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Soluciones de Análisis Predictivos Para la Investigación
Aprende a tomar decisiones basadas en los datos y a anticiparse a lo que sucederá en el futuro. En análisis de datos para realizar predicciones basadas en la probabilidad de ocurrencia, y el pronóstico de acontecimientos que dependen del tiempo, pronóstico de complicaciones y tiempo de vida media.
Materiales del programa
– 20 vídeos de alta resolución en mp4
– Diapositivas de cada presentación
– Matrices de datos para cada ejercicio
– Hojas de trabajo para presentar resultados
Contenido del programa
Módulo I: Modelo de Regresión Logística
01. Regresión con variable exógena dicotómica
02. Regresión con variable exógena politómica
03. Regresión con variable exógena numérica
04. Regresión con variable endógena politómica
05. Regresión con variable endógena ordinal
Módulo II: Modelo de Regresión Lineal
06. Regresión con variable endógena numérica
07. Especificación y determinación de linealidad
08. Métodos para la estimación de parámetros
09. Análisis de residuos y validación del modelo
10. Raíz de la media del cuadrado del error
Módulo III: Series de tiempo
11. Componentes de una serie de tiempo
12. La tendencia de una serie de tiempo
13. La estacionalidad de una serie de tiempo
14. Análisis predictivos con series temporales
15. Identificación de un modelo ARIMA
Módulo IV: Análisis de supervivencia
16. Método actuarial y tablas de mortalidad
17. Método de Kaplan Meier y riesgo individual
18. La regresión de Cox y la función de riesgo
19. La regresión de Cox con Diseño Factorial
20. Cox con covariable dependiente del tiempo
Una vez adquirida tu licencia
1. Descargas todos los materiales del programa de entrenamiento:
vídeos, diapositivas, matrices de datos y hojas de ejercicios.
2. Descargas dos audiolibros en mp3 de 120 minutos, sobre
investigación como bonos de regalo (al finalizar el evento).
3. Accedes a tu licencia de uso docente, para utilizar nuestros
materiales en la enseñanza de tus propio alumnos.
4. Tienes un año de membresía SAPRE en la plataforma de
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