Las series de tiempo son variables que se miden en una misma unidad experimental u observacional en diferentes periodos y frecuencias temporales. Estas son cada vez más utilizadas en ciencias biomédicas y ambientales, debido a que reflejan procesos y patrones de alto interés para las investigaciones que tienen en cuenta el tiempo, ya sea como variable dependiente y/o independiente. Stata ofrece un conjunto completo de herramientas de análisis de series de tiempo con una interfaz fácil e intuitiva, que permite llevar a cabo análisis eficientes y generar conclusiones confiables.

Profesionales, docentes, estudiantes, tesistas e investigadores de las ciencias ambientales y biomédicas que requieran realizar análisis de series de tiempo para diferentes temáticas.

• Presentar a los asistentes la utilidad del análisis de series de tiempo y su aplicación en Ciencias Ambientales y Biomédicas.
• Dar a conocer las herramientas con las que cuenta Stata para el análisis de series de tiempo.

• Conceptos básicos sobre series de tiempo (variables medidas en el tiempo)
• Descomposición de series de tiempo (tendencia general, ciclos estacionales y error)
• Análisis de autocorrelación, autocorrelación parcial y correlación cruzada.
• Medias móviles.
• Análisis de periodogramas.

Felipe Benavides Martínez. PhD
Biólogo de la Universidad de Nariño y Doctor en Ecología de la Universidad Austral de Chile. Investigador postdoctoral de la Universidad Nacional de Colombia, del grupo SIGMA de la Universidad CESMAG, y del grupo DATAMBIENTE. Es instructor del portafolio cuantitativo de Software Shop, con experiencia en la aplicación de modelos bioestadísticos para las Ciencias de la Salud, Biomédicas, Agrícolas y Ambientales. Ha ejercido la docencia universitaria en maestría y doctorado y realiza asesoría científica continua a grupos de investigación, gobierno, ONGs y empresas privadas para la creación, validación y aplicación de diseños experimentales y modelos bioestadísticos.

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