MEIO - Summer School - Modelos de suavizados con penalizaciones: metodología y aplicaciones
Títol del curs: Modelos de suavizados con penalizaciones: metodología y aplicaciones
Impartit per: María Luz Durban. Dpto de Estadística, Universidad Carlos III de Madrid. marialuz.durban@uc3m.es
Llengua del curs: Castellà
Dates i horaris del curs: 14 de juliol de 10 a 14 h; 15 i 16 de juliol de 10 a 13 h
Aula FME: PC1
Tipus d'activitat i càrrega lectiva: Curs de 10 hores
Reconeixement acadèmic: 1,5 crèdits
Data de matrícula: Del 14 de juny al 4 de juliol 2010
Objectius del curs:
Familiarizarse con los métodos de suavizado, en concreto con los splines con penalizaciones (P-splines): estimación de parámetros, selección del parámetro de suavizado, inferencia, etc.
Adquirir los conocimientos para el uso de este tipo de modelos e incorporarlos a los modelos más comunes: modelos de regresión, GLMs, modelos espaciales, datos longitudinales, etc.
Metodología:
Exposición teórica y prácticas con el paquete estadístico R, con discusión de ejemplos reales.
Temari:
1. Introducción a los modelos de suavizado
2. Splines con Penalizaciones
- Bases y penalizaciones.
- P-splines como modelos mixtos.
- Modelos para datos no Gaussianos.
- P-splines para datos multidimensionales.
3. Software
4. Aplicaciones
- Modelos semiparamétricos.
- Modelos Aditivos.
- P-splines para datos longitudinales.
- Datos correlados.
- Datos multidimensionales
Impartit per: María Luz Durban. Dpto de Estadística, Universidad Carlos III de Madrid. marialuz.durban@uc3m.es
Llengua del curs: Castellà
Dates i horaris del curs: 14 de juliol de 10 a 14 h; 15 i 16 de juliol de 10 a 13 h
Aula FME: PC1
Tipus d'activitat i càrrega lectiva: Curs de 10 hores
Reconeixement acadèmic: 1,5 crèdits
Data de matrícula: Del 14 de juny al 4 de juliol 2010
Objectius del curs:
Familiarizarse con los métodos de suavizado, en concreto con los splines con penalizaciones (P-splines): estimación de parámetros, selección del parámetro de suavizado, inferencia, etc.
Adquirir los conocimientos para el uso de este tipo de modelos e incorporarlos a los modelos más comunes: modelos de regresión, GLMs, modelos espaciales, datos longitudinales, etc.
Metodología:
Exposición teórica y prácticas con el paquete estadístico R, con discusión de ejemplos reales.
Temari:
1. Introducción a los modelos de suavizado
2. Splines con Penalizaciones
- Bases y penalizaciones.
- P-splines como modelos mixtos.
- Modelos para datos no Gaussianos.
- P-splines para datos multidimensionales.
3. Software
4. Aplicaciones
- Modelos semiparamétricos.
- Modelos Aditivos.
- P-splines para datos longitudinales.
- Datos correlados.
- Datos multidimensionales
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