Curso de Postgrado: Investigación reproducible y análisis de datos con R para Doctorado en Biotecnología.
DIRIGIDO A:
Alumnos del Doctorado en Biotecnología. Programa conjunto entre la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) y la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM). Valparaíso, Chile.
Objetivos de aprendizaje:
Al finalizar el curso los alumnos serán capaces de:
• Aplicar los fundamentos de la investigación reproducible y del análisis exploratorio de datos biotecnológicos usando el lenguaje de programación R.
• Aplicar los fundamentos de la inferencia estadística en el análisis de datos biotecnológicos usando el lenguaje de programación R.
• Aplicar diferentes modelos lineales y generalizados para el análisis de datos de biotecnológicos.
• Aplicar algunas técnicas de análisis multivarido para el análisis de datos de biotecnológicos.
PROFESOR RESPONSABLE
JOSÉ ANDRÉS GALLARDO MATUS
Doctor en Ciencias por la Universidad de Chile, Chile.
Biólogo Marino por la Universidad Católica de la Santísima Concepción, Chile.
Profesor adjunto de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
PROFESORA INVITADA
MARÍA ANGÉLICA RUEDA CALDERÓN
Doctora en Ciencias Agropecuarias por la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
Licenciada en Matemáticas por la Universidad Industrial de Santander, Colombia.
Investigador post-doctoral de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
ALUMNOS
CRISTOBAL LEONARDO DOMINGUEZ BORBOR
CONTENIDOS CENTRALES
UNIDAD 1. INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLE Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS.
Palabras clave: Reproducibilidad, R, Rstudio, Rmarkdown, Github, variables aleatorios, distribución de probabilidad.
Subtópicos
Subtópico 1.1.- Investigación reproducible con R, Rmarkdown y Github.
Subtópico 1.2.- Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad.
Subtópico 1.3.- Análisis exploratorio de datos.
UNIDAD 2. PRUEBAS DE CONTRASTES DE HIPÓTESIS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS.
Palabras clave: Parámetro, estadístico, correlación, permutación, combinación, inferencia estadística, contraste de hipótesis, análisis de supervivencia.
Subtópicos
Subtópico 2.1.- Pruebas de contraste de hipótesis paramétrica.
Subtópico 2.2.- Pruebas de contraste de hipótesis no paramétrica.
Subtópico 2.3.- Análisis de supervivencia.
UNIDAD 3. MODELOS LINEALES Y ANÁLISIS MULTUVARIANTE
Palabras clave: Regresión lineal, regresión lineal múltiple, regresión cuadrática, regresión logística y análisis multivariado.
Subtópicos
Subtópico 3.1.- Modelos lineales.
Subtópico 3.2.- Modelos lineales generalizados.
Subtópico 3.3.- Análisis multivariado.