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Métodos de clasificación multivariantes para las Ciencias Agrícolas y Ambientales con apoyo de Stata

Descripción:

La investigación en las Ciencias Agrícolas y ambientales requiere constantemente de la labor de clasificar unidades experimentales / observacionales en grupos, categorías o jerarquías, con el objetivo de identificar riesgos, tomar decisiones y optimizar costos. En esta presentación se abordarán estrategias prácticas para aplicar el análisis de cluster y el análisis discriminante a temáticas propias de estas disciplinas de forma fácil, intuitiva y replicable con apoyo de Stata.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Vie. 05 de Jun de 2020
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima - CDMX
12:00 a.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
01:00 m Buenos Aires

Dirigido a:

Profesionales, docentes, estudiantes, tesistas e investigadores de las ciencias agrícolas y ambientales interesados en conocer la aplicación de los métodos multivariantes con apoyo de herramientas especializadas.

Objetivo:

Brindar una introducción a los métodos de clasificación multivariantes con apoyo de Stata.

Temario:

  • Conceptos básicos sobre clasificación, distancias y matrices.
  • Preparación, exploración y graficación de datos.
  • Distancias para datos cuantitativos, cualitativos y mixtos.
  • Matrices de covarianza y correlación.
  • Análisis de Cluster y Análisis discriminante.
  • Aplicación práctica en casos de Ciencias Agrícolas y Ambientales.

Instructores:

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.

Tarifas:

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