Introducción a los Modelos Lineales Generalizados Mixtos

CURSO1En las ciencias aplicadas, los profesionales muchas veces se ven confrontados con una colección de datos correlacionados, como por ejemplo los datos de pacientes a quienes se les suministra un medicamento y se les hace seguimiento a través del tiempo. En otros casos, para datos que provienen de estudios en ciencias agrícolas, biología, salud, física, economía, finanzas, entre otros, pueden presentarse datos correlacionados por que se toman mediciones a través del tiempo (por ejemplo, datos de seguimiento de clientes que tienen crédito financiero) o de manera agrupada (por ejemplo, datos multinivel o diseños experimentales complejos). Los modelos lineales generalizados mixtos son una metodología de análisis estadístico que proporciona un entorno óptimo para responder a las cuestiones de estudios como los presentados anteriormente, permitiendo analizar diferentes tipos de variables de respuesta (recuentos, proporciones, variables de escala, variables con distribución normal, etc.), modelando conjuntamente el valor esperado del fenómeno estudiado, su variabilidad y su posible correlación.

Dada la importancia de esta temática, la  Sociedad Colombiana de Estadística organizó el curso Introducción a los Modelos Lineales Generalizados Mixtos, que tuvo como objetivo mostrar esta metodología estadística a los profesionales de las diferentes áreas del conocimiento.  El curso inició con una introducción donde se repasaron los conceptos fundamentales del modelo lineal general, el modelo lineal mixto y el modelo lineal generalizado mixto. Luego se estudiaron detalladamente los métodos de estimación e inferencia para modelos lineales generalizados mixtos, las estructuras de covarianza residual y espacial y la selección de modelos. La metodología se ilustró a través de ejemplos con datos provenientes de diferentes distribuciones y aplicaciones a datos multinivel, longitudinales y con diseños experimentales complejos.

Descargar (PDF, Desconocido)