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Análisis de series de tiempo para Ciencias de la Salud con Stata

Descripción:

En Ciencias de la Salud, los datos asociados a series de tiempo tales como el número de pacientes operados en una década, la evolución del tamaño de un tumor en el transcurso de un año o la concentración de glucosa sanguínea antes y después de un tratamiento, pueden esconder patrones importantes para el conocimiento de un fenómeno o la toma de decisiones en temas de salud pública. En esta presentación, abordaremos los conceptos básicos para el desarrollo de los modelos y procedimientos estadísticos más apropiados para el trabajo con este tipo de datos, así como su aplicación práctica con apoyo de Stata.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Vie. 06 de Nov de 2020
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica - CDMX
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima
12:00 a.m La Paz - Caracas
01:00 m Buenos Aires - Santiago de Chile

Dirigido a:

Profesionales, docentes, estudiantes, tesistas e investigadores de las Ciencias de la Salud y personas interesadas en la aplicación del análisis de series de tiempo en este campo.

Objetivo:

Realizar una introducción a los modelos de análisis de series de tiempo para investigación cuantitativa en Ciencias de la Salud.

Temario:

  • Conceptos básicos sobre datos de tipo serie de tiempo
  • Autocorrelación temporal en series de tiempo
  • Tendencia, estacionalidad, ciclicidad y ruido blanco
  • Modelos predictivos con series de tiempo
  • Aplicación en casos de ciencias de la salud 
  • Preguntas de los asistentes

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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