Este curso se dictará en forma presencial en aula. Contempla tres clases diarias de ocho horas cada una, y se apoyará con algunas actividades asincrónicas (3 horas), como ser videos, lecturas y ejercitación. Cada clase responderá a la modalidad teórico-práctica. A partir de la presentación de casos de estudio provenientes de las ciencias biológicas, se introducirán y discutirán los distintos modelos estadísticos para el análisis de datos longitudinales. La discusión incluirá consideraciones acerca del tipo de cuestiones que pueden ser abordadas con cada método, la lógica subyacente en cada uno, los supuestos que deben cumplirse para que las conclusiones sean válidas y finalmente las limitaciones de las herramientas brindadas. Los análisis se efectuarán utilizando el lenguaje de programación R. Finalmente habrá un examen individual escrito de tres horas de duración.

Está destinado a Veterinarios, Médicos Veterinarios y profesionales abocados a las Ciencias Biológicas (Licenciatura en Biotecnología, Licenciatura en Biología, Licenciatura en Biodiversidad, Bioquímica, Ingeniería Agronómica, etc.).

El objetivo general es proporcionar una adecuada comprensión de los principios fundamentales para el análisis de datos longitudinales y generar en los alumnos la capacidad de utilizarlos en forma crítica y razonada en sus actividades de investigación.

CONTENIDOS:

• Unidad 1: Introducción a los datos longitudinales: diseño de medidas repetidas. Correlación entre observaciones. Visualización. Modelos lineales condicionales y marginales para variables con distribución normal. Estructuras de la matriz de covarianzas: simetría compuesta, autorregresiva orden I, autorregresiva continua, desestructurada. 

• Unidad 2: Modelos lineales condicionales y marginales para variables con distribución no normal: formulación, supuestos. Ecuaciones de estimación generalizadas (GEE). Selección de modelos.

• Unidad 3: Modelos no lineales: Modelos aditivos generalizados (GAM). Fundamentos. Supuestos, ajuste, selección de modelos y visualización. Splines. Sub y sobreparametrización

Docentes a cargo del dictado:

MSc. Adriana Pérez: Es Lic. en Ciencias Biológicas (UBA) y Magister en Generación y Análisis de Información Estadística (UNTREF). Es profesora asociada de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y de la Facultad de Agronomía de la UBA, donde dicta cursos de grado y postgrado de biostadística. Autora y coautora de numerosas publicaciones en revistas científicas en temas de estadística aplicada a las ciencias biológicas

Dr. Gerardo Cueto: Es Licenciado en Ciencias Biológicas (UBA) y Doctor en Ciencias Biológicas con orientación en ecología (UBA). Es Investigador Independiente de CONICET. Es profesor adjunto en el Departamento de Ecología, Genética y Evolución de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. Ha dictado cursos de posgrado de bioestadística y es autor y coautor de publicaciones en revistas científicas.