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. 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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