MODELOS GENERALIZADOS ADITIVOS MIXTOS (GAMM) EN CIENCIAS NATURALES: Abordando patrones no lineales, estructuras temporales y espaciales, en diseños con efectos aleatorio

Profesores:

Luis M. Carrascal

    Profesor de Investigación - CSIC

    Museo Nacional de Ciencias Naturales – Madrid, CSIC

 Objetivo: presentar teórica y prácticamente los modelos GAMM, habitualmente poco conocidas, pero que sin embargo tienen una enorme utilidad en disciplinas tan variadas como ecología, ordenación del territorio, modelos predictivos de distribución de organismos o impactos, sociología, agronomía, etc.

Dirigido a: Personas interesadas en adquirir conocimientos avanzados en modelos de regresión.

Requisitos: Conocimientos bien asentados de los conceptos estadísticos básicos así como interés en aproximarse a un uso más avanzado de R.

Programa:

Desarrollo del curso: Se pondrá el énfasis en los aspectos teóricos de los modelos generalizados aditivos que permitan una buena praxis en la inferencia estadística orientada a la obtención de patrones y al test de hipótesis. Debe de tenerse en cuenta que el curso va dirigido a investigadores y personal científico-técnico con cierta experiencia previa con la estadística. Esto es, el curso puede considerarse como “avanzado”.

Todo el desarrollo práctico del curso se efectuará usando el entorno de trabajo R, utilizando más de una decena de paquetes disponibles ampliamente contrastados. No obstante, el curso no es “sobre R”. Los paquetes y el entorno R son la herramienta con la que los asistentes al curso se familiarizarán y acabarán pudiendo utilizar de modo rutinario, pero R no es en sí mismo la meta docente y académica del curso. 

No es necesario tener conocimientos previos de R, pero es recomendable tener cierta experiencia previa. Además de la presentación teórica de los aspectos del curso, el profesor irá mostrando el uso de R según se vayan introduciendo las diferentes técnicas de regresión. Previamente al inicio del curso, se enviarán a los alumnos instrucciones y archivos para su instalación. 

Duración:

El curso tendrá una duración de 22 horas repartidas en cinco días.

Temario:

1)   Distribuciones y funciones de vínculo con las principales familias (Gaussiana, Gamma, Tweedie, Poisson, Binomial negativa, Binomial, beta-Binomial).

2)   Análisis de supuestos canónicos: exploración de los residuos de los modelos. Examen de la linealidad de efectos y la “multicolinearidad” entre las variables predictoras. Puntos influyentes y perdidos. Sobre-dispersión.

3)   Poder explicativo y predictivo de los modelos: variación explicada, magnitud de efectos parciales, validación cruzada.

4) Modelos Generalizados Aditivos (GAM) con cubic, thin plate, cyclic, interaction, tensor-product splines.

5) Efectos aleatorios que definen modelos mixtos de interceptos y pendientes aleatorias, con o sin correlación entre ellos. Uso de la basis bs= "re" en gam, y las funciones gamm y gamm4

6) Control de la heterocedasticidad residual

7) Manejo de la auto-correlación espacial y temporal

INSCRIPCIONES: Los candidatos deberán enviar a la Secretaría de la Sociedad de Amigos del Museo CORREO: mcnc104@mncn.csic.es una página donde expongan los motivos por los que se desea realizar este curso, así como una síntesis del trabajo de investigación o técnico que están desarrollando. Se tendrá en cuenta el orden de llegada de las candidaturas. También deberán aportar su correo electrónico para agilizar la comunicación