Curso Online: Estadística inferencial para datos espaciales cualitativos y cuantitativos

Los invitamos a participar en el curso «Estadística inferencial para datos espaciales cualitativos y cuantitativos«, impartido por el Dr. Miguel Ángel Salinas los días 17 al 28 de junio 2024.

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El curso se llevará a cabo en sesiones teórico prácticas los días 17 al 28 de junio, de 17:00 a 20:00 (hora Ciudad de México) por videoconferencia. En el curso se trabajarán ejercicios, mismos que podrán ser entregados hasta el 5 de julio.

IMPORTANTE: Este es un curso avanzado de estadística, por lo que no nos enfocaremos en conceptos básicos, aunque si los repasaremos brevemente sin profundizar en ellos. Por ellos, es crucial que los participantes cuenten con una comprensión sólida de los fundamentos de la inferencia estadística, ya que partiremos de ese conocimiento previo para abordar temas más complejos y especializados.

Temario

1. Tipo de dato: (2 h)
   • Datos continuo
   • Dato de conteo
   • Datos categórico
2. Tipo de Estructuras espaciales que vamos a usar (1 h)
3. Estadística y sus dos funciones básicas: Enfocamos en Inferencia (2 h)
4. Distribución de probabilidad (1 h)
5. ¿Cómo se acumulan las frecuencias de mis datos? (1 h)
6. Hipótesis (2 h): 
   • Enunciado, H0 y H1, Hipótesis estadística.
   • Prueba de hipótesis
7. Frecuentista a Bayesiano: ¿Por qué ayudaría lo bayeasiano con datos espaciales? (3 h)
8. Relaciones lineares y no lineares (1 h) Diferentes formas de analizar, nosotros GLMM: Asumimos que existe una asociación, vamos a evaluar si existe esa asociación.

9. ¿Qué cosas incluye un GLMM? (3 h)
   • Estructura efectos fija
   • Estructura efectos al azar
   • Estructura efectos mixtos
10. Pasos para realizar la evaluación de hipótesis (1 h)
11. Estructuras Estacionarias y no estacionarias (1 h)
12. Caso con Una variable de respuesta continua (3 h)
    • Análisis, evaluar y criticar el modelo, interpretación de resultados y gráficas (3 h)
13. Caso con Una variable de respuesta de conteo
    • Análisis, evaluar y criticar el modelo, interpretación de resultados y gráficas (3 h)
14. Caso con Una variable de respuesta categórica.
    • Análisis, evaluar y criticar el modelo, interpretación de resultados y gráficas (3 h)

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