CONCEPTOS MÉTODOS Y PRAXIS EN TÉCNICAS DE REGRESIÓN. APLICACIÓN A LAS CIENCIAS NATURALES

• Tipos de variables y relaciones entre ellas. Linealidad vs. Patrones complejos. Efectos Fijos y Aleatorios.

• Regresión múltiple trabajando con variables respuesta normales y asociaciones lineales.

• Revisión de la robustez de los resultados mediante el análisis de los supuestos.

• Aleatorización y remuestreo: construyendo hipótesis para la estima de la significación de efectos.

• Modelos mixtos de regresión: cuando la verdadera unidad muestral no es cada uno de los registros.

• Regresión múltiple trabajando con asociaciones lineales y otros tipos de distribuciones de la variable respuesta (‘generalized linear models’ trabajando con distribuciones de Poisson distribuciones “infladas de ceros” binomiales multinomiales ordinales).

• Regresión múltiple trabajando con asociaciones no lineales: aproximación polinomial; aproximación generalizada aditiva (‘generalized additive

models’).

• Inferencia a través de múltiples modelos. Aproximación basada en el AIC de Akaike.

• Procedimientos de simplificación de modelos.

• Cuando las variables predictoras están fuertemente asociadas entre sí: método de los mínimos cuadrados parciales (PLS).

• Abordando sencilla y elegantemente las asociaciones no lineales cuando además existen interacciones entre las variables predictoras: árboles de regresión y de clasificación

OBJETIVO: Presentar la diversidad de ideas conceptos herramientas y problemas asociados al establecimiento de ralaciones entre conjuntos de variables de cara a la definición de patrones de covariación. Se pondrá el énfasis en la comprensión de los “por qué” y “para qué” y la buena práxis estadística más que en el uso de paquetes estadísticos concretos. La meta última es “hacer fácil” lo árido y difícil inherente a la estadística basada en regresión.

En cada una de las herramientas analíticas presentadas se incidirá en los siguientes aspectos:

• objetivos perseguidos por la técnica y resultados proporcionados

• tipo de datos requeridos

• presupuestos estadísticos y consecuencias de su violación

• interpretación de los resultados

• empleo de las técnicas con Microsoft Excel GRETL Tanagra o STATISTICA.

Los candidatos deberán enviar a la Secretaría de la Sociedad de amigos del Museo con el objeto de hacer una selección previa de los participantes una página donde expongan los motivos por los que se desea realizar este seminario así como una síntesis del trabajo de investigación o técnico que se está desarrollando junto a su correo electrónico.



* se tendrá en cuenta el orden de llegada de las candidaturas

914111328 ext 1117





Prof. Investigación – CSIC

Departamento de Biogeografía y Cambio Global.

Museo Nacional de Ciencias Naturales - CSIC