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Modelización de regresión de series temporales con R - June 28th to July 2nd — Master's degree in Statistics and Operations Research — UPC. Universitat Politècnica de Catalunya
XIV Summer School 2021 ▶
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Modelización de regresión de series temporales con R - June 28th to July 2nd
June 28th to July 2nd. Afternoon from 3.00 to 6.00 pm,
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Investigador Científico, Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA), Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Barcelona.
Diplomado en Estadística (Universitat Politècnica de Catalunya, 1994), Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas (Universidad Carlos III de Madrid, 2001) y un Doctor en Salud Pública (Universidad Autónoma de Madrid, 2004). Actualmente es Investigador Científico del Consejo Español de Investigaciones Científicas en Barcelona y profesor visitante en el Instituto de Medicina Tropical de la Universidad de Nagasaki. Su área de investigación se centra en la modelización de regresión de series temporales y métodos estadísticos para metaanálisis y su aplicación en epidemiología ambiental para estudiar los efectos a corto plazo de la contaminación atmosférica, temperaturas extremas y cambio climático sobre la salud humana. Actualmente colabora como docente en el Summer Course in Epidemiology del European Educational Programme in Epidemiology e imparte diversos cursos de especialización en estadística y epidemiología.
Investigador Postdoctoral, Departamento de Geografía, Universidad de Santiago de Compostela.
Graduado en Geografía y Filología Hispánica (Universidad de Colonia y la Universidad RWTH-Aachen, 2010) y Doctor por la Universidad de Santiago de Compostela (2015). Sus principales líneas de investigación son la biometeorología y la geografía de salud, estudiando la relación entre la salud humana y el ambiente atmosférico y sus comportamientos espacio-temporales. Actualmente es miembro del grupo Salud Pública en la Universidad de Santiago de Compostela y colaborador de los grupos de investigación, Geobiomet en la Universidad de Cantabria y Climatology Group en la Universidad de Barcelona. Dominic un entusiasta usuario de R, con gran interés por la visualización, gestión y la manipulación de datos, y el análisis espacial y GIS.
Profesora Ayudante Doctor, Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universitat de València.
Licenciada en Matemáticas y Doctora en Matemáticas por la Universitat de València. Ha trabajado en la Escuela Valenciana de Estudios de la Salud y la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana en el grupo de investigación de Ambiente y Salud. Actualmente es Profesora Ayudante Doctor en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat de València. Sus líneas de investigación se centran en estudios de cohortes y estudios ecológicos de series temporales medioambientales, participando activamente en el proyecto INMA sobre infancia y medioambiente.
Los modelos de regresión de series temporales se han convertido en una herramienta clave en salud pública, para investigar los efectos a corto plazo de los factores de riesgo ambientales. En los últimos años se han desarrollado diseños de estudios y modelos estadísticos avanzados para analizar series temporales en este contexto. Este curso ofrece una visión general de los avances metodológicos recientes, centrándose en su aplicación mediante el programa R. Los participantes recibirán una introducción teórica, complementada con sesiones de ejercicios prácticos con R utilizando ejemplos de datos reales. Cada sesión incluirá una combinación de conceptos teóricos, ilustrados con ejemplos reales y ejercicios prácticos sobre los distintos temas tratados durante el curso.
El curso pretende proporcionar los conocimientos y habilidades analíticas sobre el diseño ecológico de series temporales y su análisis estadístico utilizando modelos de regresión.
Al final del curso, los estudiantes podrán modelizar asociaciones para cuantificar efectos a corto plazo mediante el análisis de series temporales con R y adquirirán habilidades para interpretar correctamente los resultados de sus propios proyectos de investigación.
Introducción al diseño ecológico de series temporales.
Modelos de regresión para series temporales: librerías disponibles en R.
Modelización de tendencia y estacionalidad
Asociaciones exposición-respuesta: efectos lineales y no lineales.
Modelización de efectos retardados.
Modelos no lineales de retardos distribuidos (DLNM): librería “dlnm” en R.
Medidas de impacto: cálculo de fracciones atribuibles: función “attrdl” en R.
Experiencia básica en el uso de R y R-Studio y conocimiento de conceptos estadísticos básicos.
El curso está dirigido a estudiantes de Máster y Doctorado, así como a investigadores (estadísticos, epidemiólogos, economistas, psicólogos, etc.) interesados en el análisis de datos de series temporales en general, y especialmente a investigadores que trabajan en salud ambiental cuyo interés está dirigido a estudiar los efectos a corto plazo de los principales factores de riesgo ambiental (contaminación atmosférica, temperatura, polen, etc.) sobre la salud.
Resolución de ejercicios prácticos durante las sesiones del curso.
Computer class or student's laptop?
R y R Studio.
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