Alumnado obxectivo: Estudantes da EDIUS. O alumnado presencial debe de acudir con ordenador portátil e máscara. Para as persoas que non poidan desprazarse (Campus de Lugo, ou ben aquelas que mor da COVID non residan nas datas do curso en Santiago) as clases e as titorías serán online a través de Teams. É recomendable que o alumnado teña coñecementos de inferencia estatística e manexe o software R.
Localización
Santiago
Modalidad
Presencial
Duración
Horas presenciales: 12
Horas de trabajo: 3
Total: 15
Matrícula en la actividad
11/01/2022 - 18/01/2022
Desarrollo de la actividad
25/01/2022 - 08/02/2022
Profesor/a
Maria Isabel Borrajo Garcia
Profesor/a
Jose Ameijeiras Alonso
| Grupo | Lugar | Fechas | Horario |
|---|---|---|---|
| Ferramentas de estatística non paramétrica | Aula de formación da EDIUS, Edificio CEA, Parque de Vista Alegre | 25 de xaneiro, 2, 4 e 8 de febreiro | de 10:00 a 13:00h |
Os bloques de contidos que se pretenden abordar son os seguintes:
- Bloque 1. Contrastes de hipóteses. Revisión de conceptos básicos de contrastes. Introdución aos contrastes nonparamétricos. Contrastes de independencia. Contrastes de normalidade. Contrastes para a comparación de poboacións.
- Bloque 2. Estudo da densidade. Revisión dos conceptos básicos asociados á densidade. Estimadores nonparamétricos sinxelos: histograma e histograma móbil. Introdución aos métodos núcleo. Extensións do estimador tipo núcleo. Exploración de características da densidade. Ferramentas para comparación de densidades.
- Bloque 3: Regresión nonparamétrica. Introdución aos modelos de regresión. Revisión de modelos paramétricos. Ferramentas gráficas. Motivación da regresión nonparamétrica. Construción do modelo. Regresión local. Extensións.
Profesorado:
Jose Ameijeiras Alonso
Jose Ameijeiras Alonso é doutor en estatística e investigación operativa pola Universidade de Santiago de Compostela. Na actualidade é profesor axudante doutor no Departamento de Estatística, Análise Matemática e Optimización da USC e desenvolve a súa labor docente nas facultades de Enfermería, Matemáticas e Medicina e na Escola Técnica Superior de Enxeñaría; nas titulacións de grao de Enfermaría, Medicina, Enxeñaría Informátiva e no máster en Técnicas Estatísticas. As súas principais liñas de investigación son a estatística non paramétrica e os datos direccionais. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4122-6992.
María Isabel Borrajo García
María Isabel Borrajo (Narón, 1989) é Profesora Axudante Doutora no Departamento de Estatística, Análise Matemática e Optimización (USC) dende setembro de 2019. Obtivo o seu doutoramento en Matemáticas en febreiro de 2018, coa tese titulada Nonparametric inference on point processes with covariates, baixo a dirección dos Prof. Dres. Wenceslao González-Manteiga (USC) e María Dolores Martínez Miranda (U. de Granada). Foi Profesora Interina de Substitución no Departamento de Estatística da Universidade de Oviedo durante o curso 2017/2018. Dende setembro de 2018 foi investigadora posdoutoral na Universidade de Lancaster (Reino Unido). Durante todo este período de actividade docente e investigadora, impartiu cursos de Estatística con R en diversos eidos, por exemplo o curso Simulación y remuestreo organizado polo Citius (USC), Ferramentas TIC para o ensino da estatística enmarcado no congreso galego de estatística e investigación de operacións ou Visualización e Análise de datos con R na USC de Verán 2021. Actualmente desenvolve a súa docencia nas facultades de Medicina, Matemáticas e na Escola Técnica Superior de Enxeñaría. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3372-1993.