MODELOS BAYESIANOS PARA DATOS CORRELADOS EN CIENCIAS DE LA VIDA
EL PROYECTO MODELOS BAYESIANOS PARA DATOS CORRELADOS EN CIENCIAS DE LA VIDA, CON ACRONIMO BAICORRE, ES UNA CONTINUACION, REVISADA Y ACTUALIZADA, DE NUESTRO TRABAJO DE INVESTIGACION PASADO Y PRESENTE, CUYO OBJETIVO PRINCIPAL ES GE...
EL PROYECTO MODELOS BAYESIANOS PARA DATOS CORRELADOS EN CIENCIAS DE LA VIDA, CON ACRONIMO BAICORRE, ES UNA CONTINUACION, REVISADA Y ACTUALIZADA, DE NUESTRO TRABAJO DE INVESTIGACION PASADO Y PRESENTE, CUYO OBJETIVO PRINCIPAL ES GENERAR CONOCIMIENTO CIENTIFICO DE CALIDAD E INTERNACIONAL EN EL AMBITO DE LA ESTADISTICA BAYESIANA, QUE PUEDA SER TAMBIEN DE UTILIDAD PARA LA INVESTIGACION DE CARACTER MULTI E INTERDISCIPLINARIO.BAICORRE SE ESTRUCTURA EN TRES GRANDES BLOQUES DE NATURALEZA METODOLOGICA:1. MODELOS JERARQUICOS LONGITUDINALES Y/O DE SUPERVIVENCIA.2. MODELOS JERARQUICOS ESPACIO-TEMPORALES.3. DIAGNOSTICO Y SELECCION DE MODELOS LOS DOS PRIMEROS BLOQUES TIENEN UNA INTENCION FIRME DE COMUNICACION CON DISCIPLINAS QUE SE DESARROLLAN EN AMBITOS RELACIONADOS CON LA CIENCIAS DE LA VIDA Y EL MEDIOAMBIENTE. EL TERCERO TIENE UN CARACTER METODOLOGICO MAS TEORICO Y SIN UN ENTORNO DE APLICACION DEFINIDO, AUNQUE CONECTA CON LINEAS DE INVESTIGACION DE LOS BLOQUES ANTERIORES QUE GENERAN INVESTIGACION METODOLOGICA IMPORTANTE EN TEMAS DE DIAGNOSTICO Y SELECCION DE MODELOS, COMO ES EL CASO DE LA SELECCION DE VARIABLES EN MODELOS LONGITUDINALES Y DE BONDAD DE AJUSTE EN MODELOS CON DATOS CENSURADOS. AUNQUE CADA UNO DE LOS BLOQUES TIENE IDENTIDAD PROPIA, COMPARTEN NO SOLO LA MISMA METODOLOGIA ESTADISTICA SINO TAMBIEN PROCEDIMIENTOS, MATERIALES E INCLUSO INVESTIGADORES. DE ESA FORMA PRETENDEMOS POTENCIAR UNA RED DE COMUNICACION FLUIDA QUE FAVOREZCA SINERGIAS DE CONOCIMIENTO, TRABAJO E INVESTIGACION POSITIVAS PARA EL EQUIPO. EL PRIMER BLOQUE TEMATICO SE DEDICA A LA MODELIZACION DE DATOS CORRELADOS ASOCIADOS A DIFERENTES ESTRUCTURAS LONGITUDINALES Y/O DE SUPERVIVENCIA: MODELOS CONJUNTOS PARA DATOS LONGITUDINALES Y DE SUPERVIVENCIA, MODELOS LONGITUDINALES MULTIVARIANTES PARA LA PREDICCION DE FUNCIONES DE VALOR GENETICO, MODELOS DE SUPERVIVENCIA CON DIFERENTES TIPOS DE CENSURA Y FRAILTIES Y MODELOS DE CAPTURA-RECAPTURA BASADOS EN MODELOS DE ESPACIO DE ESTADOS. LA INVESTIGACION METODOLOGICA EN ESTADISTICA ESPACIO-TEMPORAL TIENE UNA LARGA TRADICION EN NUESTRO EQUIPO. EN ESTE PROYECTO CENTRAMOS NUESTRO INTERES EN LA MODELIZACION DE LA DISTRIBUCION GEOGRAFICA DE ESPECIES, FUNDAMENTALMENTE EN TEMAS DE PREDICCION, Y EN EL DESARROLLO, INTEGRACION Y APLICACION DE NUEVAS PROPUESTAS METODOLOGICAS PARA EL ENTORNO INLA Y R-INLA. LA CUANTIFICACION DE LA INCERTIDUMBRE EN LA FASE DE SELECCION DE MODELOS Y LA ADECUACION DE LOS DATOS DE LOS DIFERENTES MODELOS ESTIMADOS SON TEMAS IMPORTANTES EN LA INVESTIGACION ESTADISTICA Y EN NUESTRO GRUPO EN PARTICULAR A LOS QUE DEDICAMOS EL TERCER BLOQUE DEL PROYECTO, CON LINEAS DE INVESTIGACION EN CONTRASTES DE HIPOTESIS MULTIPLES Y RECALIBRACION DE P-VALORES, DISTRIBUCIONES PREVIAS Y SELECCION DE VARIABLES EN MODELOS CON DATOS CORRELADOS, METODOS ABC EN BONDAD DE AJUSTE Y FACTORES DE BAYES PARA SELECCION DE MODELOS CON BIG DATA. ODELOS LONGITUDINALES Y/O DE SUPERVIVEN\SELECCIÓN Y DIAGNÓSTICO DE MODELOS\INLA\DISTRIBUCIÓN DE ESPECIESver más
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