diagnosis and ROC estimation: gold standard and no gold standard cases.3.3. Priors and Identiability.3.4. Comparison of methods by simulation and data applications.4. Regression modeling.4.1. Motivation for inclusion of covariates.4.2. Dependent mixtures of Polya trees and dependent Dirichlet process mixtures.4.3. Covariate dependent diagnosis and ROC curve: gold standard and no gold standard cases.4.4. Priors and identiability.4.5. Comparison of methods by simulation and data applications.5. Miscellaneous topics.5.1. Multivariate diagnosis data.5.2. Prevalence estimation.5.3. Sample size determination. Software: Participants are expected to bring their own laptops with recent versions of R and WinBUGS installed. Más información: http://ceaul-course-fbm.weebly.com/
Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R
El Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R se impartirá los días 13, 14, 15 y 16 de Mayo de 2014 de 2014 de 10:00 a 18:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 24 horas.Profesorado: Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, UAB    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Josep Anton Sanchez - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, UPC Más información: enlace
Curso Estadística Avanzada con R para Profesionales de la Salud
Desde el 7 de abril está abierta la inscripción en el Curso de Formación dela Universidad de Vigo “Estadística Avanzada con ‘R’ para Profesionales dela Salud”, F3061402, totalmente no presencial para que los médicos y otrostitulados del ámbito bio-sanitario (o estudiantes universitarios de últimoscursos) puedan seguirlo en horario libre y desde cualquier lugar de modocompatible con su actividad. El curso se realizará desde el 1 hasta el 31 demayo de 2014.El programa estadístico R es gratuito y se puede instalar libremente encualquier ordenador y sistema operativo. Se ha convertido en pocos años enel programa estadístico de uso general más potente y versátil, con grandiferencia sobre cualquier otro programa existente. La comunidad estadísticamundial colabora de forma desinteresada con el proyecto R (R Project), ymiles de investigadores aportan constantemente rutinas y utilidades.Actualmente es fácil encontrar paquetes de R y aplicaciones avanzadas en elámbito de las ciencias de la salud.El curso incluye algunas de las técnicas estadísticas avanzadas másutilizadas en la investigación médica, con datos y ejemplos paso a paso,asequibles para usuarios no expertos. No es necesario tener un nivel elevadode Estadística o conocer previamente el programa R, aunque sin duda esosconocimientos pueden aumentar el rendimiento del alumno. Es eminentementepráctico y aplicado, y se realizará de forma virtual mediante secuenciaciónde las unidades didácticas a través de Faitic, la plataforma de teledocencia de la Universidad de Vigo.Está en trámite el reconocimiento como actividad de formación continua -paratodas las profesiones sanitarias- de la Consellería de Sanidad de la Xuntade Galicia. Ese reconocimiento ya fue concedido para el curso básicorealizado el año pasado.Toda la información del curso, así como la realización de la preinscripción,está en:https://bubela.uvigo.es/curso/2258
Curso a distancia de "Introducción a SAS System"
El Curso a distancia de "Introducción a SAS System" se impartirá del 6 de marzo al 3 de abril de 2014.Programa del cursoProfesorado: Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, UdG                                         Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETInscripción al curso hasta el 18 de febrero de 2014 a: enlaceOrganizado por: UAEMás información: enlace
Curso de modelización con SPSS v.19
El Curso de modelización con SPSS v.19 se impartirá los días 3 y 6 de marzo de 2014, de 9h a 14h.Programa del cursoProfesorado: Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, UdG                                         Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETInscripción al curso hasta el 27 de febrero de 2014 a: enlaceOrganizado por: UAEMás información: enlace
Curso de Inferencia con SPSS v.19
El Curso de Inferencia con SPSS v.19 se impartirá los días 24 y 27 de febrero de 2014, de 9h a 14h.Programa del cursoProfesorado: Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, UdG                                         Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETInscripción al curso hasta el 17 de febrero de 2014 a: enlaceOrganizado por: UAEMás información: enlace
Curso de Estadística con R (Nivel básico)
Este curso, está dirigido a estudiantes, profesionales e investigadores de las distintas áreas de conocimiento, que requieran una formación básica en estadística, y que quieran iniciarse en el manejo del software libre R. Asimismo, supone una buena oportunidad para mejorar las habilidades de los ya iniciados, a través de un repaso de aspectos básicos de la estadística y del lenguaje propio de R. Fechas: Días 24, 25, 26 y 27 de febrero de 2014, de 16:00h a 21:00h.Inscripción: 21 de Enero al 17 Febrero (ambos inclusive).La organización de la actividad de formación “Curso de estadística con R. Nivel Básico” se lleva a cabo desde la spin-off de bioestadística de la USC: Biostatech S.L., con la participación del GRID[ECMB] y como actividad de la Red Nacional de Bioestadística (BIOSTATNET).Más información
Curso d'Introducción al SPSS v.19
El Curso d'Introducción al SPSS v.19 se impartirá los días 17 y 20 de febrero de 2014, de 9 a 14h.Programa del cursoProfesorado: Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, UdG                                         Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETInscripción al curso hasta el 10 de febrero de 2014 a: enlaceOrganizado por: UAEMás información: enlace
Curso a distancia de "Introducción a R"
El Curso a distancia de "Introducción a R" se impartirá del 23 de enero al 27 de febrero de 2014.Programa del cursoProfesorado: Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, UdG                                         Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETInscripción al curso hasta el 17 enero 2014 a: enlaceOrganizado por: UAEMás información: enlace
Webinar: Modelización y simulación con Mathematica. Ejemplos de aplicaciones
Fecha: 15-11-2013 a las 10:00Ponente: Guillermo Sánchez (http://diarium.usal.es/guillermo)Registro: http://www.addlink.es/eventos?task=view_event&event_id=643Contenido: En este seminario presentamos algunas de las posibilidades que ofrece Mathematica para construir simulaciones dinámicas interactivas. Empezaremos construyendo algunos ejemplos sencillos de modelización de distintos fenómenos. A continuación nos centraremos en el modelado de la distribución de sustancias (isótopos radioactivos, fármacos, tóxicos, etc.) en el cuerpo humano.
Charla: An Introduction to Bayesian Structured Additive Distributional Regression
El próximo 29 de octubre tendrá lugar la conferencia:An Introduction to Bayesian Structured Additive Distributional RegressionNadja KleinChair of Statistics, Georg-August-University GÖttingena las 12 h en el Aula Departamento de Análise, Facultad de Matemáticas, USC. Para conexión por videoconferencia, llamar a 193.144.76.18. Abstract
Charla: Structured Additive Distributional Regression in Fishery Research
El próximo 29 de octubre tendrá lugar la conferencia:Structured Additive Distributional Regression in Fishery ResearchValeria MamouridisInstitut de Cièncias del Mar (ICM-CSIC) a las 13 h en el Aula Departamento de Análise, Facultad de Matemáticas, USC. Para conexión por videoconferencia, llamar a 193.144.76.18. Abstract
Curso de iniciación al software estadístico R
Este curso está dirigido a profesionales e investigadores de las distintas áreas de conocimiento que requieran una formación básica en bioestadística usando el software libre R. Será de carácter teórico práctico y contará con personal de apoyo para una formación íntegra y completa. Se requiere que los alumnos dispongan de su propio portátil con el software instalado para poder realizar las prácticas. Previamente al comienzo del curso se enviarán las indicaciones de descarga e instalación de dicho software para Windows/Linux/(Mac) OS X.PROGRAMA:1. ¿Qué es R?2. Estructura de la información en R3. Lectura y escritura de datos4. Manejo y manipulación de datos5. Estudio de variables cualitativas6. Estudio de variables cuantitativas7. Regresión lineal y correlación8. R Commander FECHAS:Días 23, 24, 25 y 26 de septiembre, en horario de 16:00h a 21:00h (Descanso de 30min entre 18:15h-18:45h).PROFESORADO:Mónica López Ratón, Biostatech Advice,Training & Innovation in Biostatistics S.L., GRID[ECMB].PREINSCRIPCIÓN:Preciso inscripción previa del 10 de Julio al 31 de AgostoLUGAR:Aulario Novoa Santos (Aula 1), Complejo Hospitalario Universitario de Santiago.MÁS INFORMACIÓN:http://biostatech.com/?p=253
Seminario "Detección de Outliers en Modelos Lineales Generalizados para Datos Longitudinales"
Fecha: Viernes 06-09-2013 Título: "Detección de Outliers en Modelos Lineales Generalizados para Datos Longitudinales" Autora: María del Carmen Pardo Llorente            Universidad Complutense de MadridLugar: Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales (Bilbao)Resumen:Estructuras de datos dependientes, y en particular datos longitudinales, surgen en muchas áreas aplicadas. El método de las ecuaciones de estimación generalizadas (EEG) propuesto por Liang y Zeger (1986) es uno de los más utilizados para modelizar este tipo de datos. Este método y sus extensiones han sido ampliamente estudiados pero no ha sido así con el desarrollo de herramientas de diagnóstico para estos modelos. En particular, la mayoría de los procedimientos de detección de outliers existentes se basan en residuos. Sin embargo, tal y como se puede verse en Chang (2000) en ocasiones éstos métodos pueden llevar a conclusiones erróneas. En esta charla, se propone un nuevo procedimiento para detectar outliers en EEG consistente en contrastar un modelo mean-shift utilizando el estadístico de puntuaciones introducido por Rotnitzky y Jewell (1990). Se presenta un amplio estudio de simulación para analizar el nuevo procedimiento de detección de outliers en diferentes escenarios. Finalmente, se analiza un conjunto de datos reales.ReferenciasChang, Y. C. (2000). Residuals analysis of the generalized linear models for longitudinal data. Statistics in Medicine, 19, 1277-1293..Liang, K.Y. y Zeger, S. L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 73, 13-22.Rotnitzky, A. y Jewell, N. (1990). Hypothesis testing of regression parameters in semiparametric generalized linear models for cluster correlated data. Biometrika, 77, 485-497.
Máster en Bioestadística de la Universidad de Valencia
Ya está abierta la preinscripción para el máster de Bioestadística que imparte la Universidad de Valencia. Más información en:  http://www.masterbioestadistica.com/Presentación:Los vertiginosos avances tecnológicos y en comunicación acontecidos en los últimos tiempos, han favorecido la consecución de datos, hasta ahora inviables, y en ocasiones una acumulación considerable de mediciones sobre diversos fenómenos sujetos a estudio en cualquier ámbito, y en particular en los biométricos como son la Epidemiología, la investigación clínica y farmacéutica y el Medio Ambiente. Ante la ingente cantidad de información, surge una nueva figura profesional indispensable, capacitada para el tratamiento exhaustivo de toda la información recopilada, su análisis y la obtención de conclusiones sobre el tema a estudio.El Máster en Bioestadística pretende formar expertos en modelización estadística, bajo las diversas perspectivas frecuentista y Bayesiana, y capaces de llevar a cabo desde el diseño de una investigación hasta el tratamiento de datos, análisis y la derivación de los correspondientes informes de interés en campos, en principio tan variados, pero realmente afines respecto a las técnicas de análisis estadístico a utilizar, como son la Epidemiología, la investigación clínica y farmacéutica y la investigación en Medio Ambiente y Sistemas Naturales.El Máster en Bioestadística se propone formar este perfil específico de profesionales, desde áreas tan diversas como la Medicina, Biología, Farmacia, Medio Ambiente, Ingeniería Agrícola y por supuesto, las Matemáticas y la Estadística. La persona que obtenga el Máster en Bioestadística será un profesional con una especialización clara en el tratamiento estadístico de problemas planteados en cualquiera de los ámbitos de la Epidemiología, la investigación clínica y farmacéutica y la investigación en Medio Ambiente y Sistemas Naturales.Laboratorios clínicos y farmacéuticos, consultorías medio-ambientales, servicios de salud y epidemiología, centros de investigación, etc. vienen mostrando un claro interés por la integración en sus equipos de trabajo, de profesionales preparados para el tratamiento y análisis de la densa información disponible.Este título de Máster en Bioestadística es una continuación natural de especialización profesional y formación de investigadores en tres ámbitos muy específicos como son la Epidemiología, la investigación clínica y farmacéutica y la investigación en Medio Ambiente. El ritmo vertiginoso de la investigación en todas estas áreas ha venido acusando la necesidad de que los expertos no sólo tengan los conocimientos y destrezas propios, sino que reciban complementos de formación relacionados con la Modelización Estadística y Técnicas de Predicción sofisticadas. Estos conocimientos y habilidades se hacen indispensables para garantizar una planificación rigurosa y válida de sus experimentos e investigaciones, así como un tratamiento provechoso de la información conseguida.
Curso: Introducción a los árboles de regresión y clasificación y redes neuronales con R
El curso Introducción a los árboles de regresión y clasificación y redes neuronales con R se impartirá los días 25, 26, 27 y 28 de Junio de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona. La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, UAB Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Joan Valls - Institut de Recerca Biomèdica de Lleida Miembro del nodo Catalunya - BIO, BIOSTATNET Más información: enlace
VII Summer School y Primera SummeR School 2013
La Summer School del MEIO es un programa de formación especializada que aumenta la oferta de formación, tanto profesional como de investigación, del máster interuniversitario en Estadística e Investigación Operativa (MEIO), de los estudios de 2º ciclo de la licenciatura de Ciencias y Técnicas Estadísticas del grado en Estadística y de los programas de doctorado en Estadística e Investigación Operativa de la UPC, en Estadística de la UB y en economía de la UB. Este curso 2012-2013 celebramos la séptima edición del Summer School del MEIO.Desde el día 29 de abril hasta el día 10 de mayo de 2013 estará abierta la matrícula de la VII Summer School 2013 del Máster Interuniversitario en Estadística e Investigación Operativa UPC-UB. Este programa de cursos intensivos está abierto a estudiantes de máster y doctorado, de grado, y al público y profesionales en general. Se puede consultar el detalle de cursos, con el calendario y los horarios, en: http://meioupcub.masters.upc.edu/Summer-SchoolPrograma VII Summer School "Design and Analysis for Clinical Trials: taking account of patient and clinician preferences", Stephen D. Walter"Machine Learning: teoría y aplicaciones" Esteban Vegas, Ferran Reverter"Introducción a la Estadística Genética", M. Luz Calle"Big Data Challenges", Jordi TorresPrograma SummeR School"Gráficos y Programación con R", Klaus Langohr"Web 2.0 Interfaces for R", Xavier de Pedro"R Packages para Modelos Mixtos", Josep A. Sánchez"Package Building and Literate Programming with R", Alexandre Sánchez
Gestión de datos, programación y Gráficos con R
Para este verano hemos organizado dos cursos de extensión universitaria (abiertos a todos) de Estadística aplicada con R: uno de introducción al lenguaje de programación R y RStudio y el otro de Estadística aplicada con R y R-commander.Información:Organiza el Departamento de Estadística, Facultad de Biología.Coordinador: Francisco CarmonaCursos:* Gestión de datos, programación y Gráficos con R Profesorado: E. Vegas y A. Miñarro Calendario: 17, 19, 21, 26 y 28 de junio, de 16:00 a 20:30 horas http://eib.stat.ub.edu/CursR* Estadística aplicada con R Profesorado: M.C. Ruiz de Villa y F. Reverter Calendario: 1, 3, 5, 8 y 10 de julio, de 16:00 a 20:30 horas http://eib.stat.ub.edu/estadRMás información: Secretaría del Departamento de Estadística, Tel 934021560 e-mail: eballester@ub.edu
Introduction to Bayesian Item Response Modeling
El 6 y 7 de junio de 2013 se celebrará en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Lisboa, un minicurso titulado "Introduction to Bayesian Item Response Modeling", impartido por el profesor Jean-Paul Fox del Department of Research Methodology, Measurement and Data Analysis de la University of Twente, Países Bajos.La Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) es un paradigma general para la planificación y el análisis de los cuestionarios, midiendo las habilidades y las actitudes de los individuos observados en los estudios de la Educación, Psicología, Investigación, Salud, etc. Este minicurso está dirigido a estadísticos, psicometristas, profesionales en Ciencias de la Educación, Sociales y Biomédicas, y otros investigadores que estén interesados en participar en este enfoque de modelado estadístico bajo la perspectiva bayesiana.Si usted está interesado en participar en el curso corto, tendrá que rellenar el formulario de inscripción que se encuentra en la página web del minicurso (http://ceaul-course-birm.weebly.com) tan pronto como sea posible.
Charla: Beyond Mean Regression
Os informamos de que el próximo 6 de junio tendrá lugar la conferencia "Beyond Mean Regression" del profesor Thomas Kneib, Georg-August-Universität Göttingen (Alemania). Fecha: 06/06/2013 Hora: 12h Lugar: Aula 0, Facultad de Matemáticas, USC Se podrá asistir a la misma por videoconferencia. Abstract: Usual exponential family regression models focus on only one designated quantity of the response distribution, namely the mean. While this entails easy interpretation of the estimated regression effects, it may often lead to incomplete analyses when more complex relationships are indeed present and also bears the risk of false conclusions about the significance / importance of covariates. We will therefore give an overview on extended types of regression models that allow us to go beyond mean regression. More specifically, we will consider generalized additive models for location, scale and shape as well as semiparametric quantile and expectile regression. We will review the basic properties of all three approaches and compare them with respect to the flexibility in terms of the supported types of predictor specification, the availability of software and the support for different types of inferential proc edures. The considered model classes are illustrated using a data set on rents for flats in the City of Munich.
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Integrative Genomics
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Integrative Genomics Dates: 03-6-13, 04-6-13, 06-6-13, 11-6-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Interactomics: Systems Biology
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Interactomics: Systems Biology Dates: 23-5-13, 27-5-13, 28-5-13, 29-5-13, 30-5-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Proteomics
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Proteomics Dates: 14-5-13, 15-5-13, 20-5-13, 21-5-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R
El Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R se impartirá los días 13, 14, 15 y 16 de Mayo de 10:00 a 18:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 24 horas.Profesorado: Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, UABMiembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Josep Anton Sanchez - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, UPC Más información: enlace
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Epigenomics
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Epigenomics Dates: 06-5-13, 07-5-13, 09-5-13, 13-5-13  Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Next Generation Sequencing analysis
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Next Generation Sequencing analysis Dates: 23-4-13, 24-4-13, 25-4-13, 26-4-13, 29-4-13, 30-4-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
Curso online de introducción a R (24h, 4 temas)
El Curso on-line de introducción a R (24h) se impartirá del 18 de Abril al 16 de mayo del 2013.Profesorado:Felipe Chiappe - Universitat de Girona.Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona        Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETDirigido a: todas aquellas personas interesadas en conocer el funcionamento de R.Más información: enlace
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Transcriptomics: Analysis of Microarray gene expression data
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Transcriptomics: Analysis of Microarray gene expression data Dates: 16-4-13, 17-04-13, 18-04-13, 22-04-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
Curso de Modelización Estadística Básica con Deducer
El Curso de Modelización Estadística Básica con Deducer se impartirá los días 19, 20 y 21 de marzo de 2013 de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 12 horas.Profesorado:Anna Espinal - Coordinadora Área de Investigación Servei d'Estadística Aplicada, UAB Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero - Coordinador Área de Consultoria del Servei d'Estadística Aplicada, UABMiembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez - Asesora Estadística del Servei d'Estadística Aplicada, UABMás información: enlace
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Statistical and data mining methods for omics data analysis
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Statistical and data mining methods for omics data analysis Dates: 4-3-13, 11-3-13, 18-03-13, 08-04-13, 15-04-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
Curso de introducción a la Estadística con Deducer
El Curso de Introducción a la Estadística con Deducer se impartirá los días 4, 5, 6 y 7 de marzo de 2013 de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona. La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Anabel Blasco - Coordinadora Área de Formación del Servei d'Estadística Aplicada, UAB Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Oliver Valero - Coordinador Área de Consultoría del Servei d'Estadística Aplicada, UAB Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ana Vázquez - Asesora Estadística del Servei d'Estadística Aplicada, UAB Más información: enlace
Curso a distancia de introducción a SAS System
El Curso a distancia de introducción a SAS System se impartirá del 28 de Febrero al 21 de Marzo de 2013.La duración total del curso es de 15 horas. Profesorado: Felipe Chiappe - Estudiante de biología de la Universitat de GironaNatàlia Adell - Responsable de la Unitat d'Assessorament Estadístic, STR de la UdG Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace al programa del curso Enlace a todos los cursos programados
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Genome Bioinformatics
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Genome Bioinformatics Dates: 26-2-13, 28-2-13, 06-03-13, 13-03-13, 19-03-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
Mini-vídeos docentes modulares: un elemento crítico en el diseño de un MOOC
Ya está abierta la inscripción al primer Massive Online Open Course (MOOC) sobre mini-vídeos titulado "Mini-vídeos docentes modulares: un elemento crítico en el diseño de un MOOC". Este curso se ha presentado a la 1ª edición del Premio MECD - Telefónica Learning Services - Universia para optar, junto con otros 57 MOOC, al mejor MOOC de la plataforma Miriada X. La inscripción es gratuita y puede accederse a través del enlace: http://miriadax.net/web/videos_docente
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Programming and database management for Bioinformatics
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Programming and database management for Bioinformatics Dates: 25-2-2013, 27-2-2013, 05-03-2013, 07-03-2013, 12-03-2013 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Analysis of Complex Disease Association Studies
COURSES IN BIOINFORMATICS AND OMICS DATA ANALYSIS: Analysis of Complex Disease Association Studies Dates: 21-3-13, 02-4-13, 04-4-13, 09-4-13, 11-4-13 Program: http://www.omicsuvic.net/3.html
Curso presencial de inferencia con SPSS v.19
El Curso presencial de inferencia en SPSS v.19 se impartirá los días 12 y 13 de Febrero del 2013, de 9h a 14h en la Facultat de Ciències Econòmiques i Empresarials, UdG.La duración total del curso es de 10 horas. Profesorado: Natàlia Adell - Responsable de la Unitat d'Assessorament Estadístic, STR de la UdG Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace al programa del curso Enlace a todos los cursos programados
Curso presencial de introducción al SPSS v.19
El Curso presencial de introducción al SPSS v.19 se impartirá los días 5 y 6 de Febrero del 2013, de 9h a 14h en la Facultat de Ciències Econòmiques i Empresarials, UdG.La duración total del curso es de 10 horas. Profesorado: Natàlia Adell - Responsable de la Unitat d'Assessorament Estadístic, STR de la UdG Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace al programa del curso Enlace a todos los cursos programados
Curso de introducción a R
El Curso de introducción a R se impartirá los días 4, 5, 6 y 7 de Febrero de 2013 de 10:00 a 14:00 Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas.Profesorado:Joan Valls - Institut de Recerca Biomèdica de LleidaKlaus Langohr - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universitat Politècnica de Catalunya      Miembro del nodo Catalunya - BIO, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso de Genética para Estadísticos
Este curso está dirigido a estadísticos, matemáticos o ingenieros interesados en la bioinformática pero con conocimientos limitados sobre biología molecular y genética. Será impartido por la profesora M. Luz Calle. M. Luz Calle es Doctora en Matemáticas y profesora titular de la Universidad de Vic en el departamento de Biología de Sistemas donde imparte clases de bioestadística, bioinformática y epidemiologia genética en el Grado en Biotecnología. Contenido: 1. El genoma, la variabilidad genética y la herencia: Genoma, ADN, gen, cromosoma Mitosis, replicación del ADN Mutación, polimorfismo, alelo Fenotipo, genotipo, haplotipo Tipos de polimorfismos: SNPs, microsatélites, CNVs Meiosis, transmisión del ADN Genética mendeliana, equilibrio de Hardy-Weinberg Recombinación, ligamiento, desequilibrio de ligamiento, bloques de LD Bases de datos sobre variabilidad genética Estudios y obtención de datos sobre variabilidad genéti-ca: chips de ADN, tagSNPs, GWAs 2. ¿Cómo funcionan los genes? Expresión génica: del ADN a las proteínas Transcripción, región promotora, ARN Splicing, intrón, exón Traducción, codón, código genético Mutaciones: tipo, efecto sobre la traducción y mecanis-mos de corrección Medida de expresión génica y obtención de datos de expresión Perfiles de expresión génica asociados a enfermedades 3. Alteraciones epigenéticas 4. Next Generation Sequencing (NGS) Tríptico FORMULARIO DE INSCRIPCIÓN  
Curso de programación con SAS®: Sintaxis avanzada
El Curso de programación con SAS®: Sintaxis avanzada se impartirá los días 14, 15, 16 y 17 de enero de 2012 de 15:30 a 19:30 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMiembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnabel Blasco - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETEster Boixadera - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnna Espinal - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Más información: enlace
Curso a distancia de introducción a R
El Curso a distancia de introducción a R se impartirá del 10 de Enero al 7 de Febrero de 2013.La duración total del curso es de 24 horas. Profesorado: Felipe Chiappe - Estudiante de biología de la Universitat de GironaNatàlia Adell - Responsable de la Unitat d'Assessorament Estadístic, STR de la UdG Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace al programa del curso Enlace a todos los cursos programados
Seminario:"Aplicaciones del diseño de experimentos en la ciencia y en la ingeniería "
Título: Aplicaciones del diseño de experimentos en la ciencia y en la ingeniería Jesús López Fidalgo Departamento de Matemáticas Instituto de Matemática Aplicada a la Ciencia y a la Ingeniería Universidad de Castilla La Mancha Día: viernes 21 de Diciembre de 2012 Hora: 12:00 Lugar: Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad del País Vasco UPV/EHU
Webinar: Modelización y simulación con Mathematica
Webinar: Modelización y simulación con Mathematica: Ejemplos de aplicaciones en biología, medicina, etc. Impartido por: Guillermo Sánchez (Universidad de Salamanca) En este seminario se  introduce a la modelización dinámica con Mathematica. Entre otros ejemplos, se mostrará una aplicación de modelización de la distribución de isótopos en los seres humanos que puede ser de interés en medicina nuclear, farmacocinética, etc. . De hecho la metodología es aplicable a cualquier caso donde se requiera modelar un sistema biológico, ecológico, etc.FECHA : Viernes, 14 de diciembre de 2012 de de 10:00 a 11:00 LOCALIZACIÓN: Internet (en línea), es gratis. Requiere registrarse Mas informacion y resgistro :http://www.addlink.es/productos.asp?pid=1007
Seminario:"Los p-valores nos dicen muchísimo menos de lo que imaginamos…y SÍ, sí que se puede ACEPTAR la hipótesis nula."
Susie Bayarri.Departament d’Estadística i Investigació Operativa de la  Universitat de València.Jueves 13 de diciembre de 2012, 13.00-14.00.Salón de Grados de la Facultat de Matemàtiques.Universitat de València
Curso de técnicas estadísticas con SAS®
El Curso de técnicas estadísticas con SAS® se impartirá los días 10, 11, 12 y 13 de Diciembre de 15:30 a 19:30 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMiembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnabel Blasco - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ester Boixadera - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Anna Espinal - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Oliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ana Vázquez - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Más información: enlace
Seminario:"Un framework estadístico para RNA-seq y splicing alternativo"
David RossellBiostatistics/Bioinformatics Unit.  Institute for Research in Biomedicine. BarcelonaMartes 4 de diciembre 13.00-14.00Salón de Grados de la Facultat de Matemàtiques.Universitat de València
Curso de Modelización Estadística Básica con Deducer
El Curso de Modelización Estadística Básica con Deducer se impartirá los días 26, 27 y 29 de noviembre de 2012 de 15:30 a 19:30 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 12 horas. Profesorado:Llorenç Badiella - Director del Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnabel Blasco - Coordinadora Área de Formación del Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMiembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez - Asesora Estadística del Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Más información: enlace
Curso: "Bioestadística con R"
El “Curso de Bioestadística con R” está dirigida a profesionales e investigadores de diversos ámbitos que requieran una formación básica en bioestadística usando el software libre R. Será eminentemente práctico, por lo que se require que los alumnos dispongan de su propio portátil con el software instalado para poder realizar las prácticas. Previamente al comienzo del curso se enviarán las indicaciones de descarga e instalación de dicho software y se prestará el apoyo necesario para su instalación. Se facilitarán los apuntes a los asistentes vía web. PROGRAMA: 1. Introducción a R El entorno R R como calculadora Cómo buscar información: paquetes, ayudas,... Trabajar con bases de datos: importar archivos La información en R 2. Estadística descriptiva con R Medidas de centralización, de dispersión y localización Tablas en R: tablas de frecuencias y de contigencia 3. Representaciones gráficas con R Histogramas, boxplots, diagramas de sectores y de barras 4. Variables cualitativas. Tablas de contingencia Tablas de contingencia Test chi-cuadrado Tablas 2x2: test exacto de Fisher. Odds-ratio 5. Variables cuantitativas. Comparación de dos muestras. Comparación de k muestras. 2 muestras: independientes, apareadas K muestras cuantitativas independientes: ANOVA de 1 vía 6. Regresión lineal y correlación Diagrama de dispersión Coeficiente de correlación de Pearson Estimación de la recta de regresión FECHAS: Días 14, 15, 19 y 20 de noviembre, en horario de 16:00h a 20:00h TASAS: 200 euros BECAS: Existen 2 becas ofertadas por el Centro de Investigación en Medicina Molecular y Enfermedades Clínicas (CIMUS) para investigadores adscritos a dicho centro. Los interesados deben indicar en la preinscripción si se solicita dicha beca y de hacerlo, enviar su CV y una carta (200 palabras máx.) a gridecmb@gmail.com Esta dirección electrónica esta protegida contra spam bots. Necesita activar JavaScript para visualizarla (Asunto: Beca CIMUS) exponiendo por qué les resulta interesante este curso. PREINSCRIPCIÓN: A realizar antes del 21 de octubre de 2012 en el siguiente enlace. ¡Plazas limitadas! PROFESORADO: Miembros del GRID[ECMB] con experiencia previa en este área. ORGANIZACIÓN: La organización de la actividad de formación "Bioestadística con R" se lleva a cabo desde el GRID[ECMB] con el apoyo del CIMUS. Comité Científico: Carmen Mª Cadarso Suárez - USC Comité Organizador: Isabel Martínez Silva - USC Altea Lorenzo Arribas - USC DURACIÓN: 16 horas presenciales. A lo largo de la duración del curso se establecerá un entorno web para incluir comentarios/consultas. LUGAR: Centro de Investigación en Medicina Molecular y Enfermedades Crónicas (CIMUS) Nº mínimo de participantes: 10 personas Contacto: Para cualquier duda, sugerencia o consulta puede ponerse en contacto con nosotros vía e-mail: gridecmb@gmail.com Esta dirección electrónica esta protegida contra spam bots. Necesita activar JavaScript para visualizarla (Asunto: Curso Bioestadística con R) CARTEL: Puede descargarse un cartel del curso aquí. Desde el GRID[ECMB] agradecemos su difusión.
Bioestadística para no estadísticos: Lectura crítica de un estudio observacional
Al finalizar el curso, el participante leerá críticamente un estudio observacional identificando sus fortalezas, debilidades y nivel de evidencia. Además: Valorará la calidad y las implicaciones prácticas de un artículo científico, de un informe técnico o de un protocolo Utilizará las guías internacionales para escribir artículos Conocerá métodos estadísticos avanzados usados en este tipo de estudios Obtendrá resultados estadísticos con el paquete estadístico R Hará productiva su relación con un estadístico profesional   CONTENIDO Durante el curso, se realizarán las siguientes actividades: Estudiar apuntes o las clases grabadas Realizar ejercicios con feed-back inmediato Responder cuestionarios conceptuales y de interpretación de resultados. Criticar un artículo reciente publicado en una revista de alto impacto El curso constará de cinco bloques, comprendiendo cada uno de ellos dos capítulos del siguiente temario: Tema 1. Principios generales. Tema 2. Introducción a R Tema 3. Causas relacionadas implica efectos confundidos Tema 4. Validación de un indicador Tema 5. Diseño de Observaciones Tema 6. Modelos (1): Modelos Univariantes Tema 7. Modelos (2): Modelos Univariantes Tema 8. Modelos (3): Regresión múltiple (aditiva). Tema 9. Modelos (4): extensiones Tema 10. Modelos (5): Uso práctico   HORARIO El curso es no presencial. No obstante, existe una sesión de presentación optativa y se debe participar, en persona o por video-conferencia, en la defensa del proyecto final. Estas dos sesiones se realizarán en horario de mañana todavía por determinar Curso de otoño/invierno Sesión Inicial: 9/11/2012 Defensa del proyecto final: 7/2/2013 Curso de primavera/verano Sesión Inicial: 12/4/2013 Defensa del proyecto final: 4/7/2013   PREINSCRIPCIÓN Para preinscribirse, rellene el formulario que encontrará aquí. Plazo de preinscripción: hasta el 31 de octubre 2012 (curso de otoño/invierno) o hasta el 31 de marzo del 2013 (curso de primavera/verano)   INSCRIPCIÓN La cuota de inscripción será de 700 euros y deberá ser abonada antes del inicio del curso. Existen descuentos para inscripciones tempranas y/o para inscripciones en grupos de 3 personas (consultar aquí)   CUADRO DE PROFESORADO Dirigido por los profesores: Erik Cobo – UPC José Antonio González – UPC Pilar Muñoz – UPC ASISTENTES/PARTICIPANTES Dirigidos a profesionales de la salud que deban interpretar material científico. Se requieren conocimientos básicos de estadística y preferentemente haber realizado el curso de primer nivel: “Bioestadística para no estadísticos: Lectura crítica de un ensayo clínico”     CONTACTO Para cualquier duda, sugerencia o consulta puede ponerse en contacto con nosotros: e-mail: bioestadistica.fme@upc.edu teléfono: 93 401 69 47 más información: http://bioestadistica.fib.upc.edu
Bioestadística para no estadísticos: Lectura crítica de un ensayo clínico
Al finalizar el curso, el participante leerá críticamente un artículo de un ensayo clínico identificando sus fortalezas, debilidades y nivel de evidencia. Además: Valorará la calidad y las implicaciones prácticas de un artículo científico, de un informe técnico o de un protocolo Utilizará las guías internacionales para escribir artículos Conocerá los métodos estadísticos habituales en Ciencias de la Salud Obtendrá resultados estadísticos con una hoja de cálculo Hará productiva su relación con un estadístico profesional   CONTENIDO Durante el curso, se realizarán las siguientes actividades: Estudiar apuntes o las clases grabadas Realizar ejercicios con feed-back inmediato Responder cuestionarios conceptuales y de interpretación de resultados. Criticar un artículo reciente publicado en una revista de alto impacto El curso constará de cinco bloques, comprendiendo cada uno de ellos dos capítulos del siguiente temario: Tema 1: introducción Tema 2: estadística descriptiva Tema 3: probabilidad Tema 4: uso de la distribución normal Tema 5: principios de inferencia Tema 6: estimación por intervalo Tema 7: prueba de significación y contraste de hipótesis Tema 8: comparación de 2 grupos Tema 9: cálculo tamaño muestral Tema 10: análisis de supervivencia   HORARIO/CALENDARIO El curso es no presencial. No obstante, existe una sesión de presentación optativa y se debe participar, en persona o por video-conferencia, en la defensa del proyecto final. Estas dos sesiones se realizarán en horario de mañana todavía por determinar Curso de otoño/invierno Sesión Inicial: 9/11/2012 Defensa del proyecto final: 5/2/2013 Curso de primavera/verano Sesión Inicial: 12/4/2013 Defensa del proyecto final: 2/7/2013   PREINSCRIPCIÓN Para preinscribirse, rellene el formulario que encontrará aquí. Plazo de preinscripción: hasta el 31 de octubre 2012 (curso de otoño/invierno) o hasta el 31 de marzo del 2013 (curso de primavera/verano)   INSCRIPCIÓN La cuota de inscripción será de 700 euros y deberá ser abonada antes del inicio del curso. Existen descuentos para inscripciones tempranas y/o para inscripciones en grupos de 3 personas (consultar aquí)   CUADRO DE PROFESORADO Dirigido por los profesores: Erik Cobo – UPC José Antonio González – UPC Pilar Muñoz – UPC ASISTENTES/PARTICIPANTES Dirigidos a profesionales de la salud que deban interpretar material científico.   CONTACTO Para cualquier duda, sugerencia o consulta puede ponerse en contacto con nosotros: E-mail: bioestadistica.fme@upc.edu Teléfono: 93 401 69 47 Más información: http://bioestadistica.fib.upc.edu
Curso de introducción al sistema SAS® (Enterprise Guide – SAS System)
El Curso de introducción al sistema SAS® (Enterprise Guide - SAS System) se impartirá los días 5, 6, 7 y 8 de noviembre de 15:30 a 19:30 en la Universitat Autònoma de Barcelona. La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Ester Boixadera - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Oliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ana Vázquez - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona   Más información: enlace
Msc in Omics Data Analysis (UVic)
Description The aim of the Master of Science program in Omics Data Analysis is to produce well trained professionals who after graduation would be able to perform efficient and rigorous omics data analysis in a wide range of applications. The master responds to the growing use of high-throughput omic techniques, both in the context of biomedical research and in the pharmaceutical and biotechnology industries, and the increasing demand for highly qualified professionals in this field.The program will provide knowledge of the most important techniques for omic data acquisition and analysis. The students will be able to analyze omics data information using appropriate statistical and bioinformatics tools. The teaching methodology, in collaboration with research centers and companies in the field, will ensure that a wide range of applications are covered. Timetable: Afternoon classes (3pm to 8pm) from November 2012 to February 2013Place: Barcelona  http://www.uvic.cat/bcn Language: EnglishEnrollment: June 2012Tuition fee: 4,970 eurWeb page: http://www.omicsuvic.net Additional information: malu.calle@uvic.cat
Curso de introducción a la Estadística Básica con Deducer
El Curso de introducción a la Estadística Básica con Deducer se impartirá los días 22, 23, 25 y 26 de octubre de 2012 de 15:30 a 19:30 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Anabel Blasco - Coordinadora Área de Formación del Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero - Coordinador Área de Consultoría del Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez - Asesora Estadística del Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Más información: enlace
Sesión monográfica de apoyo a la docencia con Deducer
La Sesión Monográfica de apoyo a la docencia con Deducer se impartirá los días 10 de octubre de 15:30 a 19:30 y 19 de octubre de 9:00 a 13:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total de cada sesión es de 4 horas. Profesorado:Oliver Valero - Coordinador Área de Consultoría Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETMás información: enlace
Course:"Bayesian Adaptive Methods for Clinical Trials"
 2-day course organized by the Erasmus University Medical Center Rotterdam.Speakers: Bradley P. Carlin (Division of Biostatistics, University of Minnesota) and Laura A. Hatfield (Dept. of Health Care Policy, Harvard Medical School)More information: link
Taller de Diseño de Experimentos
Taller de Diseño de Experimentos Organizado por: UFI11/52 Matemáticas y Aplicaciones Fechas: 3-5 octubre de 2012 Lugar: Universidad del País vasco UPV/EHU. Facultad de Ciencia y Tecnología Impartido por: Juan Manuel Rodríguez Diaz (Universidad de Salamanca); Mercedes Fernández Guerrero (Universidad de Castilla- La Mancha) y Licesio J. Rodríguez Aragón (Universidad de Castilla- La Mancha) DIRIGIDO A: Investigadores en general, del entorno de las ciencias sanitarias o experimentales, que utilicen las técnicas estadísticas en sus trabajos. Es recomendable tener algo de experiencia en el análisis de la varianza (ANOVA) INSCRIPCIÓN: Enviar hoja de inscripción a Leire Carballés García (leire.carballes@ehu.es) del 14 al 24 de septiembre del 2012 OBJETIVOS DEL CURSO Dotar a los asistentes de los conocimientos básicos en diseño de experimentos que les capaciten para aplicarlos en su campo científico con objeto de mejorar la investigación que realizan desde la propia fase inicial de diseño. ESTRUCTURA DEL CURSO El Taller se desarrollaría en 3 días con el siguiente patrón: Tarde día 1, Mañana día 2, Tarde día 2, Mañana día 3. Cada bloque de 4.5 horas. • Bloque I: o Introducción al Diseño de Experimentos. o Presentación de Casos prácticos. • Bloque II: o Taller de Experimentación (en grupos). • Bloque III: o Análisis de los datos recogidos. o Obtención de Conclusiones. • Bloque IV: o Puesta en común de las Conclusiones. o Guía para futuros trabajos de Experimentación HOJA DE INSCRIPCIÓN    
Seminari SEA – Oliver Valero
Seminario del Servei d'Estadística Aplicada: Introducción al software DeducerOliver Valero - Coordinador Área Consultoría Servei d'Estadística Aplicada, UAB                       Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET 27 de Septiembre de 2012 a las 11:30 Más información: enlace
X Concurso Student de Estadística Aplicada
Mediante este concurso, el Servei d’Estadística de la Universitat Autònoma de Barcelona juntamente con el Instituto de Estadística de Catalunya quiere potenciar el espíritu de investigación y el gusto por la Estadística Aplicada entre los estudiantes de las universidades del Estado español, así como dar a conocer el papel destacado que tiene la Estadística en la obtención de nuevos conocimientos, tanto a la comunidad universitaria como a la sociedad en general. Los aspirantes presentaran un análisis de un conjunto de datos, enmarcado en un problema real, para el cual propondrán una solución. La base de datos así como el contenido del trabajo serán inéditos y de temática librePremios Premio Idescat al mejor trabajo: dotación económica de 600 € y un curso de SAS® a Madrid o a Barcelona. Premio Almirall al mejor trabajo de bioestadística: dotación económica de 300 €. Premio SEA al trabajo más original: dotación económica de 300 €.Fecha límite para envío de trabajos12 de septiembre de 2012Enlace
High dimensional and dependent functional data
The organising committee warmly encourages you to participate in this event, which provides a rare and valuable opportunity to present your work before a leading class of academics working in the eld of functional data analysis (FDA).The workshop will have a particular focus on methodological developments and associated theoretical analysis for dependent or multi-dimensional functional data, together with applications.The aim of this event is to promote discussion and the transfer of ideas and methodologies between researchers working in these important areas of FDA, with experts highlighting the challenges and developments in their respective fields of specialisation.Registration is free, but numbers are limited, so we ask those interested in participating to apply via the following link:http://sustain.bris.ac.uk/ws-fda/ Oral and poster contributions are welcome. Some financial support is available, and priority willbe given to young researchers.Deadline for contributed talks/poster submissions: 30 June 2012.Organisers:Heather Battey (Bristol)John Aston (Warwick)You can write to us at fda-organisers@bristol.ac.uk
Curso: "Adaptive Designs and Analysis Methods: Rationales and Approaches in Clinical Developments"
Faculty: SUE-JANE WANG, U.S. Food and Drug Administration. Office of Biostatistics, Office of Translational Sciences Center for Drug Evaluation and ResearchCoordinators: Maria Grazia Valsecchi & Stefania Galimberti. Center of Biostatistics for Clinical Epidemiology, University of Milano-BicoccaAbstract: This course is structured into three parts. The first part will give and overview of adaptive design rationales in clinical development and basic theories, to be followed by exploratory adaptive design methods. The second part will introduce rigorous statistical methodologies and the use of such methods for analyzing adequate and well-controlled confirmatory adaptive trials. Overviews on adaptation options that are appropriate for biomarker associated adaptive designs will be given. The third part will present design implementation, trial logistics models, and regulatory guidance on adaptive designs for drugs and biologics development.Both Bayesian and frequentist methods will  be illustrated using typical case examples and sources that are currently available in early and late phase development.Deadline for registration is May 1, 2012For full details on the course go to the course website.
Compositional Data Course
After the success of previous Compositional Data Course, it is a pleasure for us to announce the second Compositional Data Course to be held in Girona next July. This course is officially accredited by the International Association for Mathematical Geosciences (IAMG). All details of the course are available on the attached poster or visiting the website  http://www.compositionaldata.com/material/others/AnunciCodaCourse_UdG_2012.pdfTo apply to the course, please visit the website and fill in the form there.
CESGA Computational Science Summer School 2012
CESGA convoca la cuarta edición de la "CESGA Computational Science Summer School", que se celebrará del 2 al 31 de julio de 2012.La Summer School está dirigida a licenciados, ingenieros, investigadores y programadores, tanto del ámbito académico como empresarial, que están desarrollando soluciones de software en los campos científico-técnicos, o que deseen mejorar su cualificación en ciencia computacional, desarrollar su carrera como programadores de aplicaciones científicas, o de cálculo intensivo. Esta Summer School también está orientada a aquellos profesionales que quieran sacar el máximo rendimiento a las nuevas arquitecturas de procesadores.Fechas: del 02.07.2012 al 31.07.2012Nº horas: de 103 a 128 horas, según opciónNº plazas: 15Lugar: Centro de Supercomputación de Galicia, Avda. de Vigo, s/n (Campus Vida). 15705 Santiago de CompostelaPara más información visite este enlace.Contacto: ccsss12@cesga.es
Curso: "BFG12 Bioinformatics and Functional Genomics using R and Bioconductor"
Course date: 18th-20th.June.2012Instituto Gulbenkian de CienciaApartado 14, 2781-901 OeirasLisboa, PortugalThis is a practical course on Bioinformatics applied to analysis of Gene expression and Genomic data using mainly R and Bioconductor tools and algorithms. The course will focus in the use of robust methods to analyse microarray datasets, mainly from Affymetrix platform and from clinical-biomedical studies, integrating several strategies to achieve an optimum construction and analyses of gene expression profiles. The Course will be mostly practical using computers and prepared protocols.IMPORTANT DATES for the Course– Deadline for applications:EARLY:  8th. June.2012NORMAL: 11th. June.2012Further information: http://gtpb.igc.gulbenkian.pt/bicourses/BFG12/
Seminario:"Algunas recomendaciones para el buen uso del Propensity Score en investigaciones bio-sanitarias"
CICLO DE SEMINARIOS/ MINTEGI SORTA:APLICACIONES ESTADÍSTICAS EN CIENCIAS BIOSANITARIAS Y EXPERIMENTALES/ APLIKAZIO ESTATISTIKOAK, BIO-OSASUN ZIENTZIETAN ETA ZIENTZIA ESPERIMENTALETANTITULO: Algunas recomendaciones para el buen uso del Propensity Score en investigaciones bio-sanitarias/ Bio-Osasun Zientzietako ikerketetan, Propensity Score-ren erabilpen egokiari begirako hainbat gomendio. Lorea Martinez-Indart, Unidad de Epidemiología Clínica-CAIBER Hospital Universitario Cruces.Arantza Urkaregi, Dpto. de Matemática Aplicada, Estadística e I.O. de la UPV/EHU.Fecha/Data: 14 de Junio/ Ekainaren 14aLugar/lekua: Aula 1.10 ikasgela (Edificio E)Hora/ordua: 12:00Resumen: El tipo de estudio más adecuado para analizar el efecto de un tratamiento es larealización de un ensayo clínico que, en muchas ocasiones, no es posible, por lo que sesuele utilizar la información procedente de estudios observacionales. Sin embargo, elrealizar inferencias sobre el efecto del tratamiento en base a estudiosobservacionales plantea el problema de la existencia de otros factores desconocidosó medidos de forma inadecuada que puedan influir en los resultados observados(confusión). Un método cada vez más utilizado para reducir esa confusión se basa enel Propensity Score (PS), que es la probabilidad condicionada de recibir untratamiento en función de una serie de factores. Para un PS fijado, se consigue quelas diferentes características individuales estén homogéneamente distribuidas entretratados y no tratados, de forma que se reconstruye un hipotético mecanismoaleatorio de asignación del tratamiento. Sin embargo, conseguir este balanceo no esuna cuestión automática, sino que depende de las covariables introducidas en elcálculo del PS, del solapamiento de la distribución del PS en tratados y no tratados,…En el seminario pretendemos dar una serie de pautas de actuación para garantizarque el balanceo se consigue y poder aplicar el PS de manera adecuada en otrastécnicas como matching, estratificación o modelización de cara a estudiar el efectode un tratamiento.
Curso: "Modelos Mixtos utilizando R"
Con el objetivo de explicar o predecir un fenómeno cuantificable es habitual emplear modelos estadísticos. Los modelos mixtos son una generalización del modelo lineal de regresión clásico, contemplando la posible existencia de observaciones correlacionadas o con variabilidad heterogénea, vinculadas a la presencia de factores aleatorios. La nomenclatura modelos mixtos se refiere precisamente al hecho de que el análisis debe lidiar con efectos fijos y aleatorios simultáneamente. Esta situación ocurre por ejemplo en estudios con medidas repetidas en los mismos sujetos, o cuando hay niveles experimentales anidados generando subréplicas. El modelo mixto proporciona un entorno óptimo para responder a las cuestiones de un estudio con diseño experimental complejo: modelizando simultáneamente el valor esperado de la respuesta y su variabilidad. A pesar de ser una técnica relativamente reciente, se encuentra ya implementada en la mayoría del software estadístico, en particular en el programa R, un programa libre y de una difusión importante dentro de los ámbitos de investigación aplicada. De ahí que surja la necesidad de la organización de la actividad de formación “Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con el programa R”, dado que los Modelos Mixtos no suelen tener cabida en los planes de estudio reglados y sin embargo son muy utilizados y necesarios en la Bioestadística, cumpliéndose así además uno de los principales objetivos de la Red Nacional de Bioestadística BIOSTATNET que consiste en la formación en los grandes modelos estadísticos más utilizados en la Bioestadística y en la promoción de la investigación transversal y de calidad. ORGANIZACIÓN La organización de la actividad de formación “Curso de Diseño de Experimentos en Biomedicina con R” es llevada a cabo desde el GRID[ECMB], grupo perteneciente al Nodo Galicia de la Red Nacional de Bioestadística e involucra también al Nodo Catalunya-SEA de BIOSTATNET.Comité Científico: Carmen Mª Cadarso Suárez – USC Comité Organizador: Coordinación: Vicente Lustres Pérez - USC Isabel Martínez Silva - USC Webmáster: Altea Lorenzo Arribas - USC CONTENIDOS Los contenidos del curso de formación versarán desde una introducción a los modelos de regresión básicos (modelos lineales y modelos lineales generalizados) con R (a modo de repaso) para luego ir generalizando dichos modelos a los modelos mixtos tratando las diferentes clases de modelos para la especificación de los efectos aleatorios y los modelos para la estructura de covarianzas. Los contenidos del curso se dividen así en cuatro apartados y el programa del mismo es el siguiente: A. Introducción a los modelos de regresión, repaso del uso de R A.1. Modelos de regresión A.2. Análisis de la Varianza A.3. Modelos lineales Generales B. Modelos de efectos aleatorios B.1. Modelos con subréplicas B.2. Modelos con bloques aleatorizados B.3. Modelos jerárquicos multinivel B.4. Modelos Split-Plot B.5. Modelos con pendientes aleatorias C. Modelos para la estructura de covarianzas C.1. Modelo varianzas heterogéneas C.2. Modelos para medidas repetidas C.3. Modelos para datos longitudinales C.4. Modelos para datos espaciales D. Ilustración a Modelos mixtos para datos no normales D.1. Modelos lineales generalizados D.2. GEE D.3. Modelos lineales generalizados mixtos D.4. Modelos no-lineales mixtos HORARIO El curso se impartirá del 4 al 7 de Junio de 2012 en Santiago de Compostela - USC, en sesiones de mañana y tarde, constituyendo un total de 24 horas.   CUADRO DE PROFESORADO Llorenç Badiella (Servei d’Estadística, Univ. Autónoma de Barcelona). Josep Anton Sánchez (Dept. Estadística i Investigació Operativa, Univ. Politécnica de Catalunya). ASISTENTES/PARTICIPANTES (A QUIENES VA DIRIGIDO) El curso está dirigido tanto a estadísticos profesionales o académicos con un nivel más técnico que deseen profundizar en las aplicaciones de la técnica de los modelos mixtos como a investigadores y profesionales de ámbitos diversos que requieren una formación introductoria a los modelos mixtos, desde una perspectiva totalmente aplicada, basada en ejemplos prácticos. Entre estos ámbitos, se pueden destacar, en particular, los siguientes: Medicina Profesionales procedentes de las Unidades de investigación clínica y epidemiológica de Centros Hospitalarios. Biología Profesionales de las Consejerías del Mar y Medio Ambiente, así como de otros organismos como el IEO (Instituto Español de Oceanografía) y diversos centros del CSIC. Institutos de Estadística Profesionales de los diversos Institutos de Estadística como el nacional (INE) y los autonómicos. Matemáticas y Económicas Licenciados en Matemáticas y Económicas con formación avanzada en regresión. Consultorías Profesionales de consultorías medioambientales, de estadística,… Ámbito Universitario El curso es de interés para investigadores de distintos departamentos universitarios de Matemáticas (como el de Estadística), Medicina (por ejemplo, Salud Pública) y de Biología (por ejemplo, Genética, Zoología Animal, etc.), así como de distintos Institutos y Centros de Investigación adscritos (por ejemplo, Institutos de Acuicultura). Para aquellas personas sin conocimientos de R, se recomienda cursar "Bioestatística básica con R" que se impartirá en febrero de 2012 en Santiago de Compostela. PREINSCRIPCIÓN Para preinscribirse, rellene el siguiente formulario. Plazo de preinscripción del 1 de enero de 2012 al 4 de abril de 2012. El número de plazas está limitado, inicialmente, a 20 alumnos. INSCRIPCIÓN Una vez transcurrido el plazo de preinscripción los organizadores del curso comunicarán a los alumnos seleccionados la confirmación de plaza para la asistencia al curso y las instrucciones a seguir para el proceso de inscripción y el pago de las tasas, ya que además de tener en cuenta el límite de plazas, debido a las particulares características del curso, diseñado no sólo para el entorno universitario, sino para la expansión y aplicación de la investigación, se realizará una selección previa de los asistentes con la finalidad de tratar de lograr, al menos, el 35% de asistentes de ámbitos externos a la Universidad y a la disciplina matemática. La cuota de inscripción será de 400 euros. A lo largo del proceso de preinscripción iremos informando acerca de la concesión de las diversas ayudas que estamos tramitando para cofinanciar la matrícula. Nota: Imprescindible ordenador personal. Se facilitarán las indicaciones para la descarga de los programas y paquetes necesarios para la realización de las prácticas del curso. CONTACTO Para cualquier duda, sugerencia o consulta puede ponerse en contacto: Dirección Postal: Unidad de Bioestadística Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Facultad de Medicina-Universidad de Santiago de Compostela 15782 – Santiago de Compostela e-mail de contacto: gridecmb@gmail.com  (Asunto: Curso Modelos Mixtos)
Curso on-line de introducción a R (24h)
El Curso on-line de introducción a R (24h) se impartirá del 4 al 18 de junio del 2012.Profesorado:Mariona Roige - Universitat de Girona.Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETDirigido a: todas aquellas personas interesadas en conocer el funcionamento de R.Más información: enlace
Sesión monográfica de introducción al JMP
La Sesión monográfica de introducción al JMP se impartirá el día 23 de Mayo de 9:30 a 13:30 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total de la sesión es de 4 horas. Profesorado: Oliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace
Summer School 2012 del Master en Estadística e Investigación Operativa de la UPC
La Summer School del MEIO de la Universidad Politécnica de Cataluña es un programa de formación especializada que aumenta la oferta de formación, tanto profesional como de investigación, del Máster Interuniversitario en Estadística e Investigación Operativa (MEIO), de los estudios de 2º ciclo de la licenciatura de Ciencias y Técnicas Estadísticas y del programa de doctorado en Estadística e Investigación Operativa. Este curso 2011-2012 celebramos la sexta edición del Summer School del MEIO. Esta oferta de cursos está abierta a todos los miembros de la FME, de la UPC y de la UB, y de las comunidades universitaria, científica y profesional en general. Los cursos de la Summer School son impartidos por profesorado visitante de reconocido prestigio.Esta oferta formativa ha sido posible gracias al financiamiento otorgado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN) para los estudios de máster oficial y de doctorado.Para más información (oferta y fechas de cursos, plazos y costes de matricula):https://meioupcub.masters.upc.edu/summer-school
Curso on-line de introducción a SAS System
El Curso on-line de introducción a SAS System se impartirá del 17 de mayo al 7 de junio del 2012.Profesorado:Mariona Roige - Universitat de Girona.Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R
El Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R se impartirá los días 14, 15, 16 y 17 de Mayo de 10:00 a 18:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 24 horas. Profesorado: Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Josep Anton Sanchez - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universitat Politècnica de Catalunya Más información: enlace
Curso de Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R
Curso organizado por el Grupo de Epidemiología Genética y Molecular en  el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) en Madrid los días 25, 26 y 27 de Abril de 2012. Organizadores: Núria Malats (CNIO), Jesús Herranz Valera (CNIO)Lugar: Piso tercero Seminar Room - CNIO La información básica se encuentra en el link  http://www.cnio.es/eventos/index.asp?ev=7
Charla: "El papel del bioestadístico y la bioestadística en los proyectos de investigación biomédica. Red BIOSTATNET"
Ponente: María Luz Durbán RegueraLugar: Instituto de Salud Pública. Madrid Salud. Ayuntamiento de Madrid.Fecha: 24/04/2012Hora: 9:30
Curso de Modelización Estadística Básica con IBM SPSS®
El Curso de Modelización Estadística Básica con IBM SPSS® (v.19) se impartirá los días 16, 17, 18 y 19 de abril de 2012 de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas.Profesorado:Anabel Blasco - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETLlorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETEster Boixadera - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnna Espinal - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMás información: enlace
Curso de introducció a la Estadística Básica con IBM SPSS®
El Curso de introducció a la Estadística Básica con IBM SPSS® (v.19) se impartirá los días 26, 27, 28 y 29 de marzo de 2012 de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona. La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Anabel Blasco - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Llorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ester Boixadera - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Anna Espinal - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Oliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ana Vázquez - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Más información: enlace  
Elementos básicos de la inferencia bayesiana
El curso Elementos básicos de la inferencia bayesiana se impartirá los días 21, 22 y 23 de Marzo de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 12 horas.Profesorado:Carmen Armero - Universitat de València      Miembro del nodo Valencia - GEEITEMA, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso a distància de "Introducció a SAS System"
El Curso a distància de "Introducció a SAS System" se impartirá del 12 al 30 de marzo 2012.Profesorado:Mariona Roige - Universitat de Girona.Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso a distancia de "Introducció a R"
El Curso a distancia de "Introducció a R" se impartirá los días del 5 al 19 de marzo 2012.Profesorado:Mariona Roige - Universitat de Girona.Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso de introducción a R
El Curso de introducción a R se impartirá los días 21, 22, 23 y 24 de Febrero de 2012 de 10:00 a 14:00 Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas.Profesorado:Joan Valls - Institut de Recerca Biomèdica de LleidaKlaus Langohr - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universitat Politècnica de Catalunya      Miembro del nodo Catalunya - BIO, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso: "Bioestadística básica con R"
 INTRODUCCIÓN R, también conocido como "GNU S", es un ámbito y un lenguaje para el cálculo estadístico y la generación de gráficos. A día de hoy, R es uno de los paquetes más flexibles y potentes que existen para realizar tareas estadísticas de todo tipo, desde las más elementales, hasta las más avanzadas. Cuenta, además, con la ventaja de ser gratuito y de descarga e instalación sencillas. Este curso pretende ser una introdución al manejo y uso de R. Para ello, se introducen tareas estadísticas sencillas, pero relevantes, relacionadas con el manejo y análisis de datos biomédicos. Entre ellas se incluye el manejo de bases de datos, estatística descriptiva, representaciones gráficas y varias técnicas estadísticas comúnmente usadas en investigación biomédica. Se recomienda además este curso para aquellas persoas que estén interesadas en cursar otros más avanzados que se imparten desde el GRID[ECMB]. DURACIÓN Nº total de horas: 16 FECHAS 13, 15, 16 y 17 de febrero de 2012, de 16:00 a 20:30 h. LUGAR Facultad de Medicina, Santiago de Compostela. PROGRAMA A. Introducción a R El entorno R. R coma calculadora. Creación de objetos: vectores, listas, bases de datos, … Cómo buscar información: paquetes, ayuda, … Trabajar con bases de datos: importar archivos. La información en R. B. Estadística descriptiva con R Descriptiva numérica: medidas de centralización medidas de dispersión medidas de localización Tablas en R: tablas de frecuencias tablas de contingencia tablas de frecuencias marginales C. Representaciones gráficas con R Estadística descriptiva gráfica: histogramas boxplot diagrama de sectores diagrama de barras D. Comparación de dos muestras cuantitativas Independientes (t-Student, Mann-Whitney) Apareadas (paired t-Student, Wilcoxon) E. Comparación de k muestras cuantitativas independentes ANOVA de 1 vía Test “a posteriori” Alternativa no paramétrica F. Estudio de variables cualitativas Tablas de contingencia. Test Chi-cuadrado. Tablas 2x2: test exacto de Fisher. Odds-Ratio. G. Regresión lineal y correlación Diagrama de dispersión. Coeficiente de correlación de Pearson. Estimación de la recta de regresión. MATERIAL DE SOPORTE Se facilitarán los apuntes en soporte digital. TIPO DE AULA El curso tendrá lugar en la facultad de Medicina, que está provista de mesas adaptadas para que el alumno pueda situar cómodamente su portátil y los apuntes. Nº DE PARTICIPANTES Máximo de 25 alumnos. PARTICIPANTES El curso está dirigido a residentes, alumnos de másteres y profesionales/investigadores de diversos ámbitos que requiren una formación básica en el software libre R enfocado a aplicaciones de bioestadística. El curso será eminentemente práctico, por lo que se require que los alumnos dispongan de su portátil con el software instalado. Previamente al inicio do curso se enviarán las indicaciones de descarga e instalación del software. Se trabajará sobre bases de datos reales. PREINSCRIPCIÓN El prazo de preinscrición termina el 31 de enero de 2012. Para preinscribirse, rellene el siguiente formulario. INSCRIPCIÓN Una vez transcurrido el plazo de preinscripción, los organizadores del curso comunicarán a los alumnos seleccionados la confirmación de plaza para la asistencia al curso y las instruciones a seguir para el proceso de inscripción y el pago de la cuota. La cuota de inscripción será de 200 euros. PROFESORADO Miembros del GRID[ECMB] con experiencia previa en este área. ORGANIZACIÓN La organización de la actividad de formación “Bioestadística con R” se lleva a cabo desde el GRID[ECMB], grupo perteneciente al Nodo Galicia de la Red Nacional de Bioestadística - BIOSTATNET. Comité Científico: Dirección: Carmen Mª Cadarso Suárez – USC Comité Organizador: Coordinación: Vicente Lustres Pérez - USC Isabel Martínez Silva - USC Webmáster: Altea Lorenzo Arribas - USC PÓSTER Puede descargarse una copia del cartel del curso aquí . Desde GRID[ECMB] agradecemos su difusión.
Curso de Inferencia con SPSS v.19
El Curso de Inferencia con SPSS v.19 se impartirá los días 8 y 9 de Febrero 2012, de 9h a 14h en la Universitat de Girona.La duración total del curso es de 10 horas.Profesorado:Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso de Introducción al SPSS v.19
El Curso de Introducción al SPSS v.19 se impartirá los días 6 y 7 de Febrero 2012, de 9 a 14h en la Universitat de Girona.La duración total del curso es de 10 horas.Profesorado:Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETMás información: enlace
Curso de programación con SAS®: Sintaxis avanzada
El Curso de programación con SAS®: Sintaxis avanzada se impartirá los días 23, 24, 25 y 26 de enero de 2012 de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas.Profesorado:Anabel Blasco - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETLlorenç Badiella - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETEster Boixadera - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnna Espinal - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMás información: enlace
Curso: Analytical Methods for Competing Events
El curso Analytical Methods for Competing Events se impartirá los días 13, 14 y 15 de Diciembre de 10:00 a 18:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 17 horas.Profesorado:Alvaro Muñoz  - Professor of Epidemiology    Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health    Baltimore, MD, USAMás información: enlace
Curso de técnicas estadísticas con SAS®
El Curso de técnicas estadísticas con SAS® se impartirá los días 28, 29, 30 de Noviembre y 1 de Diciembre de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona. La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Anabel Blasco  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ester Boixadera  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Anna Espinal  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Oliver Valero  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Ana Vázquez  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona Más información: enlace
Curso de introducción al sistema SAS® (Enterprise Guide – SAS System)
El Curso de introducción al sistema SAS® (Enterprise Guide - SAS System) se impartirá los días 24, 25, 26, 27 de Octubre de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas.Profesorado:Anabel Blasco  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETEster Boixadera  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnna Espinal  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMás información: enlace
Curso: "Survival Analysis using R"
Survival Analysis Using R El análisis de supervivencia consiste en un conjunto de técnicas estadísticas para analizar el tiempo de seguimiento desde un evento inicial (por ejemplo, el diagnóstico de una enfermedad) hasta la ocurrencia de un evento de interés (por ejemplo, recaída o muerte). En la práctica, es muy frecuente encontrar situaciones en las que se cuenta con observaciones incompletas (o censuras) de los tiempos que transcurren entre el evento inicial y el evento final. El objetivo principal del análisis de supervivencia es incorporar esta información parcial que proporcionan los tiempos censurados. En este curso se pretende realizar una introducción al análisis de supervivencia, incluyendo aspectos relacionados con la censura. Se presentará el estimador Kaplan y Meier de la función de supervivencia y métodos estadísticos de comparación de la supervivencia de varios grupos. A continuación se presentará el modelo de regresión de Cox de riesgos proporcionales y modelos de Cox incluyendo covariables dependientes del tiempo. Finalmente expondrán modelos más complejos como son los modelos multi-estado. Dado que estas técnicas están implementadas en el software libre R, al inicio del curso se hará una breve introducción a este software. Todas las técnicas de supervivencia se ilustrarán y trabajarán con datos reales del ámbito biomédico. Este curso está organizado por el grupo interdisciplinar GRID[ECMB] de la Red de Bioestadística BIOSTATNET, y va dirigido a profesionales de la estadística, medicina, biología y áreas afines, que precisen de las técnicas de supervivencia en la práctica diaria y en la investigación. Este curso cumple con varios objetivos principales de BIOSTATNET, como son: i) la formación en los grandes modelos estadísticos más utilizados en la Bioestadística; ii) la promoción de la investigación transversal y de calidad; y iii) la creación de sinergias entre los investigadores de los diversos ámbitos dentro de la Bioestadística. 1. Brief introduction to R 1.1  Import and export 1.2  Data creation 1.3  Math and plotting 2. Introduction  to survival Analysis 2.1  The definition of failure time 2.2  Some examples 2.3  Censoring and truncation 2.4  Basic definitions 2.5  Some common distributions 3. Estimating the survival function 3.1  Kaplan-Meier estimator 3.2  Comparison of survival curves 4. Cox regression 4.1  The Cox model 4.2  The Cox model with time-dependent covariates 4.3  Hypothesis tests for the Cox model 4.4  Model selection 5. Analysis of multi-state survival data 5.1  Generalities 5.2  Available R packages Profesorado: Luis F. Meira Machado Universidade do Minho http://www.mct.uminho.pt/lmachado/ Fechas: del 17 al 20 de Octubre de 2011. Horario: mañanas: 10:00h-13:30h (incluyendo 30 minutos de descanso a media mañana) tardes:  16:00h a 18:00h Precio: 400 Euros Lugar: Aula 2, Facultad de Medicina. Universidad de Santiago de Compostela. OrganizaciónGRID[ECMB] Período de preinscripción: del 1 al 20 de Septiembre de 2011 AMPLIADO PLAZO DE PREINSCRIPCIÓN HASTA EL 30 DE SEPTIEMBRE DE 2011Formulario de preinscripción
Curso de Estadística básica y modelización con SPSS v.19
El Curso de Estadística básica y modelización con SPSS v.19 se impartirá los días 17, 18, 19 y 20 de Octubre de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 16 horas.Profesorado:Anabel Blasco  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAnna Espinal  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETOliver Valero  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona    Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETAna Vázquez  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de BarcelonaMás información: enlace
Seminario:"Ecuaciones de estimación generalizadas basadas en residuos generalizados"
Seminario impartido por M. Carmen Pardo Llorente (Nodo Madrid) en la Universidad del País Vasco (Nodo País Vasco).Fecha: 30 de septiembre de 2011.Hora: 12:00 h
Curso: "Time Series for Macroeconomics and Finance"
El curso "Time Series for Macroeconomics and Finance" se impartirá del 18 al 22 de julio en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) en Barcelona en el marco de la Summer School 2011 del Master Interuniversitario en Estadística e Investigación de la UPC y de la Universidad de Barcelona.Datos importantes del curso: Título: Time Series for Macroeconomics and Finance Impartido por: Andrew Harvey Idioma: InglésDuración: 10 horas Fechas y horarios: 18 al 22 de julio de 2011, de 10 a 12.30h (el día 18 de 10 a 13h) Fechas de matrícula: 20 de junio al 10 de julio de 2011Precios: Ver la página web de la Summer SchoolPágina web del cursoObjetivo del curso: The course will show how economic and financial time series can be modelled and analysed. The aim is to provide understanding and insight into the methods used, as well as explaining the technical details. Statistical modelling will be demonstrated using the STAMP 8 package (http://www.stamp-software.com/) and participants will be given the opportunity to use the package in class.Participants are expected to have taken an introductory course in econometrics or time series analysis. The references to Time Series Models (TSM) in the course outline give an indication of the material covered. The notes are shown as [TS*] and [FTS*]. Although these notes correspond to the slides, not all the material will be covered in detail during the lectures. Students should be familiar with most of the TS material. The FTS notes is more advanced (F stands for “Further”). Assessment will be made by exercises which will be done as homework.Contenido del curso: Introduction. [TS1] Stationary time series. ARMA models. Prediction. Unobserved components and signal extraction. [TS2] TSM, chs 1,2,3. ARIMA models. Structural (unobserved components) time series models. Testing for nonstationarity. TSM, ch 5. [TS3] Explanatory variables and intervention analysis [TS4]. State space models and the Kalman filter. Signal extraction. Missing observations and other data irregularities. TSM, ch 4. [FTS1]. Spectral analysis. Spectra of ARMA processes; stochastic cycles; linear filters; estimation of spectrum. TSM, ch6, sections 1 to 7. [FTS2]. Trends and cycles. Analysis of the effects of moving average and differencing operations. Band-pass and Hodrick-Prescott filters. Seasonality. TSM, ch6, sections 5 and 6. [FTS3]. Multivariate time series models. Dynamic econometric models; common trends and co-integration; control groups. TSM, ch 7. [FTS5] Financial econometrics. Nonlinear models; distributions of returns, stochastic volatility and GARCH; nonlinear state space models. TSM, ch8,Taylor, chs 8-11, 15. [FTS4].
Curso: "Management Science Optimization Modeling with SAS/OR"
El curso "Management Science Optimization Modeling with SAS/OR" se impartirá del 12 al 14 de julio en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) en Barcelona en el marco de la Summer School 2011 del Master Interuniversitario en Estadística e Investigación de la UPC y de la Universidad de Barcelona. Datos importantes del curso: Título: Management Science Optimization Modeling with SAS/OR Impartido por: F. Javier Heredia y Cristina Corchero Idioma: Castellano Duración: 10 horas Fechas y horarios: 12 al 14 de julio de 2011, de 15.30 a 19.30h (día 12) y de 15.30 a 18:30h (días 13 y 14) Fechas de matrícula: 14 de junio al 3 de julio de 2011 Precios: Ver la página web de la Summer SchoolPágina web del cursoObjetivo del curso: Management science (MS), is an interdisciplinary branch of applied mathematics, engineering and sciences that uses various scientific research-based principles, strategies, and analytical methods including mathematical modeling, optimization, statistics and algorithms to improve an organization's ability to enact rational and meaningful management decisions. The discipline is typically concerned with maximizing profit, assembly line performance, crop yield, bandwidth, etc or minimizing expenses, loss, risk, etc. The practice of MS research can be done on three levels: A fundamental level that study the mathematical and computational properties of the probability and optimization models and algorithms A modeling level that builds models, gathers data, and analyzes them mathematically, An application level, just as any other engineering discipline that has strong aspirations to make a practical impact in the real world. This course is focused on the second level. In particular, we will explore the possibilities of the SAS/OR package to implement and solve some optimization models that are in the core of the so called Analytic Consulting which represents the application of the MS methodology to the consulting activity. Although commonly considered as software for data management, SAS also includes through his SAS/OR package (OR for Operations Research) a broad list of procedures to implement and solve any kind of optimization problems. The course will give basic skills to the participants for the efficiency formulation, implementation, solution and analysis of several management science optimization problems with SAS/OR.Contenido del curso: Each one of the three sessions of this course will present a case study of increasing difficulty that will be modeled and solved with the procedures of the SAS/OR system. In the last part of each session the participants will have the opportunity of put into practice the concepts and methods worked out in the session through a series of guided lab exercises. Session 1: Optimization modeling and the SAS/OR system. Introduction to optimization modeling: production scheduling problem, electricity market optimization,… Introduction to the SAS/OR system: the SAS/OR’s algebraic modeling language and optimization procedures. Practice. Session 2: Linear optimization models. Case study: modelization of the Stochasticity and multiperiod issues. LP optimization with SAS. Post-optimal analysis: local, global and parametric analysis. Practice. Session 3: Integer and nonlinear optimization models. Case study: modelization of the nonlinearities, fixed costs and logic conditions. Integer optimization with SAS. Nonlinear optimization with SAS. Practice
Curso: "Analytic Solutions in Management"
El curso "Analytic Solutions in Management" se impartirá del 11 al 14 de julio en la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) en Barcelona en el marco de la Summer School 2011 del Master Interuniversitario en Estadística e Investigación de la UPC y de la Universidad de Barcelona. Datos importantes del curso: Título: Analytic Solutions in Management Impartido por: Accenture Analytics Innovation Center in Barcelona team Idioma: Inglés Duración: 15 horas Fechas y horarios: 11 al 14 de julio de 2011, de 10 a 14h Fechas de matrícula: 14 de junio al 3 de julio de 2011 Precios: Ver la página web de la Summer SchoolPágina web del curso Presentación: Accenture Analytics Innovation Center in Barcelona, is a showcase for Accenture’s predictive analytics capabilities and their ability to help the C-suite meet its most pressing objectives. The Center will initially focus on the innovative development of sophisticated techniques in supply chain analytics to address many of the key business challenges facing Accenture’s clients.The Accenture Analytics Innovation Center in Barcelona is part of Accenture’s global network of analytics innovation centers. This network is expressly designed to help clients address their most pressing issues and improve decision-making processes by providing them with quick and easy access to a range of sophisticated analytics solutions and resources, locally and globally.Today’s company imperatives —driving growth, enhancing cost and cash advantage, improving operational excellence, restructuring the business at scale and winning the war for talent— all depend on a company’s ability to gain actionable insight from its data, to improve business outcomes. The Analytics Innovation Center in Barcelona and other centers around the world are dedicated to developing and delivering a full range of analytics solutions and services.The sessions will present Accenture Analytics Supply Chain Management areas with analytical demos of some cases. Contenido del curso:Day 1: Forecasting and Inventory Optimization Day 2: Sourcing and Procurement Analytics Day 3: Warranty & Fraud DetectionDay 4: Predictive Asset Maintenance
Curso de Introducción a la Regresión Logística y a las curvas ROC
El Curso de Introducción a la Regresión Logística y a las curvas ROC se impartirá los días 5, 6 y 7 de Julio de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 12 horas. Profesorado: Llorenç Badiella  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona     Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Joan Valls  - DInstitut de Recerca Biomèdica de Lleida Más información: enlace
Curso de Epidemiología Genética
Curso de Epidemiología Genética (3a. edición)del 27 de junio al 1 de julio.Centro: Escola Politécnica Superior (Universitat de Vic)Dirección y Coordinación: Dra. M.Luz Calle, Escola Politècnica Superior – Universitat de Vic malu.calle@uvic.catDr. Pere Roura, Servei d’Epidemiologia Clínica i Recerca – Consorci Hospitalari de Vic proura@chv.catDuración: 20 horasHorario: de 15 a 19 hLugar: Universitat de VicObjetivos:Los contínuos avances biotecnológicos que facilitan la obtención de datos genéticos y moleculares han hecho aumentar el número de estudios médicos que incorporan este tipo de información. Por ello cada vez es más necesario el conocimiento de las técnicas de análisis que se utilizan en epidemiología genética. Los objetivos de este curso introductorio a la epidemiología genética son:Conocer los diferentes diseños y estudios genéticos. Conocer los principios básicos de genética de poblaciones necesarios en epidemiología genética. Conocer las diferentes técnicas de análisis en estudios de ligamiento y en estudios de asociación.Metodología:Se combinará la explicación teórica de la metodología con la práctica mediante el análisis de datos con R.Dirigido a: Profesionales de cualquier ámbito de las ciencias de la salud (asistencia, docencia, investigación, administración sanitaria, industria farmacéutica, ...) y estudiantes de carreras de biociencias y del ámbito biosanitario interesados en introducirse en los conceptos de epidemiología genética.Programa:1. Introducción a la epidemiología genética.Conceptos básicos de genética molecular.Genética mendeliana. Recombinación. Equilibrio de Hardy-Weinberg.Patrones de segregación. Heredabilidad. Análisis de segregación.Desequilibrio de ligamiento.2. Análisis de ligamiento.Modelos paramétricos de ligamiento.Modelos no paramétricos de ligamiento.LOD scores.3. Estudios de asociaciónEstudios caso-control en individuos no relacionados.Regresión logística.Análisis de interacciones.Análisis de haplotipos.Correcciones por pruebas múltiples.Whole genome association studies.Certificación: Certificado de asistencia. Reconocimiento de la UVic equivalente a 2 créditos o 1ECTS.Número máximo de alumnos: 20Precio matrícula del curso:  180 €Matrícula: http://www.uvic.cat/uev
Practical Course on Bioinformatics and Network Biology: from genomic data to profiles, networks and pathways
Practical Course onBIOINFORMATICS AND NETWORK BIOLOGY: from genomic data to profiles, networks and pathways22,23,24 - June - 2011 Centro de Investigación del Cancer (CiC-IBMCC, CSIC/USAL), Salamanca, SPAINhttp://ubioinfo.cicancer.org/curso10.htmlPractical Course on Bioinformatic tools and methods to analyse data from genomic studies, to build biomolecular profiles and networks derived and to explore pathways associated. Analyses of multiple genome-wide microarray data to detect significant changes in expression of genes, exons, miRNAs or copy number alterations. Critical steps to achieve robust data annotation and functional enrichment analyses. First steps for Next Generation Sequencing (NGS) data anlaysis and comparison with microarrays. Use of tools to unravel the biological information enclosed in selected gene lists, to build networks derived and to explore biological pathways associated. Analysis of molecular interactions using PSIMEx databases and tools.PROGRAM schemeDay 1  –  22.June.2011 (Wednesday)Topic 1: Genomic and transcriptomic profiling: microarray data analysis (focus on Affymetrix).Gene arrays, exon arrays, miRs arrays, copy number arrays.Bioconductor-R tools, GEO, Gene Expression Atlas, GATExplorer.Day 2  –  23.June.2011 (Thursday)Topic 2: First steps for Next Generation Sequencing (NGS) data analysis.Platforms (454, Illumina, SOLiD), Bioconductor-R tools for NGS (RNAseq).Topic 3: Bioinformatic tools for functional annotation and analysis of selected gene lists.Enrichment Analysis, DAVID, GSEA, Blast2GO, GeneTerm Linker, iHop.Day 3  –  24.June.2011 (Friday)Topic 4: Construction of gene/protein networks and exploration of pathways using bioinformatic tools.Molecular Interactions (PSIMEx-PSICQUIC), Visualization (Cytoscape, Ingenuity), Pathways (Reactome, KEGG), Disease Networks (NetClassifier, DisGeNET).ORGANIZED by:  Dr. Javier De Las Rivas (director) (Centro de Investigación de Cáncer CiC-IBMCC, CSIC / USAL, Salamanca)Dr. Alfonso Valencia (Instituto Nacional de Bioinformática INB, Centro Nac. de Investig. Oncológicas CNIO, Madrid)Dr. Federico Moran (Instituto Nacional de Bioinformática INB y Universidad Complutense, Madrid)Dr. Sandra Orchard (European Bioinformatics Institute EBI, Cambridge, UK)With special support given by PSIMEx EU project (http://www.psimex.org) and INB (http://www.inab.org).REGISTRATION:  The price is 290 Euros (before 31.May.2011) 320 Euros (after 31.May.2011). It includes registration, documention, full practicals and meals. If you are interested please sent an e-mail as soon as possible for pre-registration to:  jrivas@usal.es  Bioinformatics and Functional Genomics, CiC-IBMCC (CSIC/USAL), Salamanca. IMPORTANT: Bring a personal computer (laptop) for the practicals. Wi-Fi internet connection will be available.
Seminario: Nuevas tecnologías en la transmisión del conocimiento
Seminario: Nuevas tecnologías en la transmisión del conocimiento 20 de Junio de 2011, 11:30-12:30IV JORNADAS DE DOCENCIA DEL DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICASUCLMConferenciante: Emilio Letón Molina (UNED) Resumen: En la actualidad no está claro cuál es el mejor método de transmisión del conocimiento por parte del docente. Se ha pasado de lapizarra a las transparencias en un corto espacio de tiempo, sin poder asimilar bien las ventajas e inconvenientes de éstas. Se presenta una metodología docente que se construye a partir de transparencias minimalistas y que está basada en vídeos de autoformación de corta duración (mini-vídeos). Esta herramienta se sustenta en la filosofía del “Yo trabajo (el profesor), tú trabajas (el alumno)” dentro del paradigma del EEES y presenta ventajas relevantes tanto para el profesor como para el alumno. Los mini-vídeos de autoformación son la evolución natural de la grabación de clases de teoría aunque con una característica radicalmente distinta: su corta duración (5-10 minutos). Esta característica hace que sean realmente manejables por Internet, pudiéndose descargar de forma fácil para ser reproducibles por cualquier dispositivo multimedia portátil, e incluso intercambiable vía bluetooth.
Sesión monográfica de introducción al JMP
La Sesión monográfica de introducción a JMP se impartirá el día 7 de Junio de 9:30 a 17:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total de la sesión es de 6 horas. Profesorado: Oliver Valero  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona     Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace
Curso on-line de introducción a SAS System
El Curso on-line de introducción a SAS SYSTEM se impartirá del 2 al 23 de junio de 2011.La duración total del curso es de 21 horas. Profesorado: Carles Pascual Natàlia Adell     Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Más información: enlace
Seminario SEA – Pere Puig
Seminario del Servei d'Estadística Aplicada: An application of compound Poisson modelling to biological dosimetryPere Puig - Departamento de Matemáticas, Univesidad Autónoma de Barcelona                Investigador Responsable del nodo Catalunya-SEA, BIOSTATNET 27 de Mayo de 2011 a las 12:00 Más información: enlace
Seminario: Nuevas tecnologías en la transmisión del conocimiento
Seminario: Nuevas tecnologías en la transmisión del conocimiento 20 de Mayo de 2011, 12:30-13:30Departament d'Estadística i I.O. - Universitat de ValènciaAula 1.2 de la Facultat de Matemàtiques (1er piso).Conferenciante: Emilio Letón Molina (UNED) Resumen: En la actualidad no está claro cuál es el mejor método de transmisión del conocimiento por parte del docente. Se ha pasado de lapizarra a las transparencias en un corto espacio de tiempo, sin poder asimilar bien las ventajas e inconvenientes de éstas. Se presenta una metodología docente que se construye a partir de transparencias minimalistas y que está basada en vídeos de autoformación de corta duración (mini-vídeos). Esta herramienta se sustenta en la filosofía del “Yo trabajo (el profesor), tú trabajas (el alumno)” dentro del paradigma del EEES y presenta ventajas relevantes tanto para el profesor como para el alumno. Los mini-vídeos de autoformación son la evolución natural de la grabación de clases de teoría aunque con una característica radicalmente distinta: su corta duración (5-10 minutos). Esta característica hace que sean realmente manejables por Internet, pudiéndose descargar de forma fácil para ser reproducibles por cualquier dispositivo multimedia portátil, e incluso intercambiable vía bluetooth.
Curso de introducción a los Modelos Mixtos con R
El Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con R se impartirá los días 3, 4, 5 y 6 de Mayo de 10:00 a 18:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona.La duración total del curso es de 24 horas. Profesorado: Llorenç Badiella  - Servei d'Estadística Aplicada, Universitat Autònoma de Barcelona     Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNET Josep Anton Sanchez  - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universitat Politècnica de Catalunya Más información: enlace
Seminario SEA – Carmen Armero
Seminario del Servei d'Estadística Aplicada: Un cop d'ull a la inferència Bayesiana amanit amb dos estudis sobre malalties i resistències als antibiòtics Carmen Armero - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Univesidad de Valencia Miembro del nodo Valencia, BIOSTATNET 28 de Abril de 2011 a las 12:00 Más información: enlace
Curso de introducción a R
El Curso de Introducción a R se impartirá los días 5, 6, 7 y 8 de Abril de 10:00 a 14:00 en la Universitat Autònoma de Barcelona. La duración total del curso es de 16 horas. Profesorado: Klaus Langohr  - Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universidad Politécnica de Catalunya Miembro del nodo Catalunya - BIO, BIOSTATNET Joan Valls  - Institut de Recerca Biomèdica de Lleida Más información: enlace
Curso: "Análisis Geográfico de datos en áreas pequeñas en ciencias de la salud"
Durante los días 21 a 24 de Marzo de 2011, se celebrará en Barcelona un curso sobre "Análisis Geográfico de datos en áreas pequeñas en ciencias de la salud" impartido por Marc Marí y Miguel-Ángel Martínez Beneito.Para más información ver la página web http://biometricsociety.net/DOCUMENTOS/Curs%202aEd.pdf
Seminario: "Assesing neural activity related to desicion-making through flexible odds ratio curves and their derivatives"
Seminario: "Assessing neural activity related to decision-making through flexible odds ratio curves and their derivatives" impartido por Javier Roca-Pardiñas del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Vigo, miembro del nodo de Galicia, el 25 de Febrero de 2011 en el Departamento de Economía Aplicada III de la UPV/EHU, perteneciente al nodo del País Vasco.  (12:00 horas, Aula B02).
Seminario: “ROC curve and covariates: a new direct non-parametric ROC regression model”
Seminario “ROC curve and covariates: a new direct non-parametric ROC regression model” impartido por María Xosé Rodríguez Alvarez (Complexo Hospitalario Universitario de Santiago de Compostela (CHUS), Unidade de Bioestatística, Universidade de Santiago de Compostela), miembro del nodo Galicia, el 18 de Febrero de 2011 en el Departamento de Econometría y Estadística de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), perteneciente al nodo País Vasco.  
Curso: "Modelos Mixtos Utilizando R"
Curso: Modelos Mixtos Utilizando REl curso se impartirá del 8 al 11 de Febrero de 2011 en la Facultad de Medicina de la Universidad de Santiago de Compostela, en sesiones de mañana y tarde, constituyendo un total de 24 horas.El cuadro de profesorado está conformado por : Llorenç Badiella (Servei d’Estadística, Univ. Autónoma de Barcelona).Josep Anton Sánchez (Dept. Estadística i Investigació Operativa, Univ. Politécnica de Catalunya).Este curso es una acción conjunta del Nodo GALICIA y el Nodo CATAÑUNYA - SEA Para más información : http://eio.usc.es/pub/gridecmb/index.php/informacion-general  
Seminario: “Semiparametric varying coefficients model proposals for longitudinal data”
Seminario “Semiparametric varying coefficients model proposals for longitudinal data” impartido por Vicente Núñez-Antón (Departamento de Econometría y Estadística de la Universidad del País Vasco - UPV/EHU), miembro del nodo País Vasco, el  8 de Febrero de 2011 en el Department of Biostatistics, Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam, Holanda, perteneciente al nodo Madrid.Más información Próximamente
Conferencia invitada “Modelización y bondad de ajuste en datos longitudinales no estacionarios”
Conferencia invitada “Modelización y bondad de ajuste en datos longitudinales no estacionarios” impartida por Vicente Núñez-Antón (Departamento de Econometría y Estadística de la Universidad del País Vasco - UPV/EHU), miembro del nodo País Vasco, dentro del Simposio sobre Modelamiento Estadístico 2010 (Valparaíso, Chile, 2-3 de Diciembre de 2010) organizado, entre otros, por Rolando de la Cruz (Departamento de Salud Pública, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile), perteneciente al Nodo País Vasco.
Curso: “Bioestadística básica y SPSS”
Curso: “Bioestadística básica y SPSS”. Ofrecido por la Comisión de Docencia y la Unidad de Investigación del Hospital de Basurto con una duración de 12 horas en noviembre de 2010. Impartido por Amaia Bilbao González (Fundación Vasca de Innovación e Investigación Sanitarias (BIOEF)), miembro del nodo del País Vasco.
Curso: “Bioestadística con SPSS para clínicos”
Curso: “Bioestadística con SPSS para clínicos”. Ofrecido por el Hospital Galdakao en su programa de formación de personal médico e investigador con una duración de 24 horas en noviembre-diciembre de 2010. Impartido por 3 miembros del nodo del País Vasco: Urko Aguirre (8 horas), Inmaculada Arostegui (8 horas) y Amaia Bilbao (8 horas).
Seminario: “P-splines ANOVA-type interaction models for spatio-temporal smoothing”
Seminario “P-splines ANOVA-type interaction models for spatio-temporal smoothing” impartido por Dae-Jin Lee (Departamento de Estadística, Universidad Carlos III de Madrid), miembro del nodo Madrid, el 15 de Octubre de 2010 en el Departamento de Econometría y Estadística de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), perteneciente al nodo País Vasco.
Seminario: “Revalidación mediante el modelo Rasch del cuestionario de calidad de vida para personas con un trastorno de la conducta alimentaria”
Seminario “Revalidación mediante el modelo Rasch del cuestionario de calidad de vida para personas con un trastorno de la conducta alimentaria” impartido por Amaia Bilbao González (Fundación Vasca de Innovación e Investigación Sanitarias (BIOEF)), miembro del nodo del País Vasco, en julio de 2010 en el Institut Municipal d’Investigació Médica (IMIM) de Barcelona.Más información  próximamente.
Seminario: “Análisis de supervivencia en pacientes infectados por el VIH por uso de drogas en Barcelona”
Seminario  “Análisis de supervivencia en pacientes infectados por el VIH por uso de drogas en Barcelona”  impartido por Klaus Langohr (Departamento de Estadística e Investigación Operativa Universidad Politécnica de Cataluña e Instituto Municipal de Investigación Médica - IMIM-Hospital del Mar, Barcelona), miembro del nodo Catalunya-Bio, el 30 de Abril de 2010 en el Departamento de Econometría y Estadística de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), perteneciente al nodo País Vasco.