Usted está en: Inicio / Cursos - Formación continua en Ingenierías / VI Ciclo de Cursos Especiales: Aplicando Métodos Bayesianos a Problemas Biológicos
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En esta ocasión, el Ciclo de Cursos que organiza el Programa de Matemáticas de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz está dirigido a investigadores que usan métodos estadísticos como parte de su trabajo y desean incorporar métodos Bayesianos a su quehacer científico. Se presentarán las ideas básicas de la inferencia Bayesiana y se introducirán modelos usados en la práctica, desde modelos sencillos hasta considerar modelos jerárquicos, los cuales proveen la posibilidad de incorporar no sólo información previa, sino consideraciones estructurales y relaciones entre parámetros en los modelos a través de variables latentes (no observables).

Los modelos serán ajustados usando software basado en métodos de Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Específicamente, se emplearán JAGS y STAN con sus respectivas interfaces en R.

Finalmente, se presentarán técnicas para la evaluación de los modelos ajustados. Las ideas serán ilustradas usando casos de estudio.

  • Tipo de programa: Curso
  • Fecha de inicio: 27 de noviembre de 2017
  • Fecha de finalización: 1 de diciembre de 2017
  • Número de horas: 10
  • Modalidad: Presencial
  • Horario: Lunes a viernes de 6:15 p.m. a 8:15 p.m.
  • Valor de matrícula:
    Precio normal: $ 118.000 COP
    Descuento konradista: $ 100.300 COP
  • Fecha límite de inscripción: 17 de noviembre de 2017
  • Certificado: Expedido por la Facultad de Matemáticas e Ingenierías
  • Ciudad: Bogotá

Matemáticos, estadísticos, físicos, químicos, biólogos e ingenieros ambientales.

Presentar las ideas básicas de la inferencia Bayesiana e introducir modelos usados en la práctica, desde modelos sencillos hasta considerar modelos jerárquicos, los cuales proveen la posibilidad de incorporar no sólo información previa, sino consideraciones estructurales y relaciones entre parámetros en los modelos a través de variables latentes (no observables).

  • Formar a los asistentes en estadística Bayesiana, modelo de Monte Carlo y Cadenas de Markov
  • Aplicar estos modelos en la biología
    Primer Curso: aplicando métodos bayesianos a problemas biológicos
  1. Ideas fundamentales de la Estadística Bayesiana: Teorema de Bayes. Modelos Bayesianos: Distribución previa, verosimilitud, distribución posterior. Inferencia en Modelos Bayesianos. Ejemplos.
  2. Métodos de cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Introducción al uso de software para el ajuste de modelos Bayesianos usando MCMC (JAGS, STAN) y R.
  3. Modelos Bayesianos Jerárquicos. Evaluación de modelos Bayesianos jerárquicos.
  4. Casos de estudio.

María-Eglée Pérez Hernández

Departamento de Matemáticas, Universidad de Puerto Rico, Campus Río Piedras

Los modelos serán ajustados usando software basado en métodos de Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Específicamente, se emplearán JAGS y STAN con sus respectivas interfaces en R. Finalmente, se presentarán técnicas para la evaluación de los modelos ajustados. Las ideas serán ilustradas usando casos de estudio.

Alejandro Cárdenas Avendaño

Docente del Programa de Matemáticas, Fundación Universitaria Konrad Lorenz
alejandro.cardenasa@konradlorenz.edu.co

Carlos Díez

Decano de la Facultad de Matemáticas e Ingenierías, Fundación Universitaria Konrad Lorenz
carlosa.diezf@konradlorenz.edu.co

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Publicado por Fundación Universitaria Konrad Lorenz El día 09/04/2017