Descripción
Los modelos lineales son una herramienta de gran utilidad para el análisis y la interpretación de datos en muchas de las áreas, tanto de investigación como de aplicación. Este tipo de modelos tiene una gran utilidad ya que cuenta con diferentes posibilidades de análisis, la idea en general es poder analizar la relación que tiene una variable de respuesta dependiente, pudiendo ser ésta numérica o categórica, con una o más variables independientes numéricas o bien categóricas.
Los modelos lineales generalizados permiten modelar dichas relaciones, y a partir de estos análisis es posible seleccionar aquellas variables que puedan explicar mejor a las variables de respuesta, obteniendo así los modelos más eficientes, que cumplan además con las condiciones establecidas para cada modelo. En los modelos lineales generales existen dos aspectos que son fundamentales y que son los que se plantea tocar en este curso. Uno es precisamente la interpretación de los modelos, ello dará respuesta a muchas de las interrogantes que podamos tener acerca de los mismos. El otro aspecto se refiere al hacer predicciones, es decir, poder hacer una estimación de cuál podría ser el resultado de una relación en una situación que previamente no se haya medido, pero sobre la cuál se tiene interés.
El modelo de regresión lineal constituye la base de los modelos lineales generalizados, (podríamos decir que es el modelo lineal general básico), de hecho éstos últimos se consideran una generalización del primero, es por esto que es indispensable primero abordar dicho tema, como se plantea en el curso.
Por otro lado es importante marcar la diferencia del análisis de regresión lineal con el análisis de correlación, que si bien también es un análisis que mide la relación lineal entre dos variables, tiene un planteamiento diferente, y desafortunadamente es muy frecuente que se confundan, e incluso se interprete a la correlación como una parte del análisis de regresión lineal. Esto es un error y es importante que las personas que van a trabajar con este tipo de análisis tengan conocimiento de ello, además de que sepan que el análisis de correlación no debe verse limitado a calcular el valor de un coeficiente, sino que es posible no sólo hacer una estimación puntual de la correlación, sino también hacer una estimación por intervalo de la misma, además de poder probar su significancia.
Los diferente análisis que se proponen ver en este curso constituyen una herramienta fundamental e indispensable para una gran diversidad de áreas de la investigación. A pesar de la gran importancia que tiene esta área de la estadística para las disciplinas científicas la mayoría de los planes de estudio de las diferentes licenciaturas dirigidas a la investigación científica, no cuentan con asignaturas en sus planes de estudio que proporcionen a los alumnos una sólida formación en esta área. Una limitante importante quizá sea la base matemática de cierto grado de complejidad, sobre la que se fundamentan y construyen dichos modelos experimentales, existiendo al parecer una desvinculación entre las disciplinas de formación en el área de las matemáticas con las áreas experimentales. No obstante una vez que la metodología estadística ha sido construida, basta conocer los fundamentos teóricos generales de ésta, y la manera de interpretar los resultados, sin hondar demasiado en las demostraciones y el fundamento matemático de los mismos, para poder convertirse en un usuario de la misma y así poder dar respuesta a un problema de la realidad que en determinado momento requiramos resolver.
Es por eso que este curso está dirigido a profesionistas y estudiantes que trabajen en el área de investigación científica, con el objetivo de capacitarles en los aspectos generales de dichas metodologías estadísticas, que les permita elegir los mejores modelos para explicar los fenómenos sobre los cuales se tenga interés, saber interpretarlos adecuadamente y poder hacer predicciones confiables a partir de los mismos.
Objetivo
Introducir al alumno en los conceptos generales de los principales análisis y modelos lineales, su metodología y su interpretación
Dirigido a
Profesionistas y estudiantes en el área de ciencias experimentales y de investigación
Mín / Máx de alumnos: Mínimo
15, máximo
35.
La apertura del curso está sujeta al mínimo de inscritos.
