Curso de postgrado: Introducción a los métodos estadísticos bayesianos en Ecología

[Adriana Pérez]

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De: <ga...@ege.fcen.uba.ar>
Date: jue., 8 sep. 2022 16:06
Subject: [Todos] CORRECCION FECHA Curso de postgrado: Introducción a los métodos estadísticos bayesianos en Ecología
To: <to...@ege.fcen.uba.ar>, docto <doct...@ege.fcen.uba.ar>, <doc...@bg.fcen.uba.ar>

 

Curso de postgrado:

Introducción a los métodos estadísticos bayesianos en Ecología

Depto. de Ecología, Genética y Evolución - FCEN - UBA



Profesor invitado: Pablo Inchausti (Profesor Titular, Universidad de la República, Uruguay)

Coordinadores: Adriana Pérez y Gerardo Cueto (Grupo de Bioestadística Aplicada)



Fechas de dictado: Lunes 17 a Viernes 21 de Octubre 2022, de 9 a 17 hs

Puntaje para el doctorado: 2 puntos



Modalidad: PRESENCIAL. Curso a desarrollarse mediante el uso del software R. Se requiere computadora personal. Con evaluación final.



Requisitos: Conocimientos básicos sobre el concepto de probabilidad, de las principales funciones de distribución de probabilidades (binomial, Poisson y normal), de nociones de estimación puntual y por intervalo (i.e. intervalos de confianza) de parámetros, test de hipótesis estadísticas y su relación con los intervalos de confianza, test t para diferencias de medias, regresión simple y Análisis de Varianza. Estos temas NO serán cubiertos en este curso. Conocimientos básicos de R (i.e. importación de datos, generación de gráficos simples, etc.)



Arancel: $6000. Exentos: alumnos inscriptos en doctorado de la UBA, docentes de la FCEyN



Cupos y destinatarios:

Este curso está principalmente destinado a estudiantes de Postgrado en Ecología, Evolución, Ciencias Ambientales y Agronomía. Cupo máximo de 40 estudiantes. La selección será en base a un CV y a una carta de motivación detallada donde se indique claramente su formación o experiencia previa en Estadística y análisis de datos.

Tendrán prioridad los estudiantes de doctorado de la FCEyN admitidos



Pre-inscripción: los interesados deberán preinscribirse  <https://docs.google.com/forms/d/1lzywOrcZULSD7joEMoha5c0YWxuq3QbUnJZinlRvJFU/viewform?edit_requested=true> aquí.

 <https://docs.google.com/forms/d/1lzywOrcZULSD7joEMoha5c0YWxuq3QbUnJZinlRvJFU/viewform?edit_requested=true> https://docs.google.com/forms/d/1lzywOrcZULSD7joEMoha5c0YWxuq3QbUnJZinlRvJFU/viewform?edit_requested=true



Cierre de preinscripción: Viernes 30 de septiembre a las 12 hsa las 12 hs

Confirmación de la vacante: segunda semana de Octubre

consultas:  <mailto:biometri...@gmail.com> biometri...@gmail.com

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Objetivos

Proporcionar una adecuada comprensión de los principios fundamentales de los métodos de análisis bayesianos y adquirir la capacidad de utilizarlos en forma crítica y razonada estos métodos en sus actividades de investigación.



Programa analítico

1.     Introducción general. Origen y desarrollo histórico de los marcos conceptuales para la inferencia frecuentista y bayesiana. Diferencias en la interpretación de la probabilidad, variabilidad de los parámetros, interpretación y evaluación de precisión de estimación, uso de información previa y adicional. Conceptos de Probabilidad condicional y marginal. Teorema de Bayes y noción de causalidad inversa.

2.     Elementos básicos del análisis bayesiano. Componentes del método bayesiano de estimación: función de verosimilitud, funciones de probabilidades previas y posteriores. Dificultades y polémica histórica acerca de la distribución previa. Principales tipos de distribuciones previas: vagas, informativas y no informativas. Principales distribuciones de probabilidad empleadas para las distribuciones previas.

3.     Análisis bayesiano I: Métodos analíticos para obtener la distribución posterior empleando probabilidades previas conjugadas. Métodos de simulación de las funciones de probabilidades posteriores basados en la optimización estocástica global (cadenas Markovianas Monte Carlo; MCMC). Principales métodos de simulación: muestreo de Gibbs, algoritmo de Metropolis-Hastings (JAGS) y enfoque Hamiltoniano (Stan) en R. Visualización e interpretación de las distribuciones posteriores de los parámetros. Ejemplos con el Modelo Lineal General. Diagnósticos de convergencia de los algoritmos. Uso del factor de Bayes para el test de hipótesis y el análisis comparado de la evidencia de los modelos ajustados. Criterios de información (DIC y WAIC) y su uso en la selección de modelos estadísticos.

4.     Análisis bayesiano II: Los Modelos Lineales Generalizados (GLM) como marco teórico general para el análisis de datos univariados en escalas binaria (Binomial), de conteos (Poisson y Binomial Negativa) y continua (Beta, Normal, Gama, Lognormal). Componentes de los GLM: predictor lineal de las variables explicativas, función de conexión y errores aleatorios. Ajuste de GLM con métodos bayesianos e interpretación de parámetros. Validación de modelos estadísticos a través del análisis de residuos y la simulación de las distribuciones predictivas posteriores. 

5.     Modelos bayesianos jerárquicos. Estructuras jerárquicas en la naturaleza y en los datos. Definición de efectos fijos y efectos aleatorios y su interpretación biológica. Los modelos jerárquicos bayesianos como generalización de los modelos lineales generalizados mixtos (GLMM) frecuentistas. Formulación y estimación de GLMM con métodos bayesianos e interpretación de sus parámetros. Uso de Redes bayesianas (gráficos acíclicos dirigidos; DAG) para representar dependencias entre variables aleatorias y parámetros. Uso de variables latentes para modelar la incertidumbre de observación y errores de medición en los modelos jerárquicos.

Evaluación

Los alumnos serán evaluados a través de un proyecto final de análisis de datos, sobre el cual entregarán un informe individual con la interpretación detallada de los resultados. Se aprobará el curso de acuerdo a los requerimientos académicos de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires. Este informe será enviado por e-mail dos semanas después de la fecha final del curso. Además de la nota del curso, los estudiantes recibirán por e-mail la corrección comentada de su informe final. Cada estudiante admitido en el curso se compromete formalmente a realizar la evaluación final del mismo.



Bibliografía

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Fletcher D. 2018. Model Averaging. Springer-Verlag. New York.

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Adriana






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