Estadística Avanzada

    Dr. Kazuya Naoki – Consulta (knaoki@fcpn.edu.bo)

Programa (PDF)

Noticias:

Nota Final (xlsx) – considerado las ausencias justificadas y ajustado a 100%

Nota hasta el examen final (xlsx) – reclamos hasta el 19 de diciembre.
Nota hasta el 2do examen parcial (xlsx) – reclamos hasta el 1 de diciembre.
Nota hasta el 1er parcial (xlsx) – consultas, reclamos, etc. hasta 19 de octubre.

Las clases de Estadística Avanzada serán dictadas a las 14:00 el lunes y miércoles por Zoom (https://us02web.zoom.us/j/83382332748).

Clases de regresión (1.Estimación) (2.Prueba)
Clase de ANOVA (3.ANOVA)

Clases, Practicas y Lecturas:

S01. Introducción al curso (Clase)(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB)
S02. Repaso de los modelos lineales (Clase)(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)

S03. Introducción a las estadísticas multivariantes (Clase)(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)
S04. Ordenación indirecta (Clase)(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)
S05. Ordenación directa (Clase)(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)

S06. Clasificación y discriminación (Clase)(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)

S07. Verosimilitud y comparación de modelos (Clase(Pra) (VideoA)(VideoB) (Lec)
S08. Modelos lineales por la comparación de modelos (Clase(Pra) (Video) (Lec)
S09. Introducción a los GLMs, GLM con variable binaria (Clase(PraA)(PraB) (VideoA1 y A2)(VideoB) (Lec)
S10. GLM con dist. binomial (Clase(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)
S11. GLM Poisson (Clase(Pra) (Video) (Lec)
S12. Modelo de efectos mixtos (MM) (ClaseA)(ClaseB)(ClaseC) (PraA)(PraB)(PraC) (VideoA)(VideoB)(VideoC) (Lec)
S13. Modelo lineal generalizado de efectos mixtos (GLMM) (Clase(PraA)(PraB) (VideoA)(VideoB) (Lec)

S15. Fundamentos de inferencia bayesiana (Clase) (Lec) (Video)
S16. Distribución de probabilidad a posteriori (Clase) (Pra) (Lec)
(Video A) (Video B)
S17. Estimación de distribución a posteriori por MCMC (Clase) (PraA) (PraB) (Lec) (VideoA) (VideoB)
S18. GLMs bayesianos (Clase) (Pra) (Lec)

S19. GLMMs bayesianos (Clase) (Pra) (Lec)
*opcional

Material adicional:

TEXTOS PRINCIPALES:

Beckerman. 2017. Getting started with R: an introduction for biologists.
Faraway. 2016. Extending the linear model with R.
Anderson. 2008. Model based inference in the life sciences …
Manly & Navarro. 2017. Multivariate statistical methods …
Kruschke. 2015. Doing Bayesian data analysis: a tutorial with R, JAGS …
McElreath. 2016. Statistical rethinking: a Bayesian course with examples …

MATERIAL ADICIONAL:

Varios artículos sobre AIC model selection and multimodel inference (ZIP)
Fox. 2015. Probability distribution. Appendix en Ecological statistics (PDF)
Harrison. 2014. Observation-level random effects to model overdispersion (PDF)
Nakagawa. 2013. A general and simple method for obtaining R2 from GLMM (PDF)